后GPT时代开发范式思考《硅创社》001期-93页_8mb

人类生产力与创造力的解放

• 智能成本无限降低：通过AGI（通用人工智能）和可控核聚变技术，大幅降低能源成本和智能应用成本，推动未来基础设施和管理方式革新。
• 经济与社会变革：建立企业家主导的超级组织，改善资本主义经济，探索宪章城市模式，提供全民基础收入（WorldCoin），解决社会公平问题。
• 技术突破：OpenAI/ChatGPT等技术实现人机协同，推动核聚变电价降至一美分，百亿美金投资Helion。

商业与开发范式

• AICG应用层：
  • 应用层（软/硬/反例）：ChatPPT、ChatMan、ChatCRM等数十种AI驱动应用，覆盖创作、数字人、客服等场景。
  • API层：GPTAPI、Function Calling等技术，提升开发效率和交互能力。
  • 开源与模态：全模态AI产品，支持文本、图像、语音、视频等，推动LLM开源生态。
• 开发范式：后GPT时代（Prompt即代码）、人机协同三范式（嵌入/副驾驶/自主代理）、Schillace Laws（注重语义而非代码）。
• 技术挑战：LLM知识更新滞后，RAG与微调结合解决幻觉问题；开源模型与闭源模型对比；指令微调（Instruction-Finetuned LLM）的演进。

Copilot与插件生态

• Copilot范式：人类与AI协作模式，从嵌入模式到自主代理模式，提升任务自动化。
• Function Calling：开发者可定义函数调用规则，使模型输出结构化参数，提升交互精度（例：发邮件函数集成）。
• OpenAI生态更新：WPS AI集成、插件商店扩展、Function Calling API降成本75%，推动GPT税时代到来。

GPT API与应用实践

• API接口：GPT-3.5至GPT-4的模型升级，支持Codex代码生成、DALL·E2图像创作、Fine-tunes定制模型。
• 开发框架：
  • LangChain：连接LLM与外部工具，支持提示链和代码编程。
  • Semantic Kernel：封装AI应用程序设计模式，支持多模型、多模态。
  • LLMOps：AI应用的“Linux时刻”，涵盖模型选择、适配、部署全生命周期。
• 调用案例：金融文案生成、SQL与自然语言转换、VBA自动化等。

Prompt Engineering（提示工程）

• 核心原则：控制回复量、限定角色、突破个人限制等7个原则。
• BROKE分析法：
  • 背景（Background）：定义任务宏观场景。
  • 目标（Objectives）：明确任务输出内容。
  • 关键结果（Key Results）：设定具体指标。
  • 改进（Evolve）：迭代优化提示。
  • 角色（Role）：指定AI扮演的专家角色。
• 工具与方法：CoT（思维链）、RAG检索增强、技能定义（Skill）等。

实践案例：AIGC与创新工作室

• AIGC技术分类：内容生成、客服中心、代码生成、创意设计等。
• 金融应用场景：
  • 客户服务：智能投顾、欺诈检测。
  • 数据分析：自然语言生成代码、SQL查询、舆情监控。
• 风险与策略：
  • 合规：GPT内容过滤（Moderations API）、前置审查机制。
  • 替代方案：国产大模型（如文心一言、通义千问）的本土化替代。
• 安全与成本：离线部署、强审查机制应对政策风险。

LLM技术生态与模型演进

• 模型架构：
  • Encoder-Only/Decoder-Only架构对比（如BERT vs GPT）。
  • Encoder-Decoder结构（如T5）。
• 指令微调：Instruction-Finetuned LLM的闭源与开源模型对比（GPT-4、LaMDA、GLM）。
• 国产模型：腾讯混元、华为盘古、百川智能等，追赶国际水平。

创新与协同

• RPA+AIGC范式：三种微信机器人实现方案，结合RPA与GPT API提升自动化能力。
• GPT辅助编程：降低代码生成门槛，优化开发流程。
• Copilot与智能体：从语法辅助到任务推理引擎，推动人机深度融合。

案例总结

• 应用领域：金融、医疗、教育、游戏等垂直行业，结合AIGC实现降本增效。
• 驱动因素：Prompt优化、Function Calling、检索增强等技术结合。
• 未来趋势：AI税政策、生态化平台、离线AI部署平衡成本与安全。

注：文档核心聚焦OpenAI生态与LLM实践落地，突出Function Calling、Prompt Engineering、国产模型测评等技术细节，涵盖商业迁移、安全合规等非技术维度。