千问
Kimi
上周让AI帮我做超节点选型分析。 结果呢？它给我编了个根本不存在的供应商，语气那叫一个自信。我拿去问同事，人家说"这家公司 我从来没听过"。 当时就挺无语的。 但我没放弃，继续用。又踩了几个坑之后，慢慢摸出点门道了。 跟你们说说我是怎么让AI从"坑货"变成"帮手"的。 第一个，别只问一个AI，让3个AI互相盯着。 这个是我自己试出来的。 同一个问题，我分别问千问、Kimi、DeepSeek。三个答案摆一起看—— 都一样的，大概率靠谱； 有分歧的，就得重点查查了； 只有一个敢说的，基本可以打个问号。 上周那份分析，我就是这么干的。三个模型跑出来的数据一比对，发现7处要修正的。要是我只问一 个，这7个坑就全踩了。 第二个，拆任务，别给大题。 这个教训来的也快。 一开始我问AI"帮我分析算力市场"，它噼里啪啦给我一篇论文，看着挺全，但啥也干不了。 后来我学聪明了，改成"把这3家云厂商的H800包年价格列成对比表，标注差异超10%的项"。这次出来 的东西直接能用。 说白了，你给它大题，它没标准答案，只能"合理想象"。你给它小题，它才能好好干。 第三个，这个最重要——建两个库。 我管它叫"标杆模板"和"错题本"。 标杆模板就是我把做得最好的几份报告、对比表存起来，下次让AI干活，直接甩给它"按这个来"。它 有了参照，质量直接上一个台阶。 错题本更关键。所有踩过的坑、AI编过的假数据，我全记着。每次它出结果，我先让它自己查一遍" 对照错题本，有没有犯过类似的错？" 这招真的好用，治好了AI 80%的"自信编造"毛病。 最后说两句。 AI这东西，不是不能用，是要换种用法。 别把它当全知全能的助手，把它当一个"能力很强但会瞎编的实习生"。你得当 supervisor，给它模板、给它错题本、让它多个人一起干活。 这样它才是真的帮手。 对了，你们用AI翻车最多的是什么场景？评论区说说，我帮你们看看是AI的问题还是提问方式的问题 。 #AI工具 #效率提升 #采购转型 #职场技能 #AI实操
发布于 上海
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