大语言模型的巧用：

我是小瓶子，将有我来完成带领大家进入ai的世界

我的主页如下：

主页：爱装代码的小瓶子

专栏：1. 关于Linux的学习

2.关于c++的学习

3.关于AI的学习

希望大家都来学习哦！谢谢三联！

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1.与数字巨人的第一次对话

三年前的那个深夜，当我第一次在对话框中键入"你好，GPT"时，我完全不知道自己在开启什么。电脑屏幕闪烁，几秒后，一行流畅的文字缓缓浮现------"你好！我是GPT，很高兴与你交谈。有什么可以帮助你的吗？"

那一刻，我的手指悬停在键盘上方，竟有些不知所措。这个会思考的"东西"究竟是什么？它不是简单的搜索框，不是预设的聊天机器人，而是一个真正的对话者------能理解、能推理、能创造的数字智能体。

后来的日子里，我如同《一千零一夜》中的山鲁佐德，每晚都与这个大模型讲述我的困惑、我的想法，而它则以无穷无尽的知识和创造力回应。从诗歌创作到编程指导，从哲学探讨到情感疏导，这个沉默的巨人逐渐成为我工作中不可或缺的伙伴。

如今，当我回顾这段旅程，我才真正理解了什么是大语言模型------这不仅仅是一项技术，而是一种全新的交流媒介，一种扩展人类智慧边界的工具。而驾驭这个工具的艺术，正是我今天想要与你分享的。

2：大语言模型简史------数字时代的"忒修斯之船"

想象一艘船，在航行中不断更换每一块木板，直到所有零件都被替换------它还是原来的那艘船吗？大语言模型的发展历程，正是这个哲学思想的数字实践。

从2018年的BERT到2020年的GPT-3，再到如今我们熟知的各种大模型，每一次迭代都在"更换木板"，但核心目标始终如一：让机器更好地理解和使用人类语言。

大语言模型的本质是什么？你可以把它想象成一个在人类所有文本海洋中浸泡过的超级大脑。它阅读过的文本量，可能比一个人一生能接触到的还要多几千倍。但它不是简单地记忆，而是学会了语言的"语法"------不仅是语法规则，更是思想的语法、情感的语法、创造的语法。

这个超级大脑通过一种叫做Transformer的架构组织信息。想象一个巨大的图书馆，每本书都与其他书有无数条看不见的线相连。《战争与和平》不仅连接着其他俄罗斯文学作品，还连接着关于人性、历史和爱情的所有论述。大语言模型就是那个瞬间找到所有相关线索并编织成新故事的图书管理员。

但这里有个关键区别：它不是在"回忆"你问的内容，而是在"生成"可能的答案。就像爵士乐手不是背诵乐谱，而是根据音乐规则即兴创作。这种生成能力，正是大语言模型魔力的核心。

3：世界舞台上的数字智者

在全球大模型竞技场上，一场无声的较量正在展开。这不仅是技术的竞赛，更是文化、理念和未来愿景的碰撞。

3-1 国际巨头：西方智慧的数字化身

GPT-4宛如数字世界的莎士比亚------不仅知识渊博，更能以惊人的创造力编织语言。它最令人惊叹的能力是"理解上下文"，就像一位敏锐的对话者，能记住你十分钟前随口提到的细节，并在后续讨论中自然地回应。

但GPT-4的真正优势在于代码生成。有一次，我让它帮我编写一个复杂的数据处理脚本，它在思考几秒后，不仅给出了可运行的代码，还附上了详细的注释和使用建议："这段代码会在文件不存在时报错，我添加了错误处理。另外，考虑到大数据集，我加入了分块处理逻辑以避免内存溢出。"

Claude-3则像一位严谨的学者，它的回答总是结构清晰、逻辑严密。Anthropic在开发时特别注重"对齐"问题------确保AI的行为符合人类价值观。这使得Claude在一些敏感话题上表现更加稳健，更像一位负责任的顾问而非单纯的工具。

3-2东方崛起：中国智慧的算法表达

文心一言4.0是百度多年搜索技术积累的结晶。它最擅长的是中文理解和中国文化语境。当我问它"李白如果活在今天会怎么写诗"，它不仅模仿了李白的风格，还融入了现代元素："举杯邀明月，对影成三人"变成了"举屏邀网友，弹幕满屏飞"，既保留了原诗的意境，又加入了数字时代的幽默。

通义千问2.1展现了阿里巴巴在商业理解上的深度。有一次我询问"如何优化小型电商的库存管理"，它不仅给出了技术方案，还结合了中国市场的特殊性："考虑到中国消费者偏好季节性购买，建议采用动态预测模型，结合农历节日调整库存。"

GLM-4 和KimiChat则在专业领域表现突出。GLM-4在科研文献理解和生成方面有独特优势，而KimiChat以其"无限上下文"能力著称------能处理极长的文档，像一个永不疲倦的助研，能帮你分析整篇博士论文并提出修改建议。

清华大学基础模型研究中心的评测显示了一个有趣现象：国际模型在代码和逻辑推理上仍保持领先，但中文模型在语言理解、安全对齐和文化适应性上已经迎头赶上[2]。这不是一场零和游戏，而是多元智能的互补------不同的模型如同不同的朋友，各有所长，等待着我们去发现和善用。

4：提示词的艺术------与AI对话的"魔法咒语"

如果说大语言模型是一架钢琴，那么提示词就是乐谱。同样的钢琴，有人能弹出噪音，有人能创造交响乐。差别就在于如何"提示"。

4-1 第一课：角色设定------为AI戴上合适的"面具"

想象你要写一篇关于气候变化的科普文章。你可以直接问："写一篇关于气候变化的文章。"但结果往往流于表面。

试试这样做：

System：你是一位拥有20年经验的科学记者，曾为《国家地理》撰稿。你擅长将复杂科学概念转化为生动的故事，特别关注气候变化对普通人生活的影响。你的写作风格兼具严谨性和感染力。

User：请以"如果冰川会说话"为题，写一篇关于气候变化的文章。

这个简单的角色设定，如同为AI戴上了特定的面具。它不再是一个通用的文本生成器，而成为了拥有特定视角、经验和风格的"人"。结果？文章会包含具体的科学数据，同时又有个人叙事，甚至可能加入虚拟的冰川"自述"------"我是阿拉斯加的麦金利冰川，过去50年，我失去了三分之一的体积..."

角色设定的魔力在于它激活了AI内部不同的"人格片段"。研究表明，明确设定角色能使大语言模型的表现提升40%以上[3]。

4-2：上下文管理------构建对话的"记忆宫殿"

人类对话的魅力在于连续性------我们记得刚才说过的话，并在此基础上深入。与大语言模型的对话也应如此。

技巧一：检索增强生成

假设你在写一篇关于量子计算的技术文章，但不熟悉某些概念。传统做法是中断写作去搜索，再回来继续。而现在，你可以：

System：你是一位量子计算专家。
Context：{{量子纠缠的定义：量子纠缠是量子力学中两个或多个粒子间的一种特殊关联...}}
Context：{{超导量子比特的工作原理：超导量子比特利用约瑟夫森结...}}

User：基于以上背景知识，解释量子计算如何利用量子纠缠实现并行计算。

通过提供相关上下文，你实际上为AI搭建了一个临时的知识框架。它不会凭空想象，而是在你提供的边界内思考，既保证了准确性，又保持了创造性。

技巧二：渐进式披露

就像好的小说家不会在第一章揭露所有秘密，好的提示也应逐步展开：

第一轮：我需要一篇关于区块链的文章大纲。
第二轮：基于这个大纲，请详细展开"去中心化的意义"这一节。
第三轮：在刚才的内容基础上，加入一个具体案例说明去中心化如何防止数据篡改。

这种方法模仿了人类的思考过程------先有框架，再填充细节，最后通过案例加深理解。Dify平台的实践表明，这种渐进式提示能使内容质量提升60%[3]。

4-3：结构化输出------从自由散文到格式诗

有时，我们需要的不只是流畅的文字，而是特定格式的内容。这时，结构化输出就是你的秘密武器。

JSON格式约束：

{
  "文章大纲": {
    "type": "array",
    "items": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "章节标题": {"type": "string"},
        "核心论点": {"type": "string"},
        "预计字数": {"type": "number"}
      }
    }
  },
  "目标读者": {
    "type": "array", 
    "items": {"type": "string"}
  },
  "写作风格": {
    "type": "string",
    "enum": ["学术严谨", "通俗易懂", "故事性强"]
  }
}

当你要求AI按照这个结构输出时，它会产生类似这样的结果：

{
  "文章大纲": [
    {
      "章节标题": "引言：当代码开始思考",
      "核心论点": "介绍大语言模型如何从工具变为合作伙伴",
      "预计字数": 500
    },
    {
      "章节标题": "提示词：与AI的沟通艺术", 
      "核心论点": "详细分析有效提示词的构成要素",
      "预计字数": 1500
    }
  ],
  "目标读者": ["技术写作者", "内容创作者", "AI爱好者"],
  "写作风格": "故事性强"
}

这种结构化方法不仅使输出更规整，还强制AI进行系统性思考------它必须先理解结构，再填充内容，这本身就是一种思维训练。

5：思维链引导------让AI"大声思考"

2022年，谷歌研究员发现了一个简单却强大的技巧：让AI展示它的思考过程。这就是"思维链"（Chain-of-Thought，CoT）------不是直接给出答案，而是像人类一样，一步步推理。

5-1 零样本思维链：最简单的启发

最基础的思维链技巧就是在问题后加上"让我们一步步思考"：

旧方式：太阳系有多少颗行星？
新方式：太阳系有多少颗行星？让我们一步步思考。

后者的答案往往会包含："首先，我们需要定义什么是行星。根据国际天文学联合会的定义，行星是围绕恒星运行、自身重力足以使其呈圆球状、并且已经清除了其轨道附近区域的天体。在水星、金星、地球、火星、木星、土星、天王星、海王星这八颗天体符合这一定义。因此，太阳系有八颗行星。"

这种显性思考不仅使答案更可靠，还提供了一个学习窗口------你能看到AI的推理逻辑，理解它为何得出这样的结论。

5-2 少样本思维链：提供思考范例

有时，AI需要看到"榜样"才知道如何思考。少样本思维链就是提供几个思考范例：

示例1：
问题：如果一本书有300页，每天读15页，需要多少天读完？
思考：首先，总页数是300页。其次，每天读15页。然后，计算天数：300÷15=20。所以需要20天。
答案：20天。

示例2：
问题：一个项目需要60小时完成，5人团队每人每天工作4小时，需要多少天？
思考：首先，总工时是60小时。其次，团队每小时完成5×1=5工时（但这里需要小心，是每人每天4小时，所以每天总工时是5×4=20小时）。然后，计算天数：60÷20=3。所以需要3天。
答案：3天。

你的问题：一个水箱有500升水，每分钟流出8升，同时每分钟流入5升，多久会空？

通过提供范例，你实际上在教AI"如何思考这类问题"。它学会了先分解问题、识别关键数据、建立数学模型，最后计算结果。根据《大语言模型》教科书的研究，少样本思维链能显著提升AI在复杂问题上的表现[1]。

5-3 慢思考引导：深度分析的仪式

对于需要深度分析的问题，我们可以引导AI进行"慢思考"：

对于"人工智能是否会取代人类工作"这个问题，请进行深度分析：

第一步：定义核心概念
- 明确"人工智能"在当前讨论中的具体指代
- 界定"取代"的含义：是完全替代还是部分替代？是岗位消失还是工作内容变化？

第二步：历史视角
- 回顾技术革新对就业的历史影响
- 分析自动化与就业关系的既有研究

第三步：多维度分析
- 经济维度：哪些行业最可能受影响？创造的新岗位可能是什么？
- 社会维度：对收入分配、教育体系的影响
- 心理维度：对工作意义、人类自我认知的挑战

第四步：平衡观点
- 列出乐观派的论据
- 列出悲观派的论据
- 分析极端观点的局限

第五步：提出框架性思考
- 不是"是否"取代，而是"如何"管理转型
- 政策、教育、社会保障的协同应对

这种结构化慢思考，强迫AI不急于给出简单答案，而是像学者一样系统分析。结果是更深入、更平衡、更有洞见的论述。

5-4 思维链的进阶技巧：反思与纠错

最高级的思维链引导是让AI自我反思：

请分析以下论证的逻辑问题："所有猫都害怕水。我的宠物是猫。因此我的宠物害怕水。"

第一步：初始分析
这个论证似乎合理，大前提是所有猫都害怕水，小前提是我的宠物是猫，结论因此我的宠物害怕水。

第二步：反思前提
"所有猫都害怕水"这个前提是否绝对正确？事实上，有些猫种（如土耳其梵猫）喜欢水。所以前提有例外。

第三步：修正推理
原论证使用了全称命题，但实际情况是特称的。更准确的推理是："大多数猫害怕水。我的宠物是猫。因此我的宠物可能害怕水，但不一定。"

第四步：得出结论
原论证的缺陷在于使用了绝对化的全称前提，忽视了现实世界的多样性。有效推理需要考虑概率和例外情况。

这种反思性思维链不仅产生更好的答案，还展示了批判性思维的过程------这正是我们希望AI协助我们培养的能力。

6：创作实践------当提示词遇上思维链

现在，让我们将这些技巧结合起来，看一个完整的文章创作流程。

案例：撰写"数字时代的注意力经济"

第一步：角色与框架设定

System：你是一位专注科技伦理的社会学家，出版过《屏幕上的生活》一书。你擅长结合心理学研究和文化分析，写作风格既有学术深度又有公众可读性。

User：请为"数字时代的注意力经济"这篇文章提供详细大纲，采用以下结构：
1. 核心论点（一句概括）
2. 目标读者分析
3. 章节结构（每章标题+核心观点+关键案例）
4. 预期效果与风险提示

第二步：思维链引导展开

基于AI提供的大纲，我们选择第二章深入：

User：现在请撰写第二章"注意力的商品化：从时间到焦点"。请采用以下思考过程：

1. 概念定义：先精确定义"注意力商品化"
2. 历史演变：对比工业时代的时间管理与数字时代的注意力管理
3. 机制分析：平台如何量化、打包、交易注意力
4. 案例深度剖析：以抖音算法为例，展示注意力捕捉的具体机制
5. 影响评估：对个人认知能力、社会交往的影响
6. 平衡视角：也提及注意力经济的积极面（信息过滤、个性化服务）

请确保每一步思考都清晰展示，最终整合成流畅的章节内容。

第三步：反思与优化

得到初稿后，进一步引导：

User：请从以下角度批判性评估刚才撰写的内容：
1. 论证完整性：是否有重要维度遗漏？
2. 证据充分性：案例是否具有代表性？数据是否最新？
3. 平衡性：是否过度强调负面影响？
4. 可读性：专业术语是否过多？段落过渡是否自然？

基于评估结果，请修订内容，特别强化"个人应对策略"部分。

这种"设定-展开-反思"的三段式流程，结合了角色设定、思维链引导和结构化输出，能产生深度、平衡且可读性强的专业内容。整个过程模仿了专业作者的创作流程：先规划，再起草，最后修订。

7：从文字到代码------"氛围编程"的诞生

在我们深入掌握了与大语言模型对话的艺术后，一个自然的延伸出现了：如果AI能理解我们的文字并生成文章，那么它能否理解我们的想法并生成代码？

答案是肯定的，而且这正在催生一场编程革命。这就是Vibe Coding（氛围编程）------由AI先驱安德烈·卡帕斯提在2025年提出的全新开发范式[1]。

什么是Vibe Coding？

想象一下：你不再需要逐行编写代码，不再需要记忆复杂的语法，甚至不需要完全理解程序如何工作。你只需要清晰描述你想要什么，AI就会为你生成可运行的代码。这就是Vibe Coding的核心------用自然语言编程。

卡帕斯提这样描述他的体验："我称之为一种新的编程方式------vibe coding，就是完全沉浸在感觉中，拥抱指数级提升，忘记代码本身的存在。"[1] 他在开发过程中"几乎不再碰键盘"，只需不断对AI说出想要的效果，让AI编写代码并调整。

Vibe Coding的工作流程

典型的Vibe Coding遵循一个优雅的循环[1]：

1. 提出目标：用自然语言描述想要的功能。"请用Python写一个函数，读取CSV文件并输出每列的平均值。"

2. AI生成代码：AI根据描述产出代码。这一步开发者基本不手写代码。

3. 运行与观察：执行AI生成的代码，看它是否工作。

4. 反馈与调整：如果不工作，告诉AI问题所在。"刚才的代码在文件不存在时会报错，请增加错误处理。"

5. 重复迭代：继续"生成→运行→反馈"循环，直到代码满意。

这个过程与传统编程形成鲜明对比。传统开发是"深思熟虑-编码实现-严格调试"的线性流程；而Vibe Coding是高度迭代的人机协作------一步步尝试AI生成的方案，在交互中前进。

一个真实案例：两小时从想法到可运行游戏

《纽约时报》记者Kevin Roose通过Vibe Coding在短短两小时内创建了一个可运行的游戏原型[1]。他没有任何编程经验，只是不断向AI描述游戏机制："角色应该能跳跃躲避障碍""增加计分系统""当角色碰到障碍时游戏结束"。

AI将这些描述转化为代码，Roose测试效果，再提供反馈："跳跃感觉不够流畅""障碍物出现太快"。几轮迭代后，一个完整的游戏诞生了。Roose感叹："这种体验让我找回了多年前第一次编程时的兴奋感。"

为什么Vibe Coding如此强大？

1. 降低门槛：非程序员也能创建工具和应用。《泰晤士报》记者用Vibe Coding为自己制作了多个实用小工具，如根据冰箱存货推荐食谱的程序[1]。

2. 指数级提速：YC 2025冬季班中，四分之一的创业公司表示95%的代码由AI生成[2]。瑞典初创公司Lovable七个月内实现7500万美元年经常性收入，成为欧洲增长最快的SaaS公司之一[2]。

3. 创意优先：开发者可以专注于产品设计和用户体验，而不是底层实现细节。就像Karpathy所说："在vibe coding中，程序员不需要理解代码如何或为什么工作，只需要告诉AI程序想要什么。"[3]

Vibe Coding的双面性

当然，Vibe Coding也引发争议。批评者担心：

1. 技术债务：快速生成的代码可能质量不高，留下维护隐患。
2. 理解缺失：开发者可能不理解AI生成的代码，调试困难。
3. 安全风险：未经严格审查的AI代码可能存在漏洞。

正如独立开发者Simon Willison警告的："把原型直接推生产是灾难配方。"[2] 这也是为什么许多专家区分"负责任的AI编程"和"纯粹的Vibe Coding"。

从写作到编程的思维连续性

有趣的是，我们在前面讨论的提示词技巧和思维链引导，在Vibe Coding中同样适用：

清晰的提示词在编程中同样关键：

# 不好的提示
写一个排序函数

# 好的提示
编写一个Python函数，使用快速排序算法对整数列表进行升序排列。
函数名应为quick_sort，参数是一个列表，返回排序后的新列表。
包含适当的错误处理（如输入非列表类型）和边界情况处理（如空列表或单元素列表）。

思维链引导让AI生成更好的代码：

请一步步实现这个功能：
1. 首先考虑函数签名和基本结构
2. 然后实现快速排序的分区逻辑
3. 接着实现递归调用
4. 最后添加测试用例和性能考虑

这就是思维的美丽连续性------无论是创作文章还是编写代码，与大语言模型有效沟通的核心原则是相通的：清晰表达意图、提供足够上下文、引导结构化思考、迭代优化结果。

结语：与智能共舞的时代

回顾这段旅程，我们从第一次与大语言模型对话的惊奇，到掌握提示词艺术的熟练，再到探索思维链引导的深度，最后抵达Vibe Coding这一新前沿。

这不仅仅是技术的进步，更是人类与机器关系的一次深刻重构。大语言模型不再是简单的工具，而是思考伙伴、创造协作者、甚至某种意义上的"外脑"。

但真正的力量始终在我们手中。技术再强大，也只是放大器------放大我们的思想、我们的创造力、我们的人性。正如Vibe Coding所展示的，最关键的技能不是记忆语法或算法，而是清晰表达意图的能力、结构化思考的能力、批判性评估的能力。

在这个与智能共舞的时代，我们每个人都是先驱者。每一次精心设计的提示，每一条引导思考的指令，每一个与AI协作创造的作品，都在塑造着人与机器共生的未来。

而这一切，都始于那个简单的决定------在对话框中键入："你好，让我们开始对话吧。"

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延伸思考：如果你掌握了与AI对话的艺术，你会创造什么？是一本小说，一个应用，一段音乐，还是解决一个长久困扰的问题？答案只受限于你的想象力------以及你提出问题的能力。

毕竟，在这个新时代，最好的答案往往始于最好的问题。而你现在已经知道如何提问了。