社區(qū) 發(fā)現(xiàn) AI 用AI（deepseek / chatg...
用AI（deepseek / chatgpt等）用的比較好的公司或者運(yùn)營(yíng)，到底是怎么用的呢
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AI現(xiàn)在特別火，但是實(shí)際問(wèn)問(wèn)題得出來(lái)的結(jié)果總感覺(jué)距離直接應(yīng)用還有一段距離，是我用的方法不對(duì)嗎，要怎么樣才能用的好呢？
調(diào)教好了后生成一個(gè)個(gè)智能體么，還是怎么運(yùn)用呢？
調(diào)教好了后生成一個(gè)個(gè)智能體么，還是怎么運(yùn)用呢？
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應(yīng)如是 - 天助自助者
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比如：鏈接文案優(yōu)化、圖片如何設(shè)計(jì)、如何規(guī)避稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等等，這些內(nèi)容你用谷歌、百度啥的搜索引擎也有相關(guān)的內(nèi)容，而AI可以一下子把幾十個(gè)內(nèi)容管理的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容爬出來(lái)，接著加上基本的推理模型，給你展示最佳的答案。
但有些內(nèi)容，并沒(méi)有展示在網(wǎng)頁(yè)上，那么AI也就爬取不到相關(guān)的內(nèi)容信息，按有限的信息去給你做模型推理，給到你的結(jié)果自然是不好參考的。
比如：如何刪差評(píng)、如何找僵尸鏈接等等，這種屬于技術(shù)性、資源性、非公開(kāi)的操作內(nèi)容，AI給你的建議是比較有限的。
現(xiàn)在不需要說(shuō)一個(gè)個(gè)去調(diào)教、部署，首先deepseek對(duì)指令的要求就沒(méi)那么高，所以那些針對(duì)deepseek販賣(mài)指令的都是收割韭菜的。
至于部署，如果你服務(wù)器?處理器不是特別牛逼的話，你本地部署出來(lái)的deepseek是非常弱智的（遠(yuǎn)不如直接在deepseek官網(wǎng)輸出的結(jié)果）。
所謂的本地小模型智能體，需要以下幾個(gè)支持：
1.本地差異化、針對(duì)性的大量信息數(shù)據(jù)內(nèi)容匯總與投喂。
比如我要解決公司的ABC類(lèi)目廣告、文案、推廣、客服問(wèn)題，那么把我公司這幾年來(lái)，針對(duì)ABC類(lèi)目的廣告數(shù)據(jù)、廣告報(bào)告、文案、運(yùn)營(yíng)每周會(huì)議分析推廣內(nèi)容、客服郵件內(nèi)容、買(mǎi)家的QA?郵件內(nèi)容等等，匯總后，做標(biāo)記，喂給本地的小模型，做訓(xùn)練和調(diào)教，這樣這個(gè)小模型輸出的答案，會(huì)更接近你公司的實(shí)際情況（ABC類(lèi)目）。
以后給公司新手菜鳥(niǎo)或者跨部門(mén)其他同事的培訓(xùn)/對(duì)接成本精力就大大減少了，同樣一個(gè)罕見(jiàn)的問(wèn)題，過(guò)去你可能要當(dāng)事人去翻歷史信息，而現(xiàn)在只要新手直接在公司部署的小模型里去詢問(wèn)，小模型根據(jù)推理能力+公司投喂的數(shù)據(jù)信息給到結(jié)果。這才是現(xiàn)階段可以做到的。
2.本地部署好比較牛逼的服務(wù)器、處理器，這樣你從deepseek下載下來(lái)的模型才是推理級(jí)別最高的，否則就算你投喂好了很多公司內(nèi)容，模型垃圾也是影響效率和效果。
3.當(dāng)然你可以不用購(gòu)買(mǎi)昂貴的服務(wù)器主機(jī)去本地部署，可以用線上服務(wù)器或者第三方模型功能支持服務(wù)去投喂訓(xùn)練，但對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)就是，你內(nèi)部的數(shù)據(jù)/信息有可能會(huì)泄露。
本身現(xiàn)階段，全世界的AI大模型，都還是處于研發(fā)/迭代/測(cè)試應(yīng)用的階段，還沒(méi)有一款真正意義上的?實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的工具，應(yīng)用性的提升，還是得看未來(lái)的發(fā)展。
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