Efter att LLM:er kom ut slutade aldrig kastandet på applikationslagret. Från snabb justering till arbetsflödeskonfiguration till agentbyggnad är det slutliga målet detsamma: att få LLM:er att fungera bättre för människor och pressa maskinens prestanda till det yttersta. Klämningen av LLM:er kan delas in i två dimensioner. Det första är att hjälpa den att hitta den optimala algoritmen och göra resonemanget mindre omvägar. För detta ändamål har vi gått nästan alla vägar vi kan tänka oss, vilket gör det möjligt för LLM:er att lära sig att reflektera (reflektion, självkonsekvens, självkritik) och lära sig att resonera och planera (resonemang, planering, tankekedja, tanketräd). lär dig att memorera (korttidsminnet, långtidsminnet) så att du inte tappar minnet efter ett långt samtal; lära sig att hitta kunskap (RAG, kunskapsgraf) och komplettera fakta i den yttre världen; Lär dig att konstruera kontextbyggande för att stoppa in mer giltig information i ändliga token. Lär dig att använda verktyg (tool-use, function calling, MCP) för att lämna saker till externa program att köra, istället för att generera dem själv; Vänta en minut. Det väsentliga syftet med dessa saker är att hjälpa LLM:er att förstå vad människor gör snabbare, hitta den minst kostsamma vägen runt det målinriktade och springa till den optimala lösningen. Den andra dimensionen är pressning av tid, vilket gör att LLM:er kan arbeta 24×7 timmar om dagen. När vi har en djupare förståelse för LLM:er är det lätt att tänka på dem som "digitala anställda" för oss själva eller vår organisation, som är outtröttliga och inte kan klaga, och kan fortsätta att fungera och lära sig. De flesta använder AI idag, och de har fortfarande fastnat i enpunktsscenarier som att kontrollera information, sammanfatta innehåll och skriva veckorapporter. Vi måste först planera vår egen AI digitala fabrik - tänka klart på vilken "produkt" vi vill skapa, oavsett om det är ett system som samlar kunskap, en automatiserad affärsprocess eller en tjänst som kan itereras över lång tid. I den här fabriken är AI bödeln på produktionslinjen, ansvarig för specifik bearbetning och produktion; Människans roll har förändrats, från "arbetstagare som arbetar personligen" till "tillsyningsmän och chefer". Istället för att göra varje steg för hand designar människor pipelines, sätter regler, ställer in mätvärden, övervakar kvalitet och schemalägger resurser när det behövs. Med andra ord är värdet av AI inte att "göra lite arbete" åt oss, utan att hjälpa till att driva hela monteringslinjen, och människor är mer som "chefer för digitala fabriker". När dessa två dimensioner kombineras uppstår den verkliga vändpunkten. LLM:er är inte längre bara kalla verktyg, utan blir gradvis partners som kan samarbeta under lång tid. Det kan ta på sig repetitivt arbete och ge insikt i komplexa frågor. Det handlar inte bara om att "göra saker för dig", det handlar om att "göra saker med dig". Gapet i framtiden handlar inte om vem som kan skriva vackrare uppmaningar, utan om vem som verkligen kan integrera LLM:er i sin tid och organisation för att bilda en stabil produktionsmetod. Därför, om den kommer att användas, vilket djup den kommer att använda och om den kan optimeras kontinuerligt är källorna till långsiktig konkurrenskraft. Den som kan driva AI som en "fabrik" och förvandla sig själv från verkställare till arbetsledare och chefer kommer att få verkligt återanvändbara och kumulativa fördelar i sitt dagliga arbete och sin verksamhet i framtiden.

ChatGPT gör inte bara djupgående forskning, utan har nyligen stött onlineshopping genom att integrera prisjämförelser på flera plattformar och riktiga användarrecensioner i chatboten. Hela processen med "efterfrågekommunikation→ produktrekommendation→ produktprisjämförelse→ användarutvärderingsreferens→ köp → beställning" kan slutföras i terminalen.

För att säkerställa noggrannhet kommer jag också att göra en före och efter jämförelse och verifiering av informationen, och jag har slutfört forsknings- och bevisinsamlingsarbetet som jag bara kan göra på två timmar på bara fyra minuter.