与AI共处 — 喂Ta，养Ta，利用Ta

在刚刚过去的春节，科技圈最火的话题非DeepSeek莫属，不少人将其视作影响国运的重磅产品，各行业的公司都纷纷接入，一时间风头无两。近来一直关注着AI领域的各种产品，从最初只是下载几个AI APP当作高级搜索引擎，偶尔用它处理些文字工作，到如今深入研究，对AI大模型的理解也在逐步加深。

AI大模型：知识渊博却缺“实战”的大学生

在我看来，AI大模型就像一位刚从名校毕业的大学生，饱读诗书，学习过海量公开资料和信息，逻辑推理能力也十分出色，既能陪你谈天说地，又能随时提供各类知识与数据。可它有个明显短板，就是缺乏专业领域的历练。像DeepSeek、ChatGPT这些大模型，专业知识储备不足，很难直接应用到具体技术开发工作中。尽管我们看到AI在蛋白质结构探索、新材料研发、医疗诊断等领域有成功案例，但这背后都是专业团队长期对模型进行专门训练，并开发相应应用程序的成果。

大模型训练：海量数据铸就智慧“大脑”

大模型训练中，数据准备至关重要，一般分为公开语料和专有数据。公开语料来源广泛，像Common Crawl这个非营利组织，致力于用大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web，并把原始数据（约300TB）存储在可公开访问的数据库中；Wikipedia约20GB的精选文本；BooksCorpus这个由开发者soskek创建的多语种书籍语料库，整理了约11,000本书籍，方便研究者和开发者用于训练和验证NLP模型；还有BigQuery从GitHub获取的代码。专有数据则依据训练目的和领域而定，常见的是企业内部文档（需合规清洗）和学术论文（如arXiv等开放资源）。这就好比人类学习，想成为文学家或专家，得先熟读大量书籍，站在巨人肩膀上。“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”“观千剑而知器”说的就是这个道理。我们把大模型核心的神经网络想象成大脑，每个参数如同人脑神经元，参数（神经元）越多，理论上大模型（大脑）的知识就越丰富，也就越聪明。所以现在主流大模型如ChatGPT、GROK和DeepSeek等参数量都在万亿左右。

MoE架构：让大模型“术业有专攻”

人再聪明也不可能样样精通，顶级数学家很难同时是历史学家，机械工程师也难以成为优秀外科医生。AI大模型也是如此，所以DeepSeek采用了MoE（Mixture-of-Experts，混合专家）模型架构。换成人话就是：先用一个语言大模型处理用户输入，遇到语言大模型处理不了的专业领域问题，就调用医学、建筑学等附属专家模型。这就像大脑和小脑的分工协作，大脑负责认知、情绪调控和决策，小脑在运动协调、学习记忆和时间感知中发挥作用，配合起来效率更高。

如何用好AI大模型：像老师傅带新人一样训练它

以我的经验，使用大模型就像领导带新人，也和老师傅带刚毕业的大学生类似。假如你是老师傅，领导分配来一个名校毕业的研究生，你得先给他介绍公司产品、业务、流程和岗位工作内容，再给他一堆技术文档让他自学，接着一点点传授工作中的具体操作步骤、专用工具使用方法等，工作中还要及时发现他的问题并帮他提升。使用大模型也是这个流程，要输入海量本领域专业知识对其训练，检查输出，调整输入重新训练，开发接口程序让模型投入实际工作，而且这个过程可能要不断重复，才能让系统达到最佳效果。模型最终能否达到预期，不仅取决于自身算法和结构，更取决于训练它的人。就像天资聪慧的毕业生，若师傅水平有限，几年后也可能碌碌无为。对模型进行训练的能力不足，模型输出就会和期望相差甚远。

此外，使用模型的人需要具备准确描述目的的能力。爱因斯坦说过：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。”面对行业专家，若提不出有效问题，他也很难帮到你。以前我们觉得学好数理化走遍天下，可工作后会发现，文科好的人往往发展更好，因为他们表达、交流和共情能力更强。在AI时代，这些能力愈发关键，只要能准确描述问题或诉求，AI就能快速给出答案。所以建议大家学习AI提示语（网络上有很多教程），不但可以提升和AI交流的能力，也能提升在工作中的表达能力。

AI时代，我们如何自处？

通过自己最近学习AI知识的过程，发现AI相关的基础知识非常繁杂，自己设计模型不现实。唯有从应用角度入手，才能有所收获。此处分享一些心得和理解，仅供参考。

AI的火爆既带来机遇，也潜藏危险，它能帮我们解决工作问题、节省时间成本，但也会消灭很多附加值不高的工作岗位，如简单的文字工作和图像处理。目前，我们普通人无法与AI比拼知识的广度和数量，但可以在某些具体的领域比拼思考的深度。如果我们仍然还停留在对知识进行死记硬背的阶段，那么距离被AI替代就不远了。然而，如果你能够深入的思考所学习过的每个知识点，并将其融会贯通，那么，至少在短时间内你的岗位还是安全的。

在可见的未来，会用AI的人大概率活得更轻松、收获更多，对于“白领”更是如此。善于使用AI工具的人会产出数倍于传统方式的成果。AI是人类能力的放大器，能力基数较高的人通过AI工具的使用会全面碾压能力基数低的人。

每个人都要思考的一个问题是：如何使用AI并与它共存。普通人得清楚自己在AI时代的价值、发展方向。当下我们所能做的，就是学习AI使用方法，让它为我们服务，并找准自己的定位，同时提升自己的思考能力与系统思维。