吉林
去年幾乎用了大半年寫了教材，但被要求改寫部分內容中敏感的部分，要對其進行脫敏。我為了寫這些東西看了不少論文與資料，當時還用人工智能翻譯了那些資料。翻譯過程中也是因為觸及敏感內容，動不動就彈出換個話題聊，換著用不一樣的模型。
當時發現騰訊的大模型中的數據還沒有更新，深度求索也一樣。在此過程中發現之前一直被我當做流氓網頁的百度的大模型文心一言數據很新，幾乎是實時更新。在對資料進行脫敏的過程中，讓我很震驚的是若是直接讓人工智能寫出來，它呈現出來的結果還相當好。不僅好，還可以根據指令想怎么變就能怎么改。雖然有那么一小部分內容是瞎編的，不準確的，但與它的優勢比起來，這些都不算什么。
在這樣的環境中，“學習”意味著什么呢？大模型已經是很厲害且優秀的引路者，只要我們問，很多問題它幾乎都能回答上來。對了，拿著大模型自己回答的答案，再繼續問的時候也會說換個話題再聊。有些特定的詞，有時候是敏感詞有時候就不是。這樣的規律是怎么算出來的呢？
現在大模型已經嵌入到方方面面，它不僅能迅速展現一篇文字、視頻內容的，也能給出分析、答案、預測。我們該怎么去寫東西呢？大模型的弱點、不足之處在哪些領域呢？
大模型就像拿電腦打字與用筆在紙上寫東西一樣，或者是拿平板看新聞與拿著紙質版報紙一樣，徹底改變我們的習慣。現在如同不再用筆寫字一樣，以后很有可能寫東西時離不開大模型。像我現在這樣一個字一個字碼字的時代就過去了，大模型會給你寫，你提出問題，再點擊復制一下，選擇認可的答案就好。
時代怎么變，也會有堅持寫毛筆字的那樣，但同樣也會有那種跟著時代變化的人。環境變了，學習也得變。大學不再那么“特別”地擁有知識，想學習就去問大模型的時代很快就會到來。
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