课程背景
2024年初以Chatgpt为首的“大模型”技艺席卷了各行各业,不过对这种技艺的评价确实两极分化的,格外积极的看法认为这个技艺会在很短时间内彻底取代人类去事务,但格外消极的看法会认为这个技艺不过又是一个“智商税”噱头居多,作为普通人,从实践看,我们肯定对大模型存在很多这样那样的疑问。
• 大模型到底是啥
• 大模型的原理为何
• 大模型到底怎么用,才能对公司带来价值
• 有哪些好用的大模型抓手,分别有什么特点
• 能否举一些情境,给我们演示一下抓手的具体采用招数
• 有没有“万用”的提示词,让我们都能够迅速掌握大模型抓手
所有答案将在课上揭晓!
课程收益
• 领会大模型的原理
• 知晓中美两国不同抓手的差距
• 掌握大量大模型在公司落地的具体实例
• 掌握采用大模型加速办公的六大情境
• 看清未来,知晓大模型究竟会怎样影响业界和社会
【课程特色】
够专精,内容前沿并且正确;讲俗话,将复杂技艺具象清晰有趣化;重交流,巧妙规划拉升参与感;能落地,反复验证的办法以及真实实例。
课程大纲
一、AI技艺的分层
1、通用VS专用
• 何为AI:AI是用数学还原人类智慧的技艺
• 专用AI技艺:用自己公司的资料,训练专属自己的AI算法
• 通用AI技艺:采用别人做好的AI算法,做自己公司的业务
• 通用AI技艺的代表:大语言模型(DeepSeek,chatgpt等等)
2、专用&通用技艺对比
• 专用AI技艺:资料、算力、专精学识门槛高,不容易落地
• 通用AI技艺:各方面门槛低,比较容易落地
3、通用抓手的落地形式
• 提示词工程:人直接用大语言模型抓手
• 智能体:有思路链,不需要人实时驱动,真正能够解放生产力
实例:微软百度等等顶 尖科技公司,怎样让采用通用抓手
一、
通用大模型的细分
1,推理模型VS通用大模型
• 通用大模型:能够胜任简单明晰的差事
• 推理模型:能够胜任需要多步思索的复杂差事
• 简单差事vs复杂差事:写个宣传稿VS写个项目策划书
2,两类模型的特点和用法
• 两类模型特性对比
• 两类模型提示词招数
• 收束:推理模型更厉害,更好用
3,中美两国的推理模型
• 美国推理模型王 者:GPT-o1
• 中国推理模型冠 军:DeepSeek-R1
• 中美推理模型的性能对比
• 结论:DeepSeek打破了美国的技艺垄断和封锁
三、DeepSeek等等新一代大模型抓手怎样影响公司
1、提示词工程对公司和员工的影响
• 量变:让员工效率暴增
• 量变实例:3小时完成原本需要2个月周期的定制方案
• 质变:让员工掌握原本不增具备的本领
• 质变实例:用人话完成3D建模规划,用人话完成数字仿真
• 质变实例:人人都能编程(用人话编程)
• 质变实例:办公自动化(大模型帮你完成所有需要用电脑完成的事务)
• 质变实例:资料拆解(大模型帮你完成商业智能和机器智能建模拆解)
• 结论:提示词工程能使员工效率暴增,不过对公司几乎没有成效
2、智能体
• 智能体:将大模型的采用进程固化下来
• 智能体供给链自动化实例
• 智能体合规性审查实例
• 结论:智能体会让办公室里的人越来越少
• 问题:是谁代替了这些人?(谁来主导智能体开发)
• 答案:率先选项拥抱新技艺的员工,替代那些不愿意拥抱的
(有效的智能体只能有公司内部业务专家主导)
三、动手掌握DeepSeek等等新一代大模型抓手
1、怎样将DeepSeek等等新一代大模型的作用发挥到最大
• 提示词工程是一切的基础
• 写好提示词,落地时,需要解锁三个“隐藏功能”
2、采用DeepSeek等等新一代大模型拉升事务效率
• 国内外AI抓手的区别和优势
• 实例演示1:用AI新抓手搜索资讯和素材(DeepSeek VS Perplexity)
情境1.1-AI抓手对比搜索引擎
情境1.2-AI搜索抓手的一般用法和高质量用法
情境1.3-极限实例:10分钟弄懂竞争对手市场占有率
• 实例演示2:用大语言模型完成文案写作(Claude VS Chatgpt VS DeepSeek)
情境2.1-万用文案撰写套路(含国内外抓手对比)
情境2.2-怎样让你的文案有个性更易于传播
情境2.3-利用ChatGPT预判买方反馈以及竞争对手动向
情境2.4-怎样逼出AI抓手的全部潜力
• 实例演示3:用大语言模型高效抽取会议资讯(Claude VS Chatgpt VS DeepSeek)
情境3.1-通用会议收束套路
情境3.2-从大段文本中整理表格
情境3.3-从大规模文本中提取资讯(政策文件、技艺指引等等)
• 实例演示4:真
·
人人都能写代码-办公自动化/资料拆解(chatgpt vs 智谱清言VS DeepSeek)
情境4.1-专精程序员怎样采用AI抓手完成5倍以上的效率拉升
情境4.2-不写一行代码,就一线经验说,用“人话”完成办公自动化编程(表格整理,文件批处理)
情境4.3-用“人话”从表格中完成商业智能资料拆解
情境4.4-外行也能完成机器研习算法开发,预测买方离职
• 实例演示5:怎样完成创意视觉规划(MJ vs SD vs DALLE vs Ideogram)
1.
情境6.1-对比主流的视觉规划抓手
2.
情境6.2-怎样选项不同的视觉规划抓手
• 实例演示6:怎样制作爆款视频(剪映、快影VS pika、Gen2)
1.
情境7.1-复制现有爆款视频(样貌生成+文案生成+数字人)
2.
情境7.2-用新一代AI抓手定制爆款营销视频(文案+长视频+短视频素材)
• 实例演示7:怎样生成PPT(微软Copilot VS 讯飞星火 VS WPS VS 智谱清言)
1.
情境8.1-从零开始生成高质量PPT
2.
情境8.2-从大段文本生成收束PPT
3、通用的提示词套路
• 1、所有问题从办法论开始,怎样让大模型说真话
• 2,“喊几个”顶 尖专家帮你厘清思路
• 3,万用提示词套路-让LLM帮你写提示词
• 4、让LLM持续帮你精进事务结果
• 5、一些通用的小招数
4、走入听众事务情境
• 此部分实例请甲方提供一些基础素材
• 老师将根据甲方提供的素材定制演示实例
实例:让大语言模型帮你搞定工业视觉质检,执行层面,让大语言模型帮你搞定活动创意。
四、大模型对时代的影响
1,大模型会逐渐替代所有办公室里的人
• 前期大模型会大大减少人的事务强度
• 智能体彻底成熟后,能够逐渐替代所有岗位
实例:某公司智能体项目
2,人类社会将迎来翻天覆地的改变
• AI为我们带来的终局
• 绝大部分的事务会被替代
• 只有两类人会留下:做决策&有想法
实例:18年图灵奖得主实例,从实践看,智能化终局解读,运行层面,元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选项对业界的影响
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|王明哲老师
适合谁听
公司高管以及其他需要意识拉升的群体。建议同一家企业 3 人以上同来,课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法,但带不走可用的成果。
交付流程
课前:顾问访谈 2 位管理者,收集现状与问题清单,讲师据此调整案例。课中:讲授与演练各占一半,产出可直接用的工具与方案。课后:7 天内提交改进建议,30 天内一次线上答疑。
