我是如何使用大语言模型的
一份从入门到精通的实战应用指南，揭示LLM在日常与工作中的真正潜力。
百花齐放的LLM生态系统
从行业巨头到创新新星，众多模型共同构成了丰富多样的选择。
ChatGPT
OpenAI (行业标杆)
Gemini
Claude
Anthropic
Grok
xAI
Copilot
Microsoft
Meta AI
Meta
DeepSeek
深度求索
Le Chat
Mistral AI
核心揭秘：LLM如何“思考”？
理解两个核心阶段与一个关键概念，是高效使用的第一步。
LLM的构成
预训练 (Pre-training) = 知识
将海量互联网数据压缩成一个庞大的神经网络，形成关于世界的广泛知识。这是模型的知识基础，但有“知识截止日期”。
后训练 (Post-training) = 人格
通过高质量的对话数据进行微调，让模型学会以“乐于助人的助手”身份进行交流。这是模型的沟通风格。
核心交互：共建上下文窗口
用户提问
Token化
模型回应
整个对话都被装在一个叫做上下文窗口 (Context Window) 的“工作记忆”中，模型基于其中的所有内容进行回应。
能力阶梯：从基础到高阶的应用光谱
掌握不同层级的能力，才能在各种场景下游刃有余。
基础层：知识问询与文本创作
LLM是出色的“知道分子”和“笔杆子”，但需要甄别信息。
✅ 适用场景
- 常见、非时效性知识（一杯美式咖啡因含量？）
- 文本创作与润色（写诗、邮件、简历）
- 头脑风暴与旅行建议
⚠️ 注意事项
- 对高风险领域（医疗、金融）信息进行事实核查
- 模型可能“幻觉”，编造不存在的事实
- 及时开启新对话，保持上下文窗口的“清洁”
进阶层：“思考模式”与深度研究
通过强化学习，模型学会了“三思而后行”，能处理更复杂的问题。
开启“思考模式” (Thinking Mode)
对于复杂的数学、编程和推理问题，开启此模式能显著提升准确率。模型会花费更长时间（数分钟）进行“内心独白”式的推理。
执行“深度研究” (Deep Research)
结合“思考”与“搜索”，模型能用10-20分钟为你生成一份带引用的深度研究报告，适合产品对比、主题探索等任务。
思考模式：开启
模型正在分析代码... 检查依赖... 回溯假设... 耗时约1分钟
✅ 问题已解决
高级层：集成工具，释放全部潜能
让LLM连接外部世界和应用，能力呈指数级增长。
互联网搜索
获取最新资讯
文件上传
分析PDF/文档
数据分析
执行代码与绘图
代码/应用生成
构建网站与工具
示例：使用数据分析工具绘制OpenAI估值增长趋势图
维度拓展：超越文本的多模态交互
LLM的感官正在被打开，你可以通过语音、图像甚至视频与它交流。
音频 Audio
通过语音直接对话，模型能理解语气和情感，甚至能为你生成定制化的播客。
图像 Image
上传图片让模型分析（营养成分表、血检报告），或让它为你生成独特的艺术作品。
视频 Video
通过手机摄像头实时分析所见之物，或根据一句话生成一段电影级短片。
终极形态：打造你的专属AI助理
通过个性化设置，让通用模型进化为真正懂你的私人助理。
记忆 (Memory)
让模型记住你的个人偏好、背景信息和常用习惯，使未来的对话更具相关性。
自定义指令 (Custom Instructions)
设定全局规则，定义你希望模型扮演的角色、回答风格和输出格式，一劳永逸。
自定义GPTs (Custom GPTs)
将常用的、复杂的指令流程封装成一个独立的“应用”，一键调用，极大提升特定任务的效率。
总结：我的LLM使用心法
明辨模型：了解你正在使用的模型及其能力和价格，为不同任务选择合适的“大脑”。
善用思考：当遇到难题时，果断切换到“思考模式”，用时间换取更高的准确性。
拥抱工具：别让模型“闭门造车”。大胆使用搜索、数据分析和文件上传等工具，拓展其能力边界。
持续个性化：利用记忆、自定义指令和GPTs，将通用模型调教成独一无二的、最高效的个人伙伴。