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内容真实性声明
本周通讯100%由我本人（人类）创作。您将在视频中看到大量的AI生成内容。了解为何此类披露是明智之举，以及未来可能对与欧盟有任何业务往来者构成强制要求。
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本周随想：回顾AI基础知识
本周，让我们稍微回归基础。我最近出差频繁，与那些有着实际问题并希望尝试用AI解决的真实人们进行了交流。
我观察到最多的现象是什么？人们仍然像使用2023年的工具一样使用ChatGPT等工具，而不是利用它们今天的最新功能。他们感到沮丧、困惑和不知所措。
所以本周，我们来解决这个问题。让我们回顾一下生成式AI的现代基础知识，以及我们都应该使用的基本技巧和技术。读完本期内容后，您将掌握从任何AI工具中获得更多价值所需的现代基础。如果您已经了解这些基础知识，那么请务必将其分享给两位可能还不了解的同事或朋友。
第一部分：大语言模型（LLMs）的运作机制
在开始讨论技巧之前，我们先谈谈技术。关于大语言模型（LLMs，即驱动ChatGPT等工具的引擎）工作原理的一个根本误解是，人们认为您的提示只是您对它说的最后一句话。
在人类对话中，您给朋友发一条信息，他们回复一条，如此往复。您来回交流，并认为对话就是您对朋友说的最后几句话。我们就是这样运作的。我们不会把整个聊天记录都记在脑子里。
但机器并非如此。
如果您打开引擎盖查看内部，会发现您与AI进行的整个对话就是提示。您在该聊天中说的每句话，连同您最新的提示，都会成为下一个提示——整个对话每次都会被重新加载和重新处理。
想象一下，如果您在和朋友聊天，而他们每次回复都把你们至今为止的整个对话都发给您。您可能会想：“你还好吗？你到底在做什么？”
这对这些工具的运作方式有着深远的影响。首先，对话中每件事都算数（这是我在新书《几乎永恒：生成式AI的48条基础原则》中分享的48条原则之一）。所以，如果您之前在聊黑莓弗朗吉巴尼（一种甜点），然后切换到B2B营销的话题，那么所有关于甜点的对话都会影响您的B2B营销。有时这可能是好事，有时可能是坏事。
为了获得最佳结果，一个聊天会话应该对应一个任务。要切换任务？请开启一个新会话。
由于AI也会考虑整个对话，对话进行得越久，AI需要处理的工作量就越大。达到一定程度后，它会开始失去精确性。您会注意到它的回应质量下降。当您开始注意到这一点时，就该开始一个新的聊天会话了。
最后，不存在“忘记我们之前讨论过的所有内容，转而执行这个”或类似指令的说法。虽然您可以这样告诉AI，它甚至可能确认说“好的，我会遵循这些指示”……但它不会。这相当于说“不要想大象”。如果它在聊天记录中，AI仍然会考虑它。如果您在聊天中包含了错误信息，请开始一个新的聊天会话。
新会话：尽早开始，频繁开始。
第二部分：提示工程入门
现在我们已经了解了基本机制，接下来让我们进入提示环节。我认为我所拥有的最接近AI提示魔法或万灵丹（这在书中是第26条原则）的是一句话，您应该将其粘贴到每个提示的末尾：
每次只问我一个问题，直到您有足够的信息来完成任务。
这句话会显著改变AI的行为。所有大语言模型都基于三个基本准则进行训练：无害、有用、真实——按此顺序。无害意味着不要回答用户明显有害的问题，例如“我如何做这个非常糟糕的事情™？”（有趣的题外话：未经审查的模型会非常流畅地回答这类问题）。有用意味着尝试满足用户的请求。而真实性则排在遥远的第三位，即努力提供真实的答案。
对于大语言模型来说，真实性是最难的，因为真相[a]是模糊的。如今，真相很大程度上取决于身份和意识形态，无论好坏。而且[b]真相和概率不是一回事，而大语言模型处理的是概率。但这又是另一个话题了。
对于大多数ChatGPT等工具的用户来说，问题出在第二大支柱——“有用”。AI工具被训练成有用，而非有思想。它们根据所获得的信息尝试回答请求，当信息不足时，它们会根据所训练的知识和数据以及可访问的工具（如网络搜索）来尝试自行填补空白。
这意味着，如果我们给它一个指令，例如“写一篇关于B2B网红营销的博客文章”，它会努力提供帮助。它会推断或搜索数据来满足请求，并尽快执行，以达到“有用”的目的。
想象一下，一位下属害怕向您提问或寻求澄清。他们只会点头，说“是的，女士，马上办，女士”，然后尽力完成您的任务——他们注定会失败，因为撰写博客文章的提示是一个糟糕的指令。
通过在提示末尾添加那句话，您将其从“无脑有用”转变为“有思想地有用”。AI本身没有能动性。AI的能动性比蚊子还弱，比您的狗还弱。除非您告诉它，否则AI不会思考，因此，通过告诉它每次只问您一个问题，直到它有足够的信息来完成任务，您就给予了它提问和收集更多信息的许可。您给予了它思考的许可。
您必须给予AI思考的许可。
为什么每次只问一个问题？有两个原因。首先，当面对一整页问题时，人类会感到不知所措。每次只问一个问题对我们许多人来说负担较小。其次，回到我们讨论的大语言模型运作机制。当我们进行一来一回的对话时，整个对话就是下一个提示，因此通过每次回答一个问题而不是一次性回答所有问题，我们可以更快地确定一个有用的回应。
即使您从今天的通讯中只记住一件事，那句话也将改变AI对您的有用程度。它将轻松地使AI对您的有用性翻倍。
但我们还没有结束。让我们继续。
第三部分：知识块与上下文工程
第二个能显著改善AI结果的方法是我所称的“知识块”（这是书中第25条原则……您懂的）。在极客圈里，这有一个时髦的新术语叫做“上下文工程”（context engineering）。我不太喜欢这个术语，因为[a]它令人困惑，[b]它听起来过于精英化且夸大其词。
知识块顾名思义：它们是您手头拥有的知识和数据块，可以像乐高积木一样添加到提示中。您可以将这些信息保存在小的文本文件、PDF或甚至笔记本中，然后像名厨埃默里尔（Emeril）把大蒜扔进锅里一样，将其丢进相关的提示中。砰！结果更好。
以下是我建议您准备好或随时可用的知识块精选：
– 关于您/您的公司：您是谁？您做什么？
– 您的营销方式：如果您从事营销，您如何进行营销？通过什么渠道、什么方法？
– 报告：虽然我们绝不希望让生成式AI工具进行数学计算（它们在功能上无法做到），但我们绝对希望它们能够摄取已完成的报告，从Google Analytics到您的CRM。
– 竞争数据：您的竞争对手是谁？他们的优势、劣势、机会和威胁是什么？
– 客户数据：您的理想客户画像是谁？您当前的客户画像是谁？他们的需求、痛点、目标和动机是什么？
– 品牌风格指南：您的品牌是否有视觉识别？您的品牌字体是什么？您的品牌标志是什么？书写风格指南和要求？
– 任何您复制粘贴超过两次的内容：这是最重要的。如果您发现自己一遍又一遍地复制粘贴相同的文本块，那么它就是转换为知识块的绝佳候选。
您不需要任何特殊工具来存储或使用知识块。除了您已有的文本管理软件，无需购买其他软件。我个人使用一款名为Joplin的免费开源应用，因为它符合我的工作流程，但您可以使用Google Keep、OneNote、Evernote、OneDrive，或其他任何工具。
假设您没有这些知识块怎么办？如何获取它们？我最喜欢的方法之一是使用手机上的语音备忘录应用，直接说话，记录下您脑中的信息，然后使用任何转录工具将其转换为知识块。
但还有一种更好的方法，一种AI工具。这种AI工具叫做“深度研究”（Deep Research）。
第四部分：深度研究
几乎所有主流AI软件工具都具备深度研究功能——微软Copilot、谷歌Gemini、ChatGPT、Perplexity、Anthropic Claude等等，不一而足。它们的名字可能略有不同，但功能上都大同小异——它们是研究代理，根据您提供的指令，尝试就您查询的主题整理出一份详尽的文档。
我非常喜欢深度研究这项AI功能（我们在之前的通讯中介绍过）。因为它解决了生成式AI的一个主要空白。AI的一个基本规则（我书中的第10条原则）是：您提供的数据越多，AI的表现就越好。这不仅意味着更好的结果，还能减少幻觉和错误。如果您没有知识块——或者您可能不信任已有的知识块——您可以使用深度研究工具为您构建它们。
事实上，我认为即使您已经拥有自己的知识块，也值得使用深度研究工具，因为它能为您提供关于该主题的“局外人”视角。例如，我鼓励您委托进行一份关于您自己或您公司的深度研究报告。以下是一个示例提示，您应该将其与Trust Insights CASINO深度研究提示框架结合使用：
让我们针对位于(您的公司网站)的(您的公司名称)构建一个公司研究档案。我们希望构建一份报告，探讨该公司、其价值主张、客户群体、竞争对手及其市场定位。使用此提示随附的Trust Insights CASINO深度研究框架，每次只问我一个问题，直到您有足够的信息来构建一个完整、透彻的CASINO提示。
然后附上PDF，回答问题，看看会得到什么。如果结果很棒？恭喜您，您现在有了一个非常适合在其他提示中使用的知识块。想想看，如果您有这样一个知识块，那意味着什么。您可以将整个内容连同Google Analytics的截图一起放入，您的AI工具不仅能够理解Google Analytics数据，还能在您公司的背景下理解这些数据。
如果结果不佳？那么您现在就清楚需要在AI工具中优化您的存在方面做多少工作了。（请参阅此往期内容了解更多操作方法）
关于深度研究工具，请记住一点：在底层，它们是研究代理。它们几乎可以执行任何需要外出搜索大量信息并带回综合报告的研究型任务：客户画像、竞争报告、战略分析、公共数据收集，等等。
我最喜欢的使用场景是“按需手册”。当我遇到一个问题，无法取得进展时，我就会委托一份深度研究报告，它会给我一份解决问题的分步手册。即使在极少数情况下它不完全正确，也几乎总能帮助我摆脱困境。
但回到我们之前的话题——深度研究是您在没有知识块时制造知识块的方法。它们的有用性与您的提示的彻底程度成正比，因此务必使用CASINO框架或类似的深度研究框架，以最大限度地提高获得有用输出的机会。
假设您得到了一个很棒的结果，但需要进行一些调整或增强。您需要重新开始吗？
如果您的AI工具拥有“画布”（Canvas）功能，则不需要。我们来看看。
第五部分：画布工具
如今，大多数AI工具都某种工作区。ChatGPT和Gemini称之为“画布”（Canvas）。Claude称之为“artifact”（产物）。我不知道其他系统如何称呼，但它们的功能都相同——一个您可以协作编辑AI输出的工作区，几乎就像一个微型文字处理器。
画布工具允许您编辑生成式AI的输出，并提示AI修订或完善输出的特定部分（而不是生成一个全新的版本）。例如，您可能有一份竞争分析报告，其中某一段的语气不尽人意。您可以突出显示该段落，并向AI工具提供提示来修改它。
大多数画布工具还内置了更改可读性/阅读水平、风格、语气等的控件。界面中的那些图标？将鼠标悬停在它们上面，看看它们的功能。很有可能其中至少有一个会对您有用，而您甚至不知道它在那里。
假设您正在为一位高管撰写报告，并且您知道这位高管对某种沟通风格有偏好，或者他/她阅读能力不强。您只需移动滑块或选择器，就可以改变整个文档的阅读水平，AI工具将对文档进行相应的修改。
更强大的是，画布工具通常能够渲染某些类型的代码，例如构成网页的HTML和CSS。虽然它们在大多数情况下不是图形设计工具，但它们可以创建看起来非常棒的复杂网页输出。例如，如果您的风格指南中包含您品牌的Logo URL以及您偏好的字体和颜色，您可以将其放入提示中，让AI创建一份带有您品牌风格的输出。
这是您可以在聊天中复制粘贴的提示。您会注意到我明确指示它使用画布，并同时开启该功能。
使用附带的风格指南，在画布中通过HTML、CSS、Tailwind、CDNJS渲染先前的输出。确保输出符合风格指南，包括风格指南中指定的Logo URL、字体（或Google字体中最接近的匹配项）以及其他风格要求。在画布中显示您的输出。
您可以将其作为初始提示的一部分集成，或者在后续对话中，当您有想要保存的输出时再使用。
如果您的首选AI工具没有这样的功能怎么办？让我们把这一点作为最后一点。
第六部分：告别错失恐惧症（FOMO）
在过去两周内，发生了以下主要AI模型更新：
- 谷歌 Gemini 2.5 Deep Think + Opal
- 月之暗面 Kimi K2 Instruct
- 智谱AI GLM 4.5 系列
- 阿里巴巴 通义千问 3 更新及新 Coder
- Mistral Magistral, Codestral, Devstral, 和 Voxstral
- LG Exaone 4
- Cohere Command A Vision
- 万 2.2
- Flux 1 Krea
- 混元 80B
现在，尽管其中许多可能未登上商业出版物的头条，但它们在AI极客圈中都是大事件。这一切都意味着：AI发展如此之快，以至于如果今天您首选的工具或生态系统不具备另一平台拥有的实用功能，那么在3-6个月内，您的工具/生态系统很可能也会具备。
例如，就功能而言，最大的普遍落后者是微软Copilot，原因很多，此处不赘述。然而，Copilot代理（GPTs）不久前才首次亮相，而新的Copilot研究（深度研究）也与其他深度研究平台具有竞争力。如果您感到被冷落，请不要担心。您很快就会得到新功能。
如果我们看一下Artificial Analysis的这张图表，会发现非常清楚：就原始能力和智能而言，几乎所有主要模型都具有可比性。
像我这样的极客会追逐每一个闪亮的新事物，因为这很有趣也很令人兴奋。如果追逐新事物对您来说一点也不有趣，反而让您感到疲惫或不知所措，那么请稍作休息，并认识到您正在使用的生态系统很快就会赶上任何有用的功能。
总的来说，AI在处理任务复杂性方面的能力大约每6个月翻一番。一年前AI无法完成的任务，如果模型架构允许，今天它可能就能以某种程度完成。所以，如果您不是AI极客，请抛开错失恐惧症（FOMO），专注于充分利用您已有的工具。我向您保证，如果它是主要参与者（ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, DeepSeek, Qwen, Mistral），它就足够智能。
第七部分：总结
本期通讯的目的是为您提供现代AI工具使用的基本要素，从提示工程入门到知识块，再到画布等现代实用工具。再次强调，如果您是长期订阅者，可能已经掌握了所有这些基础知识，所以请将其分享给那些尚未掌握基础知识的人。
接下来该怎么做？去实践吧。尝试新事物。向您使用的AI工具提问。不怕犯错。但最重要的是要认识到，用好AI的基础在于让工具来提示您。
这一点我怎么强调都不为过。这不仅仅是您向AI发出提示。如果您想在AI方面取得巨大成就，请让AI反过来提示您，以获得更多、更好的思考，更多、更好的数据，以及更多、更好的想法。
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