@Jove7 大语言模型能做的事情基本上就框定了。

有问题不就问就醒了么。只要不是超出他的道德限制的事情，基本上没有什么太难问的吧。效果也不需要太刻意的引导。除非你是文本层面的效果。比如严格的输出格式。严格的风格。那种是需要反复的强调的。因为模型注意力随着长度逐渐就忘了。

反正单个模型结构能做的很局限。所以有了专家型 moe 和推理型如 o1 r1 。

如果想实现功能那么肯定是结构化的拆分所有的核心组件，让模型只在里面局部处理一个行为，比如判断，比如识别。比如选择性传递。

合并以上的就可以当成一个 agent 组合结构。每个模型干自己的那点活。这样主要是为了避免模型的幻觉以及注意力问题 and 长度问题。

简而言之就是一个个的小牛马，管理好你的牛马。按部就班干活。具体应用探索就靠自己去发现吧。光工作中能发掘起来应用的地方就太多了。就 23 24 年我在整个公司里面找到的能够应用的需求一大把，只要不涉密的部分我全都给安排改进了。