随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）逐渐融入我们的工作和生活。尽管大模型的普及率尚未达到顶峰，但它在提升效率、简化任务方面的潜力已经显现。谷歌DeepMind的研究科学家Nicholas Carlini，作为机器学习和计算机安全领域的专家，分享了他如何利用大模型优化工作流程的17个实用案例。本文将深入探讨这些应用场景，帮助读者更好地理解大模型的实际价值。
大模型的两大核心价值
Nicholas Carlini将大模型的应用归纳为两大类：
帮助学习：大模型能够快速解答问题，帮助用户掌握新技术或工具。自动化枯燥任务：大模型可以处理重复性工作，让用户专注于更具创造性的任务。这些价值不仅体现在技术领域，也适用于日常工作和生活中的各种场景。以下是17个具体的应用场景，涵盖了从代码编写到任务自动化的多个方面。
17个AI应用场景
序号应用场景详细描述核心价值1构建完整的应用程序Nicholas曾通过GPT-4的帮助，构建了一个测试用户预测GPT-4能力的应用程序。整个应用的初始版本几乎完全由GPT-4编写，通过长达3万字的对话逐步完善功能。这种协作方式不仅节省了大量时间，还让他能够专注于内容设计而非技术细节。自动化任务2借助大模型完成各类任务通过与GPT-4的交互，Nicholas能够完成从代码编写到错误调试的多种任务。例如，他只需描述需求，模型便能生成完整的实现方案，甚至直接修复代码中的错误。这种能力显著提升了开发效率。帮助学习、自动化任务3及时获取新技术进展大模型帮助Nicholas快速掌握新技术，如Docker、Flexbox等。通过交互式学习，他无需阅读冗长的教程，便能掌握解决特定任务所需的知识。这种方式尤其适合快速上手的场景。帮助学习4开启新项目面对新项目时，Nicholas利用大模型生成初始代码，如CUDA程序或树莓派Pico的脚本。尽管生成的代码并不完美，但它为后续开发提供了坚实的基础，减少了启动新项目的阻力。帮助学习5代码简化大模型能够帮助Nicholas精简复杂的代码库。例如，他曾将500行C++代码精简为更高效的Python封装器，使代码运行速度提升了100倍。这种优化对于性能敏感的项目尤为重要。自动化任务6解决枯燥任务大模型自动化了许多单调的任务，如反汇编Python字节码或格式化数据。这些任务虽然简单，但耗时且容易出错，大模型的介入显著提升了效率。自动化任务7让每个用户都成为“专家”大模型降低了技术门槛，即使是非专家用户也能通过简单的提问完成复杂的任务。例如，Nicholas通过大模型将C语言宏指令转换为Python字典，节省了大量手动操作的时间。帮助学习8作为API参考大模型取代了传统的API文档查询，Nicholas只需提问便能获得准确的答案。这种方式不仅更高效，还能根据具体需求提供定制化的解决方案。帮助学习9搜索难以找到的内容大模型在搜索特定信息时表现出色，尤其是在处理复杂或模糊的查询时。Nicholas通过大模型快速获取了Python元类相关的知识，而传统的搜索引擎难以提供如此精准的结果。帮助学习10解决一次性任务对于只需运行一次的任务，Nicholas直接让大模型生成代码。例如，他通过大模型生成了用于数据可视化的脚本，节省了手动编写代码的时间。这种应用场景尤其适合快速验证想法的场景。自动化任务11通俗解释事物大模型能够以通俗易懂的方式解释复杂概念。Nicholas在电子学项目中，通过大模型快速理解了电路设计的基本原理，而无需阅读冗长的教材。这种能力非常适合初学者或跨领域学习者。帮助学习12从寻求完整方案到获取修改提示Nicholas通常会先让大模型生成完整的解决方案，然后再根据需求进行修改。例如，他通过大模型生成了一个HTML解析程序，并根据提示进一步优化了代码。这种迭代方式提升了开发效率。帮助学习、自动化任务13解决已有解决方案的任务大模型擅长为已有问题提供解决方案。Nicholas通过大模型将Python代码转换为C语言，显著提升了代码的性能。这种优化对于性能敏感的项目尤为重要。自动化任务14为新项目做准备在启动新项目前，Nicholas利用大模型获取相关背景知识。例如，他通过大模型了解了常用的无线电发射器类型，为项目奠定了基础。这种能力非常适合快速了解新领域。帮助学习15修复常见错误大模型能够快速诊断并修复代码中的错误。Nicholas通过大模型自动修复了Python反汇编器中的问题，节省了大量调试时间。这种能力显著提升了开发效率。自动化任务16还有无数其他用途除了上述场景，大模型在Nicholas的工作中还有许多其他应用。例如，他通过大模型生成参考文献、格式化数据等，极大地提升了工作效率。这些应用场景展示了大模型的广泛适用性。自动化任务17评估大模型能做什么，而非不能做什么Nicholas强调，评估大模型的价值应基于它能完成的任务，而非其局限性。尽管大模型并非万能，但它在许多场景中已经展现了巨大的潜力。这种视角帮助我们更好地利用大模型。帮助学习、自动化任务分析表
应用场景类别数量主要用途核心价值帮助学习7快速掌握新技术、生成初始代码、简化代码库等提升学习效率自动化枯燥任务10自动化重复性任务、修复错误、生成脚本等提升工作效率结语
大模型的应用正在改变我们的工作方式，从代码编写到任务自动化，它为我们提供了前所未有的便利。Nicholas Carlini的17个案例展示了如何通过大模型提升效率、简化任务，并降低技术门槛。未来，随着技术的进一步发展，大模型的应用场景将更加广泛，为各行各业带来更多可能性。
未来的展望更广泛的应用领域：大模型将不仅限于技术领域，还会在教育、医疗、金融等行业发挥重要作用。更智能的交互方式：随着技术的进步，大模型将能够更好地理解用户需求，提供更精准的解决方案。更低的门槛：大模型将进一步降低技术门槛，让更多人能够轻松使用AI工具，提升工作和生活的效率。通过不断探索和创新，大模型将成为我们工作和生活中不可或缺的助手，帮助我们更高效地完成任务，释放更多时间和精力用于创造性的工作。
