发布日期：2025-03-18 05:28 点击次数：84
文 | 田威 AIgpt 文爱
DeepSeek 火爆，AI 学习的高涨也吹到了咱们公司，上周给公司的共事作念了一期对于 AI 初学的共享，嗅觉内容相等得当小白初学了解 AI，于是整理成公众号著述，作为我 AI 初学科普的总集和拆伙，后头会更专注写一些进阶的内容。
如果你当下对 AI 照旧云里雾里，半知不明，那么相等得当阅读这篇著述，读完就能匡助对 AI 修复一个基础的阐述，浅显了解 AI 的时刻旨趣，AI 生成内容的本体，为什么能生成内容，AI 能作念什么，辅导词如何写，以及实用好用的 AI 用具和 AI 幻觉应答的法子等。
如果本文匡助到了当下的你，迎接点赞转发，你的每一个互动都是我不竭创作的能源。
一、大谈话模子为什么会在今天出现？
OpenAI 的 ChatGPT 发布在 2022 年，为什么 AI 会在这个时候发布？主如果因为这三样东西开心了条目：
1. 算法——机器学习范式的松弛
2017 年 Google 团队创始的 Transformer 架构，通过神经蚁集模子学习谈话端正，竣事文智力路与生成。如 Transformer 架构可捕捉长距离语义关联，GPT 系列模子通过自提防力机制展望词序列。
2014 年生成抗拒蚁集（GAN）的时刻创新，通过生成器与判别器的抗拒磨真金不怕火，竣事图像 / 视频的创造性输出。如 Phenaki 模子可字据文本生成连贯视频，DALL · E 能跨模态生成图像。
面前的 AI 用具基本都基于 Transformer 架构和生成抗拒蚁集（GAN）这两个算法时刻，算法的松弛是面前 AI 降生的原因之一。
2. 数据——海量学问库的蕴蓄
AI 需要学习海量的高质料数据才能从中找到端正，师法东说念主类生成内容。
跟着互联网和分娩力的发展，近二十年东说念主类分娩的内容可能比曩昔几千年还多，这些海量的数据蕴蓄让 AI 有了满盈的"学习良友"，不错通过学习去了解分析分析数据中的语法结构、视觉特征等潜在端正从而师法东说念主类进行创作。
如果莫得这些高质料的数据良友，AI 可能根底找不到东说念主类文本的端正。
3. 算力——硬件性能的飞跃
曩昔东说念主类的显卡算力莫得办法科罚如斯海量的数据，面前像 NVIDIAH100 集群不错维持 1750 亿参数模子磨真金不怕火，再有散布式计较时刻的发展，像谷歌 TPUv4 竣事了每秒 2.3exaflops 运算能力，这种超强算力让 AI 模子磨真金不怕火时辰从几年镌汰到几周致使几天。
要而论之，浅显来说，算法，数据，算力三者都开心了 AI 降生的条目！
二、为什么 AI 能生成内容？
以 DeepSeek 为例来讲明。
如果用一个比方来态状 DeepSeek，它简略就像是你的一位相等两脚书橱的一又友，读过更难仆数的竹帛，还能倏地在脑海中修复起多样学问之间的商量。这便是当代大谈话模子的使命面孔，而撑持这种能力的中枢，便是上文提到的 Google 团队创始的 Transformer 架构。
Transformer 最狠恶的本领，便是它的"提防力机制"。打个比方，当你在看一册书时，通俗东说念主需要重新读到尾，而 Transformer 就像是一个"超等读者"，能够一眼就找到文本中最要道的信息，并速即领悟它们之间的关联。
DeepSeek 在"成长历程"中"阅读"东说念主类蕴蓄的海量学问，从没趣的维基百科到优好意思的体裁作品，从前沿的学术论文到专科的时刻文档，通过握住展望句子中缺失的词，渐渐掌捏了谈话的端正，知说念了某个词后头出现哪个词的概率更大。
是以 AI 生成内容的面孔是概率最大化，也便是"猜"，通过海量数据来展望下一个单词，而不是果真领悟了东说念主类的说的到底是什么意念念。
也便是说 AI 仅仅一只鹦鹉，它并不是果真领悟现实寰宇，也不是通过逻辑推理往复答咱们的问题。
面前的大谈话模子跟咱们在影视剧中看到的，比如像威尔 · 史姑娘主演的《我，机器东说念主》中的东说念主工智能统统这个词不相同，咱们与 AGI 距离依旧无穷远方，天然可能并不是赖事。
三、AI 到底能作念什么？
1.AI 基础能力
DeepSeek 火爆之后许多东说念主对 AI 有了不切执行的期待，认为 AI 什么都能作念，这是一个很大的误区。就像我上文说的，现阶段 AI 的主要能力主如果生成文本等，是以可用范围基本局限在内容创作当中。
下图我就摆列了四种最基础的 AI 能力：文本生成、图片生成、视频生成和音频生成。AI 是什么，自拍街拍AI 之于我是创造的起源，创造的能力和创造的用具。
我之前将 AI 的多模态能力整合作念的一个《舌尖上的中国》作风的奥特曼搞怪视频。
具体的制作旅途是先用 DeepSeek 生成剧本和具体的案牍，然后再使用 Whisk 生成静态图片，用可灵字据静态图片生成视频画面，终末用剪映的 AI 配音功能生成音频，合成为一个齐全的视频。
2.AI 进阶能力
基于上头这些基础功能，面前的 AI 还蔓延出了一系列的其他的能力，像豆包聊天机器东说念主、秘塔 AI 搜索、Manus 这种都是对某方面的能力进行了强化，或者与其他用具组合后降生的 AI 用具。
Manus、秘塔 AI 搜索等咱们都不错领悟为 AI 智能体gpt 文爱，正本 AI 智能体的界说是能够感知环境、作念出决策并聘任活动以竣事特定办法的东说念主工智能系统。但面前咱们对其界说一经泛化了，像豆包上头的多样聊天机器东说念主都被称为智能体。
顺着这个逻辑，面前市面上的智能体不错被领悟为一个具有输入 - 科罚 - 输出能力的东说念主工智能系统，中枢在于对信息的科罚和反应能力，不同进程的智能体在自主性、感知广度和决策复杂度上存在各异。
豆包上头的智能体聊天机器东说念主咱们就不错领悟为是低级智能体，而像 Manus 这样的"通用型 AI 智能体"相对就更高阶了，能作念的事情也更多。
基础如豆包聊天机器东说念主，不错字据咱们设定的 prompt 作念出特定的回话。下图便是我作念的一款男友聊天器，他会像男一又友相同和你聊天，给到充足的心机价值。
更进一步的 AI 智能体像秘塔 AI 搜索，则是在搜索方面作念了进一步的优化，不错自主拆分问题，然后搜索相关良友，最终将谜底汇总。
比拟胜利和基础大模子聊天，AI 搜索用具给到的内容更全面，更详备，幻觉发生的概率也更低。
而 Manus 这样的智能体比拟豆包的聊天机器东说念主和秘塔 AI 搜索能作念的事情就更多了，当咱们告诉它需要作念的事情后，它不错我方念念考盘算任务，通过自动浏览网页，调用多样用具来完成复杂任务。
作念一份行业趋势分析，旅游攻略，抑或编写一个小游戏这些功能都不在话下。何况全程无需东说念主工侵扰，它我方就一步步去完成。
跟着时刻的越过，智能体将领有更高等的特点，如更强的自主性、更庸碌的环境感知和更复杂的决策能力。
AI Agent 也如实是 AI 发展的要紧趋势之一，它们正在弥合庞杂 AI 能力与执行应用场景之间的鸿沟。
对通俗用户而言，AI 不再是一个需要经心"喂养"辅导词的用具，而是一个能的确领悟并履行任务的助手。对企业而言，AI Agent 能大幅质问 AI 落地的门槛，让更多行业和场景能够切实享受到 AI 带来的着力擢升。
异日的某个时刻，未必东说念主类果真就不错起原分娩，开脱相通性的就业，去从事更有创造性的使命了。
四、如何与 AI 交流？
面前大大都东说念主对 AI 的要点照旧放在了无所不知上，却疏远了 AI 莫得现实寰宇的体验。如果要用一个比方来描写 AI，那"全知万能的实习生"再合适不外了，什么都懂，但什么都不会。
是以怎样和 AI 交流就变得相等要紧了。
这一块我要点共享几个得当通俗东说念主的 AI 辅导词手段和交流手段，学会了这几个手段，咱们在和 AI 交流时着力会高许多。
1.AI 辅导词手段
谈话的领域是寰宇的领域，AI 能力的发达取决于咱们谈话的欺诈。
AI 辅导词（Prompt）是用户与 AI 大模子交互的要道用具，其本体在于借助天然谈话指示勾通 AI 生成特定内开心达成任务的输入信息。
举例，输入"撰写一篇相关火星探索的科普著述"，AI 便会依据该辅导生成相关内容。辅导词的了了进程和详备细节胜利对 AI 生成内容的准确性与质料产生影响。
一般来说我会将辅导词分为以下三种，这三种是不错同期出现的，只不外某些浅显的需求使用浅显辅导词就够啦。
咱们写辅导词的时候不错驯顺这三种来。
任务型辅导词
胜利指定任务，像"翻译以下英文段落"或者"生成 300 字的产物案牍"，适用于需求明确的场景。
脚色型辅导词
经由设定脚色来勾通 AI 输出，举例"假定您是资深养分师，设想一周减脂食谱"，这样能够增强专科性与创意性。
结构化辅导词
采取模板化指示（如 CRISPE 原则：了了、脚色、状况、示例、反馈），以提高 AI 的领悟着力。举例：
脚色：资深案牍经营
任务：撰写新能源汽车告白语
要求：包含科技感、简约有劲、办法用户为 30-40 岁男性
``````
经典辅导词赏析
DeepSeek 辅导词库
如果照旧对辅导词一知半解的，不错胜利去阅读 DeepSeekAPI 文档内部的辅导词库，了解学习写法。
贯穿：https://api-docs.DeepSeek.com/zh-cn/prompt-library/
2. 主意复杂任务
现阶段 AI 由于高下文，模子能力等问题，其实在科罚复杂任务的时候常常会出现"偷懒"这种情况，这种时候就需要咱们帮 AI 拆罢黜务。
接下来用写一篇"资料办公的异日发展"的著述为例，告诉人人怎样一步步率领 AI 完成高质料写稿。
3. 一语气发问手段
不要指望 AI 能一次性完成你想要的内容，在使用 AI 时要转移好心态，把它动作一个博学但教授尚浅的实习生。它学问面很广，但需要你的勾通才能交出令东说念主安适的功课。
比如咱们让 AI 写一个咖啡店的开业决策，刚产出的初版简略率是不稳健咱们的需求，咱们不错通过不绝发问的面孔让它优化内容，直到稳健咱们的要求。
色情播播以咖啡店开业决策为例，AI 写的初版决策莫得很好地杰出"大学生"这个办法客群。这时候，别急着狡赖，而是不错这样优化对话：
掌捏这三个 AI 交流的手段，不错大幅度擢升使用着力和生成内容的质料。
五、2025 年 AI 用具推选
之前我写过一篇 2025 年 AI 用具推选的著述，一经相等全了，感敬爱的一又友不错阅读一下这篇：从 ChatGPT、DeepSeek 到可灵、豆包，2025 年 AI 用具全景图，从初学到精明，这一篇就够了
六、AI 使用提防事项
终末再讲一个要点，AI 都会有幻觉，尤其是 DeepSeekR1，幻觉率高达 14%，是以千万不要轻信 AI。
AI 幻觉便是 AI 编造看似合理但执行造作的信息。比如你让 AI 援用论文，它可能会臆造不存在的论文。就像早期 AI 会告诉你北京有埃菲尔铁塔，因为它把"北京是中国都门"和"巴黎有埃菲尔铁塔"这两个学问点造作地混在了一皆。
开端，AI 本体是在猜下一个词。它不的确领悟寰宇，仅仅通过统计关系展望最可能的下一个词。就像"春天来了，小草 ... "后头简略率是"发芽了"。猜得越多，出错可能性越高。
其次，磨真金不怕火数据本人可能有错。AI 就像只可字据读过的书回答问题，书里有错，回答天然也会错。
再者，过拟合问题。这就像学生不仅记着学问点，还把课本的每个例题、每句话都背下来，遭受不同的场景时就懵了。
此外，AI 的高下文适度 ( 约 64K 或 128K 词 ) 和被设想成必须回答的倾向，也会导致它在不降服时编造谜底，就像检修时不会的题也要瞎写相同。
时刻上，不错用更高质料的数据集，对数据严格筛选清洗，或者利用东说念主工反馈勾通模子。还不错让 AI 生成多个谜底再投票选出最靠谱的谜底，或用念念维链让 AI 展示推理历程。
日常使用时，给 AI 成就明确领域，比如适度在特定范围内回答，或明确要求基于事实不要揣度。也可用不同 AI 交叉考证，或利用 RAG 时刻擢升准确度。
RAG 时刻是面前减少 AI 幻觉的主流法子。尽头于给 AI 配个专科学问库，先检索相关事实，再基于这些信息回答。通俗 AI 像是在干涉闭卷检修，而使用了 RAG 时刻的 AI 是开卷检修，天然更准确！
AI 幻觉也不一定全是坏处，它也能启发创意，提供出东说念主预见的不雅点和灵感。在艺术范围，可能带来专有用率和惊喜。在科研中，天然率先可能是造作的假定，但可能启发新的商讨标的，拓宽念念路。
借用《三体》的话："不要轻信，不要轻信，不要轻信"。超越是健康问题上，不要拿 AI 的会诊提议质疑大夫，或自行调理。时刻保持警惕，别盲目信赖 AI。
更详备的内容也不错看这篇内容：为什么 AI 这样能编？深度解析大模子的"幻觉"机制
终末，浅显转头一下。
跟着 DeepSeek 的走红和 AI 时刻的普及，咱们正站在东说念主类阐述立异的风口浪尖。从算法的松弛、数据的蕴蓄到算力的飞跃，AI 的降生不是偶然，而是东说念主类灵敏长河中的势必产物。
异日已来，但异日不是由 AI 决定的，而是由咱们每一个东说念主共同塑造的。让咱们怀着好奇心和批判精神，与 AI 共同创造一个愈加好意思好的未来。
在这个 AI 与东说念主类共同演进的新纪元，但愿这篇初学科普能为你盛开阐述的一扇窗gpt 文爱，让你不再对 AI 感到云里雾里，而是能够自信地独霸这个庞杂的用具，在我方的范围创造更多可能。