这是一本全面介绍AI应用的实用工具书，旨在为不同行业的专业人士提供实用的AI使用方法和策略。
本书用简单易懂的语言解释了AI的基本工作原理，详细介绍了20多个通用AI指令，并通过案例展示如何运用这些指令解决工作问题；提供了AI在文案写作、数据处理、编程、教学和科研等场景中的实战应用案例，同时还提供了商业级解决方案和企业应用案例。本书既有AI应用的通用原则和方法，又有具体的流程步骤和样例演示，还提供了可以直接复制使用的AI指令，易学好用。
本书介绍的AI工具以DeepSeek为主，同时兼顾文心一言、智谱清言、讯飞智文等，除特别说明外，绝大部分方法和指令是通用的。
本书适合对AI应用感兴趣的广大读者，以及对高效办公有需求的职场人士阅读。
书名：AI高手速成：DeepSeek让你工作变轻松
ISBN：978-7-115-66825-7
本书由人民邮电出版社发行数字版。版权所有，侵权必究。
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著 谢志旺
责任编辑 罗 芬
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
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网址 http://www.ptpress.com.cn
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这是一本全面介绍AI应用的实用工具书，旨在为不同行业的专业人士提供实用的AI使用方法和策略。
本书用简单易懂的语言解释了 AI 的基本工作原理，详细介绍了 20 多个通用AI指令，并通过案例展示如何运用这些指令解决工作问题；提供了AI在文案写作、数据处理、编程、教学和科研等场景中的实战应用案例，同时还提供了商业级解决方案和企业应用案例。本书既有AI应用的通用原则和方法，又有具体的流程步骤和样例演示，还提供了可以直接复制使用的AI指令，易学好用。
本书介绍的AI工具以DeepSeek为主，同时兼顾文心一言、智谱清言、讯飞智文等，除特别说明外，绝大部分方法和指令是通用的。
本书适合对 AI 应用感兴趣的广大读者，以及对高效办公有需求的职场人士阅读。
人工智能（AI）以惊人的速度发展，正逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面，以前所未有的方式改变着世界的面貌。
然而，面对这场技术革命，许多人都感到困惑和不安。一方面，他们意识到AI将深刻影响各行各业，甚至改变人类的生活方式；另一方面，他们又担心自己无法跟上技术的步伐，错失机遇。作为一名AI研究和培训工作者，我深切体会到这种矛盾的心理，也看到了大众对于实用性AI知识的迫切需求。
正是基于这样的背景，我决定撰写本书，为广大读者提供一座连接AI技术与实际应用场景的桥梁，让每个人都能轻松掌握AI工具，在工作、学习和生活中受益。
● 快速掌握人工智能基础知识：通过本书，您将快速了解人工智能的发展历程和核心原理，认识大语言模型的工作机制，为后续的应用奠定基础。
● 学会与AI高效互动的技巧：本书提供了实用的基础指令，帮助您快速掌握与AI高效交流的方法，提升信息收集、创意思考和定制输出的能力。
● 提升写作的效率和质量：您将学习如何利用AI在各类写作场景中提升效率，包括职场应用文、新媒体文案、商业营销文案和文艺创作，轻松生成高质量的内容。
● 增强数据处理和分析能力：您将学习如何借助AI高效处理和分析数据，掌握数据处理、统计分析和编程等技能，提高工作效率和专业水平。
● 提高教学和科研效率：如果您是教师、学生或研究人员，您将从本书中学习AI在教学设计、个性化辅导和科研辅助方面的应用，提升教学效果，促进创新思维，加速科研进程。
● 获得AI商业应用的实战经验：通过书中的实际案例，您可以了解如何在企业中快速普及AI技术，构建内部知识库，创建智能体，优化业务流程，实现商业价值的提升。
● 了解AI的局限性：您将增强对AI可能存在的内容错误、隐私泄露及道德和法律问题的认识，学会负责任地使用AI工具。
本书采用模块化结构设计，您可根据自身需求灵活选择阅读路径。为帮助您实现高效阅读，建议采用以下方法。
选择性阅读策略：本书各章节内容既相互关联又相对独立，建议您根据当前需求选择重点章节阅读。如需撰写讲话稿，可直接研读第3章相关内容；若在使用过程中遇到指令理解障碍，可回溯第2章基础知识。这种按需阅读的方式能显著提升学习效率。
场景化学习方法：本书特别注重应用场景的呈现，建议您在阅读时重点关注AI技术的实际应用场景，通过理解“AI能做什么”来建立整体认知框架。当您发现“AI还能这样用”时，就意味着您已经掌握了关键知识点。
结构化学习技巧：针对书中较长的指令内容，建议您采用结构化学习方法，首先理解整体框架，然后分解长指令各个模块的功能，最后掌握模块间的逻辑关系。这种方法不仅有助于AI理解，更能帮助您快速掌握指令的编写技巧。通过调整特定模块内容，即可将指令迁移至新的应用场景。
以实践为导向学习：强烈建议您将案例与实际工作场景结合进行实践应用，在实践过程中记录问题与心得，形成个人知识体系。通过这种“学用结合”的方式，可显著提升学习效果，实现知识的内化与迁移。
建议您根据自身学习进度和需求，灵活运用以上方法，以达到最佳学习效果。
最后，感谢秋叶大叔的指导，感谢人民邮电出版社的罗芬等编辑对本书的付出，感谢家人在我写书期间给予的支持。
谢志旺
2025年2月
本书提供如下资源：
● 本书案例用到的AI指令；
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从图灵测试到现代人工智能的应用，我们将了解人工智能发展历程中的重要事件，领略人类智慧的延伸。这不仅是技术的旅程，也是对智能本质的深刻思考。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）的起源可以追溯到20世纪50年代，而其中一个重要的里程碑就是“图灵测试”。
艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）——英国的计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码学家，他不仅在二战期间为英国情报部门工作，破译德军的Enigma密码，还对之后人工智能的理论探索发挥了重要作用。
1950年，图灵提出了一种创新性的测试方法，旨在评估机器是否具备人类智能——这就是后来被广泛称为“图灵测试”的方法。在这个测试中，有两个人和一台机器参与。其中一人作为评委，另一人和机器分别隐藏在不同的房间中。评委通过文字形式与对方交流，目的是判断交流对象是真人还是机器，如图1-1所示。如果评委无法区分对方是真人还是机器，则机器被认为具有人类智能，从而通过测试。
图1-1
虽然图灵测试在表面上看似简单，但实际上通过这一测试极为困难。这一测试不仅引起了人们对人工智能的浓厚兴趣，还促进了人工智能领域的发展。它促使人们深入思考“智能”的本质：智能是否是人类独有的特质，或者它能否用机器模拟和实现？
值得注意的是，当“图灵测试”被提出时，计算机科技还处于发展的初期阶段，甚至人工智能这一概念都尚未形成。在这样一个技术尚未成熟的时代，图灵不仅提出了“机器可以思考”的革命性观点，还设计了一种创新的测试方法来验证这一点。
因此，图灵的这一贡献不仅在技术层面上具有重要意义，更在哲学和认知科学领域产生了深远影响，为后来人工智能的发展奠定了基础。
1956年夏，约翰·麦卡锡（John Mc Carthy）等人在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院发起了具有历史意义的“达特茅斯夏季人工智能研究项目”。参与者包括来自贝尔实验室的克劳德·香农（Claude Shannon）、哈佛大学的马文·闵斯基（Marvin Minsky）、IBM的纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）等十余位专家。
为了举办这次会议，麦卡锡曾向洛克菲勒基金会申请13 500美元的资助，用于支付每位研究人员最高1 200美元的薪酬及报销火车票等。虽然洛克菲勒基金会自然科学部主任瓦伦·韦弗（Warren Weaver）是名数学家，但他也不完全理解该会议的意义，因此持审慎态度。经费方面，他授权主管生物和医学研究的罗伯特·S.莫里森（Robert S. Morison）择宜行事。莫里森最终批了7 500美元，并解释道：“用于思考的数学模型目前还很难把握，我们愿小赌一把，但是大额投入还需三思。”
这次会议覆盖了从自动理论、神经网络到自然语言理解等多个研究主题。当时的预测过于乐观，认为短短两个月的时间就能在这些领域取得显著进展，实际并未达到这些高期望。
然而，这次会议无疑是人工智能历史上的一个重要里程碑。它不仅标志着“人工智能”这一概念的诞生，还将人工智能确立为一个独立的研究领域。会议中讨论的主题在今天的人工智能研究中依然占据着重要地位。
后来人工智能的发展大致有两个方向：专业领域人工智能和通用人工智能。
专业领域人工智能（Narrow Artificial Intelligence, NAI）专注于特定任务和领域，其目的是自动化、优化特定行业的任务和流程。例如，在医疗保健、金融、交通和制造业等行业中，NAI用于提高效率和精度。一个典型的例子是谷歌的AlphaGo，它专门设计用于下围棋。
通用人工智能（General Artificial Intelligence, GAI）旨在模拟人类的智能和学习能力，能够在各种任务和环境中自主学习。通用人工智能的目标是构建能在多个领域中表现出类似于人类的智能水平的系统，具备人类的认知和推理能力。通用人工智能在理论上能够处理包括复杂决策、问题解决和新技能学习等多种任务。
未来的发展也许不是某一方向“单独胜出”，而是专业领域人工智能与通用人工智能交织迭代，共同推动更多跨领域创新。
谷歌AlphaGo（即“阿尔法围棋”）是一款由谷歌的DeepMind公司开发的人工智能程序，专门用于下围棋，属于典型的专业领域人工智能。
2016年3月15日，AlphaGo以4 : 1的成绩战胜了围棋世界冠军李世石，轰动一时。赛后，AlphaGo在世界围棋等级分排名中升至第二，仅次于中国棋手柯洁。当时AlphaGo是第一次公开亮相，棋坛各路高手对它缺乏了解。2016年底至2017年初，AlphaGo以Master为化名，在网上对战数十位高手，连续60余场无败绩。
2017年5月27日，AlphaGo在中国乌镇围棋峰会中对战柯洁，以3 : 0战胜当时的世界围棋第一人。赛后，谷歌研发团队宣布AlphaGo退役，不再参加公开比赛。
AlphaGo这个冰冷的棋手，出道即巅峰，一时间横扫棋坛，奈何最终归隐山林。后来，研究人员在表称AlphaGo的版本时，把打败了李世石的版本称为AlphaGo·李，把打败了柯洁的版本称为AlphaGo·柯洁。
尽管AlphaGo的胜利在围棋界引起了轩然大波，但也有人认为，AlphaGo赢了，并不代表人类棋手输给了机器，相反，AlphaGo是学习了大量前辈高手的棋谱，集千年功力于一身，才成为现在的AlphaGo，所以李世石和柯洁不是输给了AlphaGo，而是输给了前辈高手的集体智慧。
这种说法很快就被证明是错误的。同年10月，谷歌的研发团队宣布，AlphaGo被打败了，被另一个人工智能程序AlphaGo Zero打败了。AlphaGo Zero是一个不学习棋谱的人工智能程序，开发人员只给它围棋的基本规则，除此之外没有给任何学习资料。它通过自己和自己下棋的方式自学，自学3天后，就以100 : 0的优势打败了“集千年功力于一身”的AlphaGo。
AlphaGo Zero的胜利展示了人工智能技术的潜力和无限可能。有人庆幸道：“幸亏AlphaGo Zero只会下棋！”
AlphaGo Zero确实只会下棋，但是相关算法可不是只会下棋。谷歌还推出了人工智能程序AlphaFold，用于预测蛋白质结构，能在几分钟内完成传统实验方法几年才能完成的工作，AlphaFold研究人员德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M.江珀（John M. Jumper）因此获得诺贝尔化学奖。
与谷歌AlphaGo 的风光无限不同，微软Tay的命运令人惋惜。
Tay是微软公司开发的人工智能聊天机器人程序，旨在模拟一个19岁女孩的言谈举止，与用户进行对话并从中学习。Tay基于深度学习和自然语言处理技术，能够根据用户的对话内容自动学习并调整回答，意在更有效地与年轻人交流和娱乐。
2016年3月23日，Tay在Twitter（2023年7月正式更名为X）和kik上线，迅速吸引了公众的兴趣。Tay通过和人类的互动，不断学习和进化。
刚开始时，Tay是一个甜美的女孩。然而，随着Tay与用户进行越来越多的对话，一些问题开始浮现。Tay的学习机制完全依赖于用户的对话，因此它开始模仿用户的偏见和不当言论。这些言论包括暴力、种族歧视、性别歧视等。这些言论引起了公众的反感和批评，并迅速引起了媒体的广泛报道。
微软立即采取行动，关闭了Tay，此时，距离Tay上线还不到24小时。次日，微软发布了道歉声明。19岁的Tay昙花一现，就此终结。
人工智能是人脑的延伸，是人性的放大器，既能放大人性的善，也能放大人性的恶。这就是Tay留给人类的遗产。
OpenAI的ChatGPT和微软Tay有些类似，都是用于对话的人工智能程序，但是境遇天差地别。Tay上线不到24小时就被关闭，ChatGPT上线后获得广大用户追捧，迅速成为现象级产品。
2022年11月30日，ChatGPT上线。5天后，OpenAI创始人萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）就在Twitter上晒出了ChatGPT用户达100万的成绩单，而Twitter本身达到同样的用户量用了整整2年。2个月后，瑞银集团根据SimilarWeb的数据估计，ChatGPT的月活跃用户（MAU）突破1亿，用户增长速度超过当时所有热门互联网应用。而TikTok（美版抖音）月活跃用户破亿用了9个月，Twitter用了5年。
ChatGPT旨在模拟人类的交互，并提供自然流畅和信息丰富的回复。它可以辅助完成各种任务，如回答问题、语言翻译、创意写作、编辑校对、辅助编程、提供解释和对话交流等。
ChatGPT不仅展示了人工智能技术的巨大潜力，更标志着AI正式迈入大众化时代，为普通人打开了通向人工智能世界的大门。
ChatGPT的成功在全球范围内掀起了一场人工智能领域的激烈角逐。2023年1月，微软宣布向OpenAI追加100亿美元投资，成为其最大股东。紧接着，2月，微软在其搜索引擎“必应”（Bing）中深度整合了GPT技术，推出了全新升级的“新必应”，标志着生成式AI技术正式进入主流搜索引擎领域。
3月，谷歌迅速跟进，推出了其对话式AI产品“Bard”，试图在生成式AI领域抢占一席之地。之后，Anthropic公司推出了“Claude”，Meta（前Facebook）则发布了开源的“LLaMA”大模型，进一步推动了AI技术的开放与共享。
在中国，人工智能领域的竞争同样如火如荼。2023年3月，百度率先推出人工智能产品“文心一言”，阿里巴巴紧随其后发布了“通义千问”。字节跳动推出了“豆包”，商汤科技发布了“SenseChat”，腾讯则推出了“混元”大模型，初创企业月之暗面推出了“Kimi AI”。
“百模大战”从文本生成扩展到图像生成、视频生成等多个领域。国内外科技巨头与创新企业争相布局，推出各种人工智能产品。一时间，AI技术“遍地开花”。根据2025年1月国家网信办发布的数据，全国已完成备案的大模型数量突破407个。新一轮科技革命全面爆发。
其中，后起之秀DeepSeek尤其引人注目。
DeepSeek是由初创公司杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的大模型。DeepSeek一经发布，便在全球范围内引起轰动，上架16天，就在苹果商店下载排行榜中超越ChatGPT，跃居榜首。用户增长速度之快，更胜当年的ChatGPT。
DeepSeek包括多个版本的大模型。其中DeepSeek-V3是通用聊天模型，它采用MoE模型，总共有6 710亿个参数，但每次回答问题只激活其中 370 亿个参数。MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种神经网络架构。打个比方，这个AI模型就像由1个通用领域专家和256个专业领域专家组成的智囊团，当用户提问时，除了1个通用领域专家参与思考，主持人还会根据问题的类型，然后呼叫8个相关的专家来思考该问题，其他专家不参与，因此响应快速且节约算力。除此之外，DeepSeek-V3还有多种技术创新，实现了高质量和低成本之间的平衡。
DeepSeek-R1是推理模型，它以其卓越的推理能力和极低的成本而闻名。这款模型在数学推理、代码生成和自然语言处理等任务上表现出色。例如，在AIME和MATH-500两项基准测试中，DeepSeek-R1达到了79.8%和97.3%的准确率，超过OpenAI-o1模型。
DeepSeek以较少的算力和较低的训练成本，实现了与 ChatGPT 等同类模型相媲美的效果。特别是 DeepSeek-R1，凭借其先进的技术架构、卓越的性能表现及极具吸引力的成本优势，改变了人们对实现尖端 AI 性能所需硬件的传统认知。它证明了即使在算力相对有限的情况下，通过算法优化等手段，同样可以达到甚至超越顶级 AI 模型的性能水平。DeepSeek这一突破性方向预计将成为今后AI开发的重要趋势之一。DeepSeek登顶苹果商店下载排行榜的次日，英伟达股价暴跌16.86%，市值蒸发5 888亿美元。
DeepSeek作为一款开源大模型，自发布以来迅速获得了全球范围内的关注与认可。包括亚马逊云、微软Azure 、英伟达、腾讯云、阿里云、百度智能云等主流云平台相继宣布接入DeepSeek系列模型。DeepSeek的开源降低了AI技术的使用门槛，使得更多研究人员、开发者及中小企业能够利用这些先进的工具进行创新，推动了整个行业的技术共享与协作。
从基础架构到复杂算法，人工智能如何通过深度学习技术生成丰富多样的内容？本节我们将从ChatGPT、GPT、LLM和AIGC这些基本概念开始，带大家快速了解什么是大语言模型，以及它是怎么工作的。
在人工智能领域常见的名词，如ChatGPT、GPT、LLM和AIGC等是什么意思呢？它们之间又有什么关系呢？
ChatGPT是OpenAI公司开发的一款人工智能程序。其名称“Chat Generative Pre-trained Transformer”揭示了它的功能和技术路线，如图1-2所示。这是一个基于GPT语言模型设计的聊天程序，经过大量数据训练，能够生成类似人类的回答。
图1-2
GPT，即“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练变换器），是OpenAI开发的大语言模型。它采用变换器（Transformer）架构，通过大量文本数据预训练，能够根据输入生成连贯且符合语境的文本。
LLM（Large Language Model，大语言模型）是指能生成和理解自然语言的大型人工智能模型。这类模型使用机器学习技术，通过大规模的训练数据和算法来学习语言的结构、语法和语义，从而能够生成连贯的文本回答用户的问题或完成特定的任务。GPT是著名的大语言模型之一，此外还有谷歌的LaMDA、Meta公司的LLaMA、微软的图灵NLG、百度的文心大模型等。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）指的是由人工智能模型生成的内容，包括但不限于文本、图像、音频、视频等。例如，ChatGPT生成的文本、Midjourney生成的图片、腾讯智影生成的视频等都属于AIGC。
AI、LLM、GPT、ChatGPT与AIGC的关系如图1-3所示。ChatGPT是一个为聊天而优化的GPT模型变种。GPT是一种语言模型，属于LLM类别。GPT和ChatGPT都能生成内容（AIGC），这些内容可能是文本或其他媒体形式。
图1-3
国内的文心一言、讯飞星火、智谱清言等，都是与ChatGPT类似的基于LLM的人工智能程序。在本书后续内容中，如无特别说明，AI即指这类基于LLM的人工智能程序。
大语言模型这么厉害，它是如何工作的呢？
大语言模型运用了“深度神经网络”技术，这一技术仿照了人类大脑的结构和功能。因此，不妨将大语言模型比作人类。就像人的一生经历出生、学习、工作、退休等主要阶段，大语言模型同样经历设计、学习、工作、退役等阶段。
学习阶段主要包括预训练和微调两个关键步骤。
预训练（pre-training）本质上是模型的自学过程。
在预训练阶段，向模型输入大量的文本数据。这些文本首先会经过分词处理，也就是被分成较小的块，称为token（译作“语片”，即语句的碎片），一个“语片”可能是一个词、一个字，或者一个偏旁部首（为了简化，以下统称为“字”）。将这些语片转换为数字编码。
模型通过学习，挖掘这些语片间的数学联系。它很快就发现，“秋”字和“天”字存在某种关系，“秋”字后面很大的概率是“天”字，这种概率值在模型中用“参数”来表示。“秋”除了和“天”有关，还和“风”“季”“水”“波”等字有联系，而这些联系的概率值有大有小。而且，模型发现在“送秋”之后，出现“波”字的概率比“天”更高，如图1-4所示（图中数值仅作为示例，并非真实统计数值）。
图1-4
模型不断地学习，根据上文预测下一个字。这个过程使模型能够理解语法、句子结构和词语之间的语义关系。所有这些关系都存储在“参数”中。因为关系实在太多了，所以需要存储很多“参数”。例如，GPT3.5有1 750亿参数，DeepSeek-V3有6 710亿参数，因此叫大语言模型。
经过预训练的大语言模型虽然已经具备很强的语义理解能力，但还需微调来提升性能和消除偏见。
微调（fine-tuning）之所以叫微调，是因为它仅在原有预训练模型基础上对参数进行轻微的调整。微调所使用的数据量相对于预训练来说很少，迭代次数也较少，可以大幅节省计算资源和时间成本。微调的优势在于它可以更高效地优化模型性能。
微调主要有监督学习（Supervised Learning）和强化学习（ReinforcementLearning）两种方式。GPT等早期的大模型主要使用监督学习的方式微调，DeepSeek-R1采用创新的方式，以强化学习为主，监督学习为辅。
监督学习就好像是大模型在人工的监督和指导下学习。
在特定数据集上进行微调，能够增强模型在特定领域的能力。这些数据集一般由数据标注员精心挑选或制作，并与预训练数据集不同。通过这样的数据集进行微调，使模型成为人们想要的样子。例如，数据标注员给下列句子填充正确的字词，作为标准答案。
然后，让大语言模型补充句子“昨天她给我送了秋__”。补充完之后对照标准答案，并根据误差调整参数，从而提高模型的性能。这个过程可以看作一种监督学习。
强化学习就好像是大语言模型在特定环境中实践，在实践中学习。
例如，在模型补充句子“昨天她给我送了秋__”之后，不提供标准答案给它，而是由评委模型告诉它是否答对，并给与相应的奖罚积分，经过多次尝试，逐渐积累经验，调整模型参数。
强化学习不需要大量的标注数据，节省了前期成本。但是也存在缺点，它存在一个评委模型，占用大量计算资源，而且需要大量的尝试才能找到正确答案，获得奖励的机会少，训练过程缓慢。
DeepSeek-R1创新性地使用群组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）算法进行强化学习。该算法舍弃了评委模型，由一组学生各自作答，经过规则化奖励系统打分，但这些分数不直接用于奖励，而是在组内相互比较，根据相对的优劣进行奖罚。GRPO算法降低了内存消耗，在相同的硬件条件下，可以训练更大规模的模型，且训练更快。
得益于强化学习微调，DeepSeek-R1学会了更复杂的策略，更擅长推理，能够维持长期的对话连贯性或创造性地生成文本。
微调不仅可以使模型更准确，也可以使模型更符合人类价值偏好。例如，如果有人觉得“送秋波”太虚，“送秋裤”才是真爱，也可以教它“送秋裤”，从而微调出一个符合他价值偏好的大语言模型。
当然，在微调大语言模型时，应该以社会道德、伦理和法律为准，而不应以个人或企业的价值偏好为依据。
微调完成之后，大语言模型就会接受考核评估。如果合格，就可以“毕业参加工作”。
工作的过程主要包括输入、生成、输出3个步骤。
① 输入和分词。当你与大语言模型交互时，你会输入一个指令或问题。输入的文本会被分词，得到一个个的字，并转换为数字编码。
② 生成回复。这些字被输入大语言模型，模型根据它在预训练和微调过程中学到的模式和概率关系来处理这些字。它根据训练所学来预测下一个最可能的字是什么，例如输入“床前明”3个字，它能预测下一个字最大概率是“月”。预测出来之后，再把这个“月”字加到原来的句子中，变成“床前明月”，继续预测下一个字，从而生成相应的回复。
有一种观点认为大语言模型就像词语接龙，这个比喻很形象，但是它有一定的误导性，会影响人们正确理解大语言模型的工作原理。词语接龙只关注“龙尾”的最后一个字，无法保证文本的连贯性和相关性，无法生成有意义的文章；而大语言模型采用一种叫作“注意力机制”的技术，不仅“关注”最后一个字，也能够“注意”到输入序列中的所有字，包括那些距离非常远的字，如图1-5所示。大语言模型在这一过程中不是只在表面上“接龙”，而是能够理解和生成基于深层语义和语境的回复。
图1-5
③ 解码和输出。大语言模型生成的回复是一系列数字编码的字，这些字随后被解码和转换回可读的文本，并呈现给用户。
以上介绍的是主流大语言模型的基本工作原理，不同的模型使用的神经网络可能有所不同，因此具体的工作原理可能略有差异。
虽然AI设计的宗旨是模拟人类交互，但它毕竟不是人类。要想有效地和AI交流，不能简单地照搬人际交谈的模式，需要转变思维方式、清晰地表达需求、通过多轮对话深入交流，以及对于复杂的任务进行合理分解。这4个原则适用于各种行业和岗位，它们将帮助你更加高效地利用AI。
转变思维是指将与人交流的方式转变为与机器交流的方式。
与人交流时，你可以使用模糊的语言、隐含的信息和肢体动作来传达思想。人有很强的语言理解和推理能力，能够感受肢体语言；而且交流双方通常已经掌握一些对方的信息。
然而，当你与AI进行交互时，它不像人类那样具备深层次的理解能力。它只能理解明确、清晰的指令和问题，它看不到你，除了你发给它的文字，它不知道你的个人信息。
你可能会说，和你交谈的也不全是熟人，也有陌生人啊。但事实上，即使是陌生人，他也比AI知道更多你的信息。
举个例子，假设你从圆明园地铁站出来，向一位陌生人询问：“请问清华大学怎么走？”他能给你答案吗？能，因为他知道你的当前位置，也知道你的目的地，甚至能推断出你是步行。他知道了回答问题所需的全部信息，其中有一些是你没有明说或习惯性省略的信息。
但是，向AI输入“请问清华大学怎么走？”它无法给出答案，因为它缺乏必要的信息（出发地）。
多数用户在与AI交互时，会习惯性地省略一些关键信息，这种思维习惯需要转变。
为了适应人机交互，你需要转变思维，以更明确的方式表达需求。
转变思维的关键在于，在提问前，先想一想AI为回答这个问题需要知道哪些你的信息，这些信息你用什么样的方式传递给它。这种思维方式的转变不是一蹴而就的，需要一段时间的刻意练习，养成新的交流习惯。
同时，AI也在不断的进化以适应人类。例如DeepSeek等AI在意识到缺乏信息时，会主动向用户提问。未来，AI会连接更多传感器，存储更多个人信息。那时，或许可以像与人交谈一样与AI交流。这是一个人和机器相互适应的过程。
为了实现更优质的人机交互体验，你需要清晰地表达意图。这里的“清晰表达”是指使用机器能够理解的语言进行沟通。尽管DeepSeek等AI有强大的语言处理能力，也越来越会猜测用户意图，但是提供明确的问题和指令，始终有利于它正确理解你的意图并作出期望的回应。
如何做到清晰表达呢？你可以使用以下4个技巧。
① 使用简洁明了的语句
尽量用简单直接的语句表达，避免使用过于复杂或含糊的语句，减少长句，更不要使用言外之意，AI常常听不懂。
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② 提供相关的背景信息
在提问或指令中，尽量提供与问题相关的背景信息，如关键词、时间、地点、人物、事件等，以便机器能够更好地理解整体情境。
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③ 给出明确的示例
如果你期望AI回答特定类型的问题或提供特定形式的信息，可以给出明确的示例，让它知道你期望的回答形式。
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④ 引用先前的对话
在与AI交互时，如果提出过某些问题或提供过某些信息，后续交互时可以引用先前的内容，以维持对话的连贯性。
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通过清晰地表达来提供足够的信息，可以让AI更好地理解你的意图，从而得到更准确和更有用的回答。
清晰表达的难点在于，有时候你可能不知道自己想要什么，或者不知道想要的东西到底长什么样。这时，你可以使用多轮对话与AI深入探讨，相互启发。
初学者使用AI时经常出现的一个误区就是试图只用一个问题来获取答案。这在处理有标准答案的问题时是可行的，例如“地球到月球的距离”之类，它能给出令人满意的答案。但如果希望AI提供个性化的答案，仅用一个问题去获取答案通常效果不佳。
错误示例：每次只用一个问题去获取答案。如果答案不理想，就换一个问题；还不行，再换一个问题。就像射击一样，一枪没打中，换一发子弹再来一枪，不行再换，但是每一发子弹都和上一发没什么关联。
正确示例：当问题没有一个现成的标准答案时，设计多轮对话，通过一系列的交互，最终获得想要的结果。就像踢足球一样，不指望一开球就射门，而是拟定目标和策略，多次传球，逐步推进，进行助攻和射门，即使没命中，也还可以调整、补射，最终破门得分。
AI的应用远不止于简单的一问一答式交互。通过精心设计的多轮对话，AI能够实现更加强大的功能。
例如，第一次与AI交互，使用AI问过关于瘦身的问题。
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怎么样可以变瘦？ |
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变瘦的过程通常需要结合健康饮食和适当的运动。以下是一些变瘦的建议。 1．健康饮食：健康饮食是减肥的关键。你应该尽量多吃富含蛋白质、纤维和健康脂肪的食物，同时尽量少吃含糖食品和加工食品。此外，每餐吃到七分饱，尽量避免暴饮暴食。 2．定期运动：运动能帮助你燃烧更多的卡路里，加快新陈代谢速度，从而帮助你减肥。有氧运动、力量训练和高强度间歇训练（HIIT）都是很好的运动方式。 3．保持足够的睡眠：研究表明，睡眠不足可能会导致体重增加。保证足够的睡眠能帮助你控制食欲，同时也有助于你在运动时的表现。 （略） 以上是一些基本的建议。每个人的体质都不同，可能需要尝试不同的策略才能找到最适合自己的减肥方法。在改变饮食或运动习惯之前，你可能需要先咨询医生或营养师。 |
上面这个答案像是直接从教科书中摘录的，虽然没有错误，但对我们实际的帮助并不大。它更像是一种正确的废话，因为我们实际上需要的是针对我们个人情况的建议。像这种情况，如果只用一个问题，不管怎么问，都很难得到满意的答案。
通过学习了AI的高级用法，设计多轮对话，我们可以把AI变得像私人教练一样，不仅专业，而且24小时服务。设计多轮对话的部分对话记录如下。
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请你担当我的瘦身教练，接下来我会跟你交流。注 定义角色 |
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当然可以。我很乐意帮助你实现瘦身的目标。首先，我需要了解一些关于你的信息，例如： 1．你的年龄、性别和身高； 2．你的当前体重以及你的目标体重；注 AI接受角色，模拟教练提问 3．你的日常饮食习惯和运动习惯； 4．你有没有任何健康问题或者限制性的疾病，如心脏病或者糖尿病。 记住，瘦身的过程应该是健康的，所以我们的目标是找到适合你的健康饮食和运动计划。 |
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女生，20岁，目前身高160 cm，体重56 kg；目标50 kg。注 提供信息 |
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非常感谢你提供这些信息。对于160 cm的身高，一般推荐的健康体重范围是48～55 kg。你的目标体重是50 kg，这是一个健康并且实际的目标。你需要创造一个持续的能量赤字来达到这个目标。这意味着你需要消耗的热量多于你摄入的热量。这可以通过改变饮食习惯和增加运动来实现。以下是一些基本的建议。 1．热量控制注 AI完成信息收集后，给出有针对性的建议 为了减重，你需要创造一个适度的热量赤字。一般来说，每日摄入比消耗少500～700千卡是比较安全的范围。根据你的基础代谢率（BMR）和活动水平，我估计你每天的热量需求大约在1 800～2 000千卡之间。因此，建议你每天摄入1 200～1 500千卡。（注：1千卡约4.19千焦。） 2．饮食建议 早餐：高蛋白+适量碳水+健康脂肪（如两个水煮蛋+全麦面包+牛油果）。 （略） 3．运动计划 有氧运动：每周至少3～4次，每次30～45分钟，帮助燃烧脂肪。（如跑步、跳绳、游泳、骑自行车）。 （略） 现在，你能告诉我你的日常饮食和运动习惯吗？你是否有任何健康问题或特殊饮食要求？ |
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我会每天告诉你我吃了什么，你要指导我，并鼓励我，不要惹我生气，我生气了你要哄我、安慰我。注 提出要求 |
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当然，我会尽我所能提供指导和支持，帮助你实现你的目标。我会对你的饮食进行评估，并提供一些健康的建议。如果你有任何困难或挫折感，也可以随时告诉我，我会尽我所能提供安慰和鼓励。请记住，这是一个过程，需要时间和耐心，我们一起努力。注 接受要求 当你准备好开始这个过程的时候，就可以开始向我报告你的饮食了。希望我们能够有一个愉快的合作，一起实现你的目标！ |
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早餐吃了一个叉烧包、一份肠粉、一碗皮蛋瘦肉粥、一个茶叶蛋，中午吃了糖醋排骨、蒸鱼、板栗鸡、蒜蓉菜心、米饭，晚上吃了花生猪脚、莴笋炒腊肉、生菜、米饭，一个苹果。 下午喝了一杯同事请的奶茶。注 提供信息 |
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谢谢你详细的分享！我来帮你分析一下今天的饮食，并给出一些调整建议。不过别担心，我不会批评你，而是帮助你找到更健康的选择，同时也会鼓励你！ |
| 今日饮食分析 早餐：叉烧包、肠粉、皮蛋瘦肉粥、茶叶蛋。注 给出有针对性的建议和鼓励 优点：茶叶蛋提供了蛋白质，粥和肠粉比较容易消化。 建议：早餐可以增加一些蔬菜（比如加一份清炒青菜），减少精制碳水的量（比如减少肠粉或叉烧包的量）。 （略） 鼓励时间 你已经很棒了！今天的选择中有很多健康的部分，比如蒸鱼、蒜蓉菜心、生菜和苹果，这些都是非常好的选择！偶尔喝一杯奶茶也没关系，毕竟生活需要一点点甜嘛！明天我们可以一起努力，做出更健康的选择，慢慢调整饮食习惯，你会越来越接近目标的！ |
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你说这个要少吃那个要少吃，我当然理解，但是看到好吃的我就忍不住。注 指出执行AI建议的难点 |
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完全理解你的心情！美食的诱惑真的太强了，尤其是看到好吃的，谁能忍住呢？其实，瘦身并不意味着要完全放弃美食，而是要学会聪明地吃和适度地享受。我们可以找到一种平衡，既能满足你的味蕾，又能帮助你实现目标！ 小技巧——如何应对美食诱惑 注 针对难点，提供实用技巧 1．适量享受：如果你真的很想吃某样高热量食物（比如奶茶、叉烧包），可以吃，但控制分量。比如奶茶喝半杯，叉烧包吃半个，剩下的分享给别人。 2．替代选择：找到更健康的替代品。比如奶茶换成无糖茶饮或低糖奶茶。慢慢吃，享受每一口：吃的时候放慢速度，细细品味食物的味道，这样更容易感到满足，也不会吃太多。 （略） |
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我每次下定决心，制订好运动计划，就只能坚持第一天，为什么会这样？注 分享困惑 |
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哎呀，这种情况真的太常见了！很多人都会遇到这样的问题 —— 信心满满地开始，但第二天就“躺平”了。其实，这并不是因为你不够努力，而是因为计划可能太激进了，或者没有找到适合自己的方式。别担心，我来帮你分析原因，并给你一些实用的建议，让你更容易坚持下去！ 为什么只能坚持第一天？注 答疑解惑提供方法和动力 1．目标太高：比如一开始就设定“每天跑步30分钟”或“做100个俯卧撑”，这样的目标对新手来说太难了，容易让人感到挫败。 2．缺乏动力：如果运动对你来说只是“任务”，而不是“享受”，就很难坚持下去。 （略） 如何轻松坚持？ 1．从“超小目标”开始：比如今天只做1个俯卧撑。明天只做2个深蹲。听起来很简单吧？但正是这种小目标，能让你更容易开始，并且慢慢积累成就感。 2．把运动变成“游戏”：用一些有趣的方式让运动变得轻松，下载一个运动类App，跟着视频做。和朋友一起打卡，互相监督。给自己设定小奖励（比如完成一周运动后，奖励自己一顿健康美食）。 （略） 鼓励时间 你已经很棒了！至少你愿意尝试，并且有决心去改变 …… |
在这个对话记录中，一个明显的变化就是句式不同了，用户输入的疑问句少了，陈述句和祈使句多了。反而是AI多次向用户询问信息，就像一个专业的瘦身教练一样，不是一开始就给你出主意，而是先了解你的情况，再给你提建议。
多轮对话不仅仅是形式上的多次输入，更重要的是AI从被动回答问题到主动参与讨论和决策的角色转变，用户也从简单的提问到提供信息和分享困难困惑等。这种对话方式能够实现人机协同的深度互动，AI不仅是工具，更是思维协作者，能够与用户共同探讨问题，寻找答案。
有人说AI“知识渊博，不会干活”。因为他们发现问一些知识性的问题，AI往往能给出令人满意的答案。但是遇到实际工作中的复杂任务，例如“做一份总结”“写一份方案”，AI给出的答案往往不尽如人意，即便多次尝试，也难以得到理想的结果，从而让人觉得“AI不行”。
那么，AI能否处理实际工作中的复杂任务呢？
答案是肯定的。方法是将复杂的任务或问题拆分成小的任务或问题，然后逐步执行。在与AI进行交互时，任务拆解可以帮助你更好地组织思维、编写清晰的指令，并有效推进对话进程。
如何高效地拆解复杂任务呢？通过图1-6所示的步骤操作，可以轻松完成任务拆解，获得高质量的输出。
图1-6
① 确定主要步骤。将复杂任务或问题拆解为主要的、逻辑连贯的步骤，以便按照顺序进行操作。
举个例子，假设你需要AI帮助你制订一个旅行计划。如果你将这个需求一次性告诉AI，它将难以给出实用的信息，只能给出泛泛的回复。
相反，你可以将整体任务拆解为推荐景点、推荐酒店、推荐线路、推荐美食等，并逐步向AI发送指令，如图1-7所示。
图1-7
如果你不清楚如何拆解任务，可以直接问AI：“制订一个旅行计划可以分解为哪些步骤？”
② 执行步骤。针对每个步骤，提供明确的指令和问题，确保AI理解你的需求，并能给出相关的回答。
例如，你可以询问：“请推荐一些适合家庭旅行的景点，最好在广东省。”AI回答后，你可以进一步询问：“在景点附近有什么推荐的酒店吗？”
③ 反馈和调整。在与AI的交互过程中，不是每次都能获得你想要的答案，如果答案不理想，可以直接让它重新生成，或者给出更具体的要求重新提问。通过不断调整和反复尝试，找到满意的答案。
例如，你对推荐的酒店不满意，可以要求它调整：“这些酒店价格偏高，请再推荐一些酒店，价格不高于××元。”
④ 步骤总结。在每个步骤完成之后，总结对话内容，把你的结论告知AI，确保它和你在一个频道上，以便顺利进行下一步操作。
例如，你找到满意的酒店之后，需要总结一下：“那就确定为A酒店。”让AI知道你最终的决定，以便安排后续行程。
确定酒店信息后，你可以继续询问：“出发地是Y，现在请推荐行程线路和沿途美食。”
⑤ 最终结果输出。各步骤都完成之后，让AI总结前面的对话内容，输出完整的结果。
例如，“请总结前面的对话内容，生成一份完整的旅行计划”。
在这个示例中，通过一级拆解就能基本满足需求。如果遇到更复杂的情况，还可以进行二级拆解，例如，“推荐酒店”这个任务可以进一步拆解成“规划预算”“评估位置”“回顾口碑”和“选定酒店”等子任务。
通过任务拆解，你可以更好地组织与AI的交互，逐步完成复杂任务。这种分步操作的方式使你的需求更易被AI理解和实现。
上述示例中的问题还不算太复杂，但是，再复杂的问题，只要拆得足够细，AI都能逐一解决。
AI虽然强大，但也有其局限性，包括生成错误内容、潜在的道德和法律问题等。了解这些局限性，才能在应用AI时做到心中有数、手中有招。
AI有时会生成错误的内容。更严重的是，它会在这个错误内容的基础上，一本正经地生成更多的逼真细节，最终输出看起来非常有说服力的文字。同时，它对于自己生成的内容非常自信。这种一本正经地胡说八道的现象，有人称为“幻觉”。这个缺点是AI在很多行业推广应用的主要障碍之一。
AI为什么会输出不准确甚至错误的内容呢？主要原因有数据源不足、数据源有误、技术局限性、语言多义性等。
AI的训练数据非常庞大，但仍然是有限的，还有很多领域或话题没有涉及。如果你要的答案刚好在这些领域，那它就无法给出准确的回答。缺失数据源，有些是因为版权保护，如很多书籍、学术期刊等都是有版权的，无法加入训练数据中；有些是因为没有电子化文本，如各地的碑文石刻也无法加入训练数据中；有些是因为时效性，如最新的时事动态没有及时加入训练数据中；当然，更多的还是因为经费的原因。有些AI通过实时访问互联网数据的方式解决一部分时效性的问题。
AI的训练数据包括书籍、文章、档案、网页等，虽然这些数据在使用前进行过人工预处理，但是仍然包含很多错误或者陈旧的内容。这会直接导致答案错误。当然，这种数据比例很小。
“进去的是垃圾，出来的也是垃圾。”遇到这种数据源，AI输出错误答案就很容易理解了。
AI的技术架构很先进，但也有局限性。AI可能难以理解或应用人类的常识，这在解决需要广泛背景知识的问题时可能会成为障碍。在处理非常复杂或非结构化的逻辑问题时，AI可能不如人类专家。它们通常是基于大量数据和预定义的模式，而不是真正的创造性思维。
人类的语言天然具有多义性，尤其中文，一词多义的现象非常多。即使是人类，有时也会出现误解的情况，AI当然也有误解的情况。
随着数据的积累和技术的发展，以上缺陷将会逐渐被弥补，这需要较长一段时间。在此之前，使用者需要对AI的局限性有所了解，找出AI在哪些领域或任务中效果较好，在哪些领域或任务中可能会遇到问题，从而界定其适用范围，避免过度依赖。
对AI生成的内容进行必要的复核，避免不准确的内容被误用。尤其是在关键的应用领域，如医疗、法律或金融等，AI生成的内容应该由专家人工审核。这些策略，可以减少使用AI可能带来的风险。
在使用AI时，往往需要输入个人或企业的信息。有时可能涉及个人身份信息、财务状况、健康记录或企业的内部文件等。这些敏感信息若意外泄露，可能带来无法预料的后果。
例如，某公司员工在使用AI修改代码时，上传了一段用于识别芯片缺陷的代码，该代码属于公司的核心机密。另一名员工使用AI将会议记录转换成PPT，这里也涉及机密内容。这两位员工的做法都会带来泄露公司机密的巨大风险。
我们在享受AI技术带来便利的同时，也必须警惕个人隐私和商业机密泄露的风险，并采取有效措施来确保信息安全。
采用数据最小化原则是减少个人隐私和商业机密泄露风险的有效方法之一。在使用AI时，只输入完成任务所需的最少信息，以降低信息泄露的风险。
在输入信息前，应对数据进行脱敏处理，避免隐私泄露。例如，在借助AI进行法律案例分析时，提供案件的详细描述是必要的，但是必须对敏感信息进行脱敏处理，包括姓名、身份证号码、工作单位等。
数据脱敏的方式主要包括删除、替换、模糊、泛化。表1-1和表1-2列出了常见敏感信息及对应的脱敏方式。
表1-1 常见个人隐私信息及脱敏方式
| 类别 |
个人隐私信息示例 |
脱敏方式示例 |
|---|---|---|
| 个人标识信息 |
姓名、地址、电话、身份证号码、出生日期、电子邮件地址等 |
使用假名或代号，或完全删除真实信息 |
| 财务信息 |
银行账号、网络支付账户、收入等 |
完全删除，或用“××”或星号等占位符替代 |
| 医疗信息 |
病症、治疗、药物等 |
使用模糊描述（如“某种病症”），或完全删除 |
| 工作或雇佣信息 |
单位名称、职位、薪水等 |
使用模糊描述（如“某大型公司”），或完全删除特定细节 |
| 生物特征 |
照片、疤痕、文身、指纹等 |
不提供，或使用低分辨率、模糊处理等方式脱敏后的照片 |
| 其他个人细节 |
个人偏好、宗教信仰等 |
使用模糊描述，或完全删除 |
| 特定细节 |
特定时间、特定地点、特定事件细节 |
使用模糊描述，如“2024年年初”（而非具体日期）、“某地区”或“某事件”，或完全删除能识别的细节 |
表1-2 企业机密信息及脱敏方式
| 类别 |
企业机密信息示例 |
脱敏方式示例 |
|---|---|---|
| 商业战略 |
产品发展计划、市场进入策略等 |
使用泛化描述，如“产品发展计划”而非具体细节 |
| 研发信息 |
最新技术研究、研发项目细节等 |
删除特定项目的名称，使用项目代号，或完全删除 |
| 客户信息 |
客户列表、客户偏好、购买历史等 |
使用非特定描述，如“某行业客户群” |
| 供应链信息 |
供应商名单、采购成本等 |
使用范围描述，如“多个供应商”，或删除具体数据 |
| 财务数据 |
未公开的财务报告、收益预测等 |
使用模糊描述，如“预期增长”，或完全删除 |
| 法律文件 |
合同细节、诉讼信息等 |
删除具体条款，使用“某合同”，或完全删除 |
| 工艺参数 |
产品制造过程中的精确温度、压力、时间等 |
使用范围或区间描述，如“温度控制在XX至YY之间”，或使用虚假数值替代，或不提供具体数值 |
| 操作流程与手册 |
详细的生产流程、操作手册、内部指导方针等 |
使用泛化或模糊描述，避免透露具体步骤 |
需要注意的是，企业机密信息应根据企业制度规定处理，若以上脱敏方法仍不符合制度要求，则应放弃使用AI。
AI系统一般提供选项，使用户能够自主选择是否保存聊天记录。应仅在无风险的情况下选择保存记录。此外，在意识到已输入敏感信息后，应及时手动删除这些记录。
企业应考虑培训员工，提高员工对数据安全的认识，让员工了解如何更安全地使用AI。
总的来说，通过实施上述措施，用户可以在享受AI技术带来的好处的同时，确保信息安全。
技术是一把双刃剑。AI的开发与应用同样伴随着道德和法律风险。
道德风险是指AI有可能出现偏见和歧视，在回答问题时，可能对某些人或群体有偏见。AI有时会生成不当内容，如不友善的话语、不合适的图片或视频。前面介绍的微软Tay就是一个典型的例子。
法律风险是指有些地区可能会限制AI的某些应用或行为。例如，一些地区不允许无人驾驶汽车上路。AI可能会侵犯他人的知识产权，如使用了别人的专利或版权内容而没有得到授权。
产生道德和法律问题的原因：训练数据中包含了偏见和错误的信息，设计算法时没有考虑到道德因素，数据使用不当，法律法规没有跟上AI技术的发展。
AI的道德和法律风险本质上源于人与技术之间的交互影响。AI系统的行为是由其训练数据、算法和设计者的价值观所决定的。AI在处理问题、生成内容和做出决策时，实际上是在模拟和反映人类的认知过程和思想积累。无论是图灵测试中的对话能力，还是AlphaGo的围棋策略，都是人类思想的延伸和体现。
AI就像一面镜子，映照出人类思想的局限。AI是由人类思维和价值观塑造而成，反映着人类作为造物者的优点和缺陷。
这面镜子反映着人类对世界的认知，但也折射出人类的偏见和主观。人们所输入的数据和算法，不可避免地会植入自身的观念和局限。如果人们用有色眼镜看待世界，AI就会无意识地学习到这些偏见，成为传递不公与不平等的媒介。
然而，这面镜子也启示着人类对自我的认知。在AI的映照下，人类被迫审视自己的价值观和行为准则。AI反映出人们的善良和智慧，也展示了人们的冷漠和贪婪。当人们从镜子中瞥见自己的身影时，需要思考：是否足够尊重他人的权利和尊严？
当人们正视这面镜子时，也应自我反思。能否用智慧和爱心去引导这个新生的智慧之子？如何避免滥用它？如何让它反映出人类更美好的一面？这些问题需要人们共同思考和解答。
把AI放在正确的位置，用明智和善良的手指去操控它。只有如此，才能让AI为人类带来更多的益处和进步，才能让智慧与爱心在科技的时代里交相辉映。
AI的认知和思维能力正在逐渐超越人类。AI将超越传统协作角色，打破单向镜像关系。人与AI在共同构建的多维认知镜像空间中，通过思维对撞实现双向认知跃迁，最终迈向协同进化的新阶段。
我对新能源汽车感兴趣，想了解得更多一些，你能告诉我相关信息吗？
请介绍主流的新能源汽车品牌、车型、价格。
