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用AI(deepseek / chatgpt等)用的比较好的公司或者运营,到底是怎么用的呢

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AI现在特别火,但是实际问问题得出来的结果总感觉距离直接应用还有一段距离,是我用的方法不对吗,要怎么样才能用的好呢?
调教好了后生成一个个智能体么,还是怎么运用呢?
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现阶段,对于跨境电商而言,你要把AI作为一个高级智能的搜索引擎去看待,这样就知道,哪些问题AI给你的解决方案是比较可靠的,哪些给你的解决方案只能是泛泛而谈。
比如:链接文案优化、图片如何设计、如何规避税务风险等等,这些内容你用谷歌、百度啥的搜索引擎也有相关的内容,而AI可以一下子把几十个内容管理的网页内容爬出来,接着加上基本的推理模型,给你展示最佳的答案。

但有些内容,并没有展示在网页上,那么AI也就爬取不到相关的内容信息,按有限的信息去给你做模型推理,给到你的结果自然是不好参考的。
比如:如何删差评、如何找僵尸链接等等,这种属于技术性、资源性、非公开的操作内容,AI给你的建议是比较有限的。

现在不需要说一个个去调教、部署,首先deepseek对指令的要求就没那么高,所以那些针对deepseek贩卖指令的都是收割韭菜的。
至于部署,如果你服务器 处理器不是特别牛逼的话,你本地部署出来的deepseek是非常弱智的(远不如直接在deepseek官网输出的结果)。

所谓的本地小模型智能体,需要以下几个支持:
1.本地差异化、针对性的大量信息数据内容汇总与投喂。
比如我要解决公司的ABC类目广告、文案、推广、客服问题,那么把我公司这几年来,针对ABC类目的广告数据、广告报告、文案、运营每周会议分析推广内容、客服邮件内容、买家的QA 邮件内容等等,汇总后,做标记,喂给本地的小模型,做训练和调教,这样这个小模型输出的答案,会更接近你公司的实际情况(ABC类目)。
以后给公司新手菜鸟或者跨部门其他同事的培训/对接成本精力就大大减少了,同样一个罕见的问题,过去你可能要当事人去翻历史信息,而现在只要新手直接在公司部署的小模型里去询问,小模型根据推理能力+公司投喂的数据信息给到结果。这才是现阶段可以做到的。

2.本地部署好比较牛逼的服务器、处理器,这样你从deepseek下载下来的模型才是推理级别最高的,否则就算你投喂好了很多公司内容,模型垃圾也是影响效率和效果。

3.当然你可以不用购买昂贵的服务器主机去本地部署,可以用线上服务器或者第三方模型功能支持服务去投喂训练,但对应的风险就是,你内部的数据/信息有可能会泄露。

本身现阶段,全世界的AI大模型,都还是处于研发/迭代/测试应用的阶段,还没有一款真正意义上的 实现大规模商业化应用的工具,应用性的提升,还是得看未来的发展。

附件做额外参考。
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