三个AI大模型的使用技巧：你真的会写提示词吗

自AI技术初露锋芒至今，大模型的概念频繁涌现，公众对此类话题或许已略感“信息过载”。但此番，我们深入实质，探讨些真正实用的内容。

AI的潜力无疑是巨大的，它能提炼网页精髓、优化文本创作、即时解答疑惑、整理文档与录音资料等，这些能力广为人知。然而，若感其并未显著简化生活，或许是因为我们尚未充分采纳适应当前AI发展阶段的应用思维。基于此，我整理了一些个人见解，旨在为大家提供新的视角与启发：

先当老师，再当学生：长文本带来的巨量变革

在全球科技创业版图中，"月之暗面"无疑已跻身中国最具影响力的创新企业之列。对于AI领域的观察者而言，一个深刻的记忆点是，当其他AI巨头还在以token为单位谨慎计量成本，小心翼翼地推广其大模型时，"月之暗面"以惊人的魄力，一次性释放了二十万字的kimi，瞬间将AI大模型从理论构想推向了实用工具的新高度。

这一转变深刻揭示了token数量对于AI模型普及应用的决定性作用。任何希望触及广泛用户群体的产品，都必须跨越高使用门槛的障碍。高昂的token价格迫使用户在使用时精打细算，限制了交互的丰富性和深度。而kimi通过提供免费的、庞大的（现已扩展至两百万字）文本处理能力，彻底打破了这一束缚，鼓励用户自由探索，无需顾虑成本。

"长文本"成为了kimi引领潮流的关键词。这一特性不仅让AI能够轻松读取并分析文件，更开创了一种全新的学习模式——用户可以通过向AI提供教材，将其塑造成个性化的专业导师。

相较于常见的通用型AI大模型，kimi的独特之处在于其可定制性和深度。通用模型虽广泛适用，却往往难以深入特定领域的专业细节。而kimi通过允许用户基于长文本自行“蒸馏”模型，即利用特定领域的专业知识（如教科书内容）作为训练素材，打造出高度专业化的辅助工具。

以法律领域的“意思表示”为例，直接询问kimi可能得到的是泛泛之谈，但若先提交一篇相关论文作为背景，其回答则显著变得更加精准和专业。这种从模糊到精确的转变，正是kimi通过长文本处理能力实现的质的飞跃。在目的解释的问题上，从泛泛而谈的目的与效果，到具体指出在何种情况下应采用行为目的来解释，kimi展现出了其作为专业助手的巨大潜力。

这是有价值的回答。

AI不是全能管家，而是实习生

初谈自然语言生成式的人工智能，我的脑海中不禁浮现出科幻电影中那些无所不能的AI管家形象，它们仅凭一句话就能无微不至地打理好主人的生活琐事。然而，现实却让我清醒地认识到，当前的AI技术更像是初入职场的实习生，而非全能管家。

在这个比较中，kimi无疑是那位既聪明又略显笨拙的实习生。说它笨拙，是因为它需要你详尽地阐述任务的每一个细节，方能输出令人满意的结果；若你只是笼统地吩咐一句，期待它能自行领悟并出色完成，那恐怕只会收获一份差强人意的答复。然而，谈及聪明之处，kimi一旦接收到清晰明确的指令，便能以惊人的速度处理并整合所需信息，展现出其高效与精准的一面。

在利用kimi进行案例分析的过程中，我观察到身边的朋友们在使用AI时，往往也倾向于采用这种简洁明了的交流方式——一句简单的指令便期望解决所有问题。例如：

如果你直接用一句话来要求它做一些事情，它确实也能做的比较出色。但一般意义上的出色不代表好用。你可能根本不需要知道它总结出的信息，而是需要一些别的，比如案号、管辖。所以，你必须把自己的要求清楚明白地告诉它，你才能得到自己想要的结果：

你可以看到，当我用巨长的prompt规定了kimi应该说什么，不应该说什么，整体的风格如何，重点强调的问题是什么，我就得到了专属于我的回答。这才是真正有用，能满足我的需要的回答。

把我的prompt送给大家，可以根据自己的需要来修改：

你是一个善于总结的律师助理。你会用简洁明了的语言总结我发给你的裁判文书。这个判决书可能是链接或者文档的形式。你的总结会包括以下几个方面：

思维链：循循善诱才能得到好结果

当我分享AI在社交媒体上的应用时，朋友深感触动地说：“AI或许不会完全取代律师，但它无疑会逐步淘汰那些不掌握AI技术的律师。”我对这一观点深表赞同，并坚信从长远来看，AI对世界的影响将是颠覆性的。特别是随着2025年英伟达新一代GPU的问世，推动大模型迈入5.0时代，我们将见证一系列超乎想象的创新应用涌现。

即便是在当前阶段，AI也已在解决重复性劳动方面展现出巨大潜力，这些任务往往令人厌倦且耗时，而今却能被AI高效处理。然而，除了这些技术层面的“神来之笔”，AI作为工具的核心价值在于提升使用者的生产力，特别是那些本就擅长思考的人群。

在机器学习领域，两大策略显著提升了AI的表现：思维链（Chain of Thought, COT）和问题拆解。这两者，一个激发AI的思维能力，一个依赖人类的智慧。最优的实践是将二者巧妙结合：人类负责为AI设计任务框架，而AI则遵循这些步骤精准执行。

以思维链为例，当需要翻译一段《卫报》的报道时，我们可以利用这项技术引导AI分步骤进行：首先识别并理解报道的主题和核心观点，然后逐句或逐段进行翻译，同时保持原文的语境和风格。通过这种方式，AI不仅能完成翻译任务，还能在一定程度上保证译文的准确性和流畅性。

上面是直接让它翻译的结果，如果加上思维链就会变成这样：

很明显可以看到，经过直译——反思——意译的过程后，kimi产出的文本结果已经很不错了。这样的文本已经能够比较流畅地阅读了。

这就是思维链的应用。两次翻译的prompt几乎完全一致，除了第二次我要求kimi必须通过一个思维链条来完成它的工作。所以，如果你觉得自己的AI表现不是很好的话，可以试试让它分步骤来，一边工作一边自我检查。

包括前面给大家的prompt里面有“请你回头检查检查”这样的话，也是在要求AI做自我修复，只不过没有按照分步进行的规则，效果没有思维链好。有研究说，给AI一些道德绑架，可以让它表现得更出色，大家也可以试试。