AI吗，何时来的？#
AI，全称Artificial Intelligence，意为人工智能，现在在大众的普遍认知下，特指大语言模型LLM-Large Language Model。
基于transformer的预训练生成式大语言模型最早进入大众视野是2022年11月30日chatgpt的发布，注册账号就能使用。
不过由于墙的限制，当时我们了解有这个东西但无法方便地访问注册账号使用。
这就同时导致国内一些收费镜像站的出现，不过还是没有大范围走到人民群众的视野里去。
直到国内各大厂商开始发力，推出各自的LLM，显著降低了获取使用门槛，便逐渐开启了全民AI的时代。
我是如何接触到AI的？#
当然是随波逐流，跟风刷视频了解到的。😎
这是chatgpt发布后一个月内的一些b站视频，可以看到已经有很多人在基于chatgpt开发新东西了。
AI技术的幻想，有的都已经实现了！👍
我现在在用AI做什么？#
- 写代码，
cursor的Agent(composer)确实好用，不过太贵啦。 - 写文章，说不定这篇文章就是生成的呢。
- 学技术，新的技术直接叫AI生成例子，哪里有疑惑就问。
- 学外语，一个随叫随到的学习伴侣有何不好。
- 解惑idea，自己有一个idea不知道可行性，就直接问AI。
已经离不开AI了。😭
如何正确合理地使用AI？#
找到各个方向的SOTA AI#
要想用得好，底模就得选最好🤓，SOTA-State Of the Arts，在领域表现最好的model。
这就不得不提xxx(广告位)
以下是我整理的一些sota，结合了开源和快捷
| LLM | 语音对话 | 生图 | TTS | STT | 代码 | 文笔 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-r1 | sesame | flux | kokoro | sensevoice | claude 3.7 sonnet | deepseek V3 |
根据需求选择合适的AI#
表格只是参考，实际使用时需要考虑：
- 使用场景 - 日常聊天选响应快的，专业领域选知识新的
- 预算 - 有些API按token收费，长期使用成本要考虑
- 隐私 - 敏感数据最好用本地部署的开源模型
- 语言 - 中文任务优先国产模型，英文任务选GPT系列
我的使用组合推荐#
分享一下我日常的AI组合拳 🥊：
- 代码开发 - cursor(主) + copilot(辅)
- 写作创作 - deepseek V3 生成初稿 + gpt-4 润色
- 学习研究 - claude 3.7 查资料 + perplexity 验证
- 日常娱乐 - 国产小模型，响应快还免费
AI使用小技巧#
Prompt工程很重要：
- 明确需求：“写一封辞职信，语气专业但温和”
- 提供背景：“我是程序员，想转行做自媒体”
- 设定格式：“用markdown格式，包含标题和正文”
善用思维链(Chain-of-Thought)：
- 让AI分步思考：“请先分析问题，再给出解决方案”
- 示例：
用户：如何提高博客流量？ AI：1. 分析当前流量来源 2. 建议SEO优化方案 3. 推荐推广渠道
验证输出不能少：
- 关键信息一定要交叉验证
- 代码让AI解释原理
- 事实类查询查多个来源
未来展望#
AI发展日新月异，几个值得关注的趋势：
- 多模态：图文音视频统一处理
- 小型化：手机端跑大模型不是梦
- 专业化：垂直领域专用模型
- 自动化：AI自主完成任务链
最后送大家一句话：
“AI不是来取代我们的，而是让我们把时间花在更有价值的事情上” 🚀