在科技日新月异的今天，人工智能（AI）的热潮已经席卷全球，就连我们公司也未能幸免。上周，我为公司同事带来了一场别开生面的AI入门分享，反响热烈。现在，我将这次分享的内容整理成文章，旨在帮助对AI尚存疑惑的小白们一窥究竟。
如果你对AI仍感到雾里看花，那么这篇文章或许能成为你拨云见日的钥匙。在这里，你将了解到AI的基础认知、技术原理、内容生成的奥秘、应用场景、提示词撰写技巧，以及实用的AI工具和应对AI幻觉的方法。
首先，让我们探究大语言模型为何会在今日崭露头角。这一变革主要得益于三大因素的成熟：算法、数据和算力。
在算法方面，2017年Google团队推出的Transformer架构堪称革命性突破。它通过神经网络模型学习语言规律，实现了文本的理解与生成。GPT系列模型更是凭借自注意力机制，能够预测词序列，捕捉长距离语义关联。2014年生成的对抗网络（GAN）技术，通过生成器与判别器的对抗训练，让图像和视频的创造性输出成为可能。
数据方面，随着互联网和生产力的发展，近二十年来人类生产的内容远超过去几千年。这些海量数据为AI提供了充足的学习资料，使其能够从中找到规律，模仿人类进行创作。没有这些数据，AI或许将难以洞察人类文本的奥秘。
算力方面，硬件性能的飞跃同样功不可没。过去，显卡算力有限，难以处理海量数据。如今，像NVIDIA H100集群这样的硬件，能够支持高达1750亿参数的模型训练。分布式计算技术的发展，如谷歌TPUv4，更是实现了每秒2.3exaflops的运算能力，大幅缩短了AI模型的训练时间。
那么，AI究竟是如何生成内容的呢？以DeepSeek为例，它就像是一位博学多才的朋友，读过无数书籍，并能在脑海中迅速建立知识联系。这得益于Transformer架构的“注意力机制”。它能够迅速找到文本中的关键信息，理解它们之间的关联。DeepSeek通过不断预测句子中缺失的词，逐渐掌握了语言的规律，从而能够生成内容。但值得注意的是，AI生成内容的方式是基于概率最大化的“猜测”，而非真正理解人类语言的含义。
在AI的应用场景方面，虽然DeepSeek的火爆让很多人对AI寄予厚望，但现阶段AI的主要能力仍局限于内容创作。文本生成、图片生成、视频生成和音频生成是AI最基础的能力。基于这些基础功能，AI还延伸出了一系列进阶能力，如聊天机器人、AI搜索等。
在与AI交流时，掌握一些技巧将大幅提升效率。首先，提示词的撰写至关重要。清晰的提示词能够引导AI生成特定内容或完成任务。我们可以将提示词分为任务型、角色型和结构化三种。同时，阅读DeepSeek API文档中的提示词库也是提升撰写技巧的好方法。
其次，面对复杂任务时，我们需要帮助AI拆解任务，逐步引导其完成。最后，连续提问技巧同样重要。不要期望AI能一次性完成所有内容，而是通过连续提问的方式，逐步优化其输出。
在推荐AI工具方面，市面上已经涌现出众多实用的AI工具。无论是内容创作还是其他领域，都能找到合适的AI助手。然而，在使用AI时，我们也需要注意其存在的幻觉问题。AI可能会编造看似合理但实际错误的信息，这主要是因为AI本质上是在猜测下一个词，而且训练数据可能存在错误，或者AI存在过拟合问题。
为了减少AI幻觉的发生，我们可以采用更高质量的数据集、严格筛选清洗数据、利用人工反馈引导模型等方法。同时，给AI设置明确边界、使用不同AI交叉验证、利用RAG技术提升准确度等也是有效的方法。RAG技术相当于给AI配备了一个专业知识库，先检索相关事实，再基于这些信息回答，从而提高了准确性。
尽管AI幻觉可能带来一些问题，但它也并非全然无益。在艺术领域，AI幻觉可能带来独特的创意和惊喜。在科研中，它或许能启发新的研究方向，拓宽我们的思路。因此，在使用AI时，我们需要保持警惕，但也不必因噎废食。
