După ce au apărut LLM-urile, aruncarea la nivelul aplicației nu s-a oprit niciodată. De la reglarea promptă la configurarea fluxului de lucru până la construirea agenților, scopul final este același: să facă LLM-urile să funcționeze mai bine pentru oameni și să reducă performanța mașinii la extrem. Stoarcerea LLM-urilor poate fi împărțită în două dimensiuni. Primul este să-l ajute să găsească algoritmul optim și să facă raționamentul mai puțin ocolișor. În acest scop, am mers pe aproape toate căile la care ne putem gândi, permițând LLM-urilor să învețe să reflecteze (reflecție, auto-consecvență, auto-critici) și să învețe să raționeze și să planifice (raționament, planificare, lanț de gândire, arbore al gândirii). Învață să memorezi (memorie pe termen scurt, memorie pe termen lung) astfel încât să nu-ți pierzi memoria după o conversație lungă; să învețe să găsească cunoștințe (RAG, grafic de cunoștințe) și să completeze faptele din lumea exterioară; Învață să construiești construirea contextului pentru a înghesui mai multe informații valide în jetoane finite. Învață să folosești instrumente (utilizarea instrumentelor, apelarea funcțiilor, MCP) pentru a lăsa lucrurile la latitudinea programelor externe să ruleze, în loc să le generezi singur; Aşteaptă puţin. Scopul esențial al acestor lucruri este de a ajuta LLM-urile să înțeleagă mai repede ce fac oamenii, să găsească cea mai puțin costisitoare cale în jurul orientării spre obiective și să alerge către soluția optimă. A doua dimensiune este stoarcerea timpului, permițând LLM-urilor să lucreze 24×7 ore pe zi. Când avem o înțelegere mai profundă a LLM-urilor, este ușor să ne gândim la ei ca la "angajați digitali" pentru noi sau pentru organizația noastră, care sunt neobosiți și nu se pot plânge și pot continua să opereze și să învețe. Majoritatea oamenilor folosesc AI astăzi și sunt încă blocați în scenarii punctuale, cum ar fi verificarea informațiilor, rezumarea conținutului și scrierea rapoartelor săptămânale. Trebuie mai întâi să ne planificăm propria fabrică digitală AI - să ne gândim clar la ce "produs" vrem să creăm, fie că este vorba de un sistem care acumulează cunoștințe, un proces de afaceri automatizat sau un serviciu care poate fi repetat pe o perioadă lungă de timp. În această fabrică, AI este călăul de pe linia de producție, responsabil pentru procesarea și producția specifică; Rolul ființelor umane s-a schimbat, de la "muncitori care lucrează în persoană" la "supraveghetori și manageri". În loc să facă fiecare pas manual, oamenii proiectează conducte, stabilesc reguli, stabilesc măsurători, monitorizează calitatea și programează resursele atunci când este necesar. Cu alte cuvinte, valoarea AI nu este de a "face puțină muncă" pentru noi, ci de a ajuta la funcționarea întregii linii de asamblare, iar oamenii sunt mai degrabă "manageri de fabrici digitale". Când aceste două dimensiuni sunt combinate, apare adevăratul punct de inflexiune. LLM-urile nu mai sunt doar instrumente reci, ci devin treptat parteneri care pot colabora mult timp. Poate prelua muncă repetitivă și poate oferi o perspectivă asupra problemelor complexe. Nu este vorba doar despre "a face lucruri pentru tine", ci despre "a face lucruri cu tine". Decalajul din viitor nu este despre cine poate scrie solicitări mai frumoase, ci despre cine poate integra cu adevărat LLM-urile în timpul și organizația lor pentru a forma o metodă de producție stabilă. Prin urmare, dacă va fi utilizat, ce adâncime va folosi și dacă poate fi optimizat continuu sunt sursele competitivității pe termen lung. Oricine poate conduce AI ca o "fabrică" și se poate transforma din executori în supervizori și manageri va obține beneficii cu adevărat reutilizabile și cumulative în munca și afacerea lor zilnică în viitor.

Nu numai că face cercetări aprofundate, dar ChatGPT a susținut recent cumpărăturile online, integrând compararea prețurilor pe mai multe platforme și recenzii reale ale utilizatorilor în chatbot. Întregul proces de "comunicare a cererii→ recomandarea produsului→ compararea prețurilor produsului→ referința evaluării utilizatorului→ achiziție → comandă" poate fi finalizat în terminal.

Pentru a asigura acuratețea, voi face și o comparație și verificare înainte și după a informațiilor și am finalizat munca de cercetare și colectare a dovezilor pe care o pot face doar în două ore în doar patru minute.