前年ChatGPT问世时，宣称能以一句话生成小说，但现实多为几百字左右的机械式文本，语言欠流畅，内容更乏深意。随着大模型技术的不断升级，这一愿景正逐步成为现实，让我们离真正的智能创作梦想越来越近。

一、o1 和文心一言生成小说

“提示词：构思一个听起来很普通但是听完之后细想一下让人感觉毛骨悚然的故事，最好是职场有关，易读一些。”

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百度文心一言（wenyan-ai）GPT模型，基于OpenAI的GPT-2模型进行训练和优化

故事标题：《加班的尾声》

明是一家大型IT公司的程序员，这家公司以其高强度的工作文化和深夜加班闻名。每天，当城市的灯火逐渐熄灭，李明所在的办公大楼却依然灯火通明，键盘敲击声此起彼伏，像是一首永不停歇的交响乐。

这天，又到了加班的深夜，办公室里只剩下李明和几位同事。他们的项目经理张总，一个总是面带微笑却对进度要求极其严格的人，刚刚宣布了一个新项目，意味着接下来的几周，他们都将面临更加漫长的工作日。随着时间一分一秒地流逝，同事们陆续离开了，只剩下李明一个人在电脑前奋战。他揉了揉酸痛的肩膀，看了一眼时间，已经凌晨两点了。正当他准备收拾东西回家时，邮箱里弹出了一封新邮件，发件人竟是张总。

邮件内容简短而直接：“李明，关于新项目的一些紧急调整，请查阅附件并尽快回复。”附件里是一份详细的文档，列出了大量需要立即修改的地方。李明叹了口气，心中虽有不满，但职业素养驱使他打开了文档，开始仔细阅读。然而，随着阅读的深入，李明发现这些调整要求几乎是对之前工作的全面推翻，意味着他今晚的努力将化为乌有。更让他感到不安的是，文档中某些专业术语的使用方式，与张总平时的沟通风格大相径庭，甚至显得有些生硬和不合逻辑。

正当李明疑惑之际，他的IM（即时通讯）突然闪烁起来，是张总的头像。“李明，看完了吗？有问题随时找我。”信息发送时间是几分钟前，但张总明明早就离开了办公室。李明的心跳不禁加速，他小心翼翼地回复：“张总，有些内容我不太明白，您还在办公室吗？”

等待回复的过程漫长而煎熬，直到屏幕上跳出几个字：“我在会议室等你，来详谈。”

李明犹豫再三，最终还是决定去会议室看看。走廊里空无一人，只有脚步声在回荡。他推开会议室的门，里面漆黑一片，只有电脑屏幕发出的微弱光芒照在张总平时坐的位置上——但那里空无一人。就在这时，屏幕自动亮起，显示的是那封邮件的详细内容，而邮件底部，不知何时多了一行小字：“加班，是为了更好的明天。但有时候，明天可能永远不会到来。”

李明感到一股寒气直冲脊背，他猛地回头，发现办公室的门不知何时已经悄悄关上了，而整个空间似乎被一种说不出的寂静所笼罩。他急忙冲向门口，却发现门把手纹丝不动，仿佛被某种力量牢牢锁住。

正当恐惧达到顶点时，会议室的大灯突然亮起，同事们的笑声和交谈声从门外传来，一切恢复了正常。门，也奇迹般地开了。李明冲出会议室，发现大家正围在一起庆祝某个项目的成功，张总也在其中，笑容可掬，仿佛刚刚的一切只是一场幻觉。

第二天，李明私下询问了几位同事，是否也收到了那封奇怪的邮件，却得到了否定的回答。他开始怀疑，那是否是自己太过疲惫而产生的幻觉，还是……某种更不可言喻的存在，在加班的尾声，给予他的一次警告。

从此以后，每当夜深人静，李明加班至深夜时，总会不自觉地望向那扇会议室的门，心中充满了难以言喻的恐惧与不安。而那封邮件，和他的那次经历，也成了他职业生涯中一个永远无法抹去的阴影。

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OpenAI 模型 o1

我刚入职这家新媒体公司时，一切看起来都很寻常。公司在高层写字楼里，格子间整齐划一，午休室里有微波炉和咖啡机，老板定期发邮件讲团队愿景。同事们也都挺友善：小刘主动加我微信，发公司流程文件给我；小王会在茶水间提醒我别错过下午茶点；前辈老林很乐意分享客户拓展技巧。

只是有一件小事让我印象深刻并略微感到不解：我对面那张工位的主人，每周都换一个人。第一周坐在那里的是个刚转正的年轻女孩，总是笑嘻嘻地打电话，礼拜五忽然就请假，再没回公司。第二周换成了一个中年男同事，据说是分部调过来交流经验，我记得他星期四傍晚还加班赶方案，可第二天他的位置已经空了，只剩一支用过的签字笔放在桌面。第三周又来了一位新人，他话不多，眉头常常锁着，有一次在走廊碰到，我想与他打个招呼，但他连眼皮都没抬一下，周四下午就没再出现过。

当我问同事们，对面为什么总换人，他们的回答也很一致：“人事调动很频繁呀。”、“可能出差吧。”、“不奇怪，这里就是这样。”他们态度自然，我也不好多问。

直到有天夜里，我加班到很晚，大楼外观灯只剩下稀疏的光点，我疲惫地站起身，想倒杯水解乏。经过对面那个常空的座位时，我无意瞥到抽屉半开着——里面放着一叠名片和多张工卡。不知为何，我忍不住抽出一张名片，上面印着一个我不认识的同事名字和照片，可那张脸我似曾相识，好像是前些天刚消失的那位同事。再看另一张，上面又是另一个离奇消失的人的照片。

我有点发毛，赶紧推回抽屉。走回自己的工位时，我听见窗外有风声呼呼，仿佛有人在玻璃外轻轻叩击。我用力甩头，让自己清醒些。但这种疑惑与惊悚感，在我眼底已驱不走：那些一周一换的“同事”究竟去了哪里？为什么他们的工牌会堆在一个没人认领的抽屉里？

我想到平日里同事的笑脸、老板的鼓励邮件以及茶水间的嘘寒问暖，这里一切都像一家公司该有的样子。然而，不管我如何努力回想，却记不起他们有谁真正离开过办公室的大门，也记不起自己是如何准确地入职到这个岗位。更诡异的是，我掏出手机一看，明明我觉得自己来了好几个月，可手机日历显示，我入职日期是三天前。

直到这一刻，我才意识到，这家公司的日常——看起来不外乎普通的职场生活——背后似乎一直缺了点什么。我站在空荡荡的格子间里，无声地望着对面那张周周换人的工位，背后不知何时又闪过一条人影，好像又有新的“同事”进来了。下一周是谁？下下周又是谁？究竟谁是“真同事”，谁又从未存在过？这个普通的办公室，好像正用它平淡无奇的表面，包裹着某种无法言说的怪异。

这发现让我一直无法入睡。第二天早上，我早早赶到办公室，装作若无其事的样子，开始留意身边的一切。刚进公司大门，我就被前台小姐姐温柔地问候，她的笑容和语调如昨日一般标准而流畅，好像根本没有察觉到我的紧张。我原本想问些有关公司历史或人员流动的问题，可话到嘴边，自己却莫名说不出。她的眼神仿佛轻轻示意我不要多问。那一刻，我感觉自己好像在跟一面抛光过度的镜子对视。

回到办公区域，对面的座位果然又换了人。这回是个年轻男生，黑框眼镜，穿浅色衬衫，看起来就像任何一家新媒体公司的普通员工。他也礼貌地点头，我故作轻松地点点头回礼。他开始摆放自己的文件夹、调试电脑，好像对这份工作并无异议。我偷偷观察他的动作，他点开公司内部的OA系统，每个图标都冷冰冰地闪着光。然而，他的眼神有些空洞，让我联想到前些天那几个离奇消失的人。

中午时分，我溜进资料室，这里平时不太有人来。资料室的柜子里有一摞摞旧档案夹，我想查找下这家公司的人员变动记录。我翻开了一些旧的人事备案文件，却发现里面的时间戳和数据都有些奇怪：员工的入职日期、离职日期都写得极为潦草甚至模糊不清。几张老旧的人像照片中，那些曾在对面座位短暂出现过的人赫然在列。他们的姓名、部门、入职日期在泛黄的纸张上显得无比诡异，许多人的离职日期栏空空荡荡，好像从未正式记录过他们的“离开”。

我抬起头，发现资料室角落有一扇紧闭的小门。门上没有挂牌。我轻轻一推，门竟无声打开，露出一条昏暗的过道。过道很短，尽头是一间狭小的房间，里面摆着一些旧电脑主机，电线凌乱如蛛网。我走近一看，桌上散落着大量名牌、工卡和没来得及佩戴的胸牌。奇怪的是，这些卡片上印着的人员，和我之前发现的那些“消失”员工相互吻合，仿佛这里是他们的最终归宿。更令人后背发凉的是，我在一堆工卡中竟翻到了一张印有我自己照片的卡片。可我明明记得，我的工牌此刻还挂在胸前！

我将那张工牌翻过来，背面什么都没有，只是隐约留有指纹和汗迹的痕迹，好像有人曾多次把玩过。这时，过道尽头传来一阵轻微的脚步声，我连忙把工卡放回原处，轻轻掩上门，贴身屏息。半透明的门缝里，我看见一个熟悉的身影——是小刘！那个刚进公司时主动帮我熟悉流程的同事。他缓步走进资料室四下张望，像是在寻找什么，然后放下一个小纸盒在资料室的角落。我在门缝中看到纸盒里整整齐齐摆放着新制的工牌，每张工牌上都是陌生的脸孔，意味着又有一批“新人”即将填补那些空缺的座位。

我踮脚走回办公区，一路上脑中只剩杂乱思绪。这里的人为什么如走马灯般更替？那些离开的人究竟何去何从？这间公司究竟是家经营正常业务的企业，还是某种试验场或陷阱？更可怕的是，我似乎也是这场循环中的一环——那个印有我照片但未曾正式颁发的工牌，象征着我可能既在场又不在场。

当天下班，夜色降临。写字楼高层窗外的灯光疏落，我谨慎地想要离开这座大厦。我按下电梯，却发现按键没有任何反应。我走进安全通道准备下楼，却发现楼梯一圈圈向下，却总在某个楼层拐角又回到同一层的走廊。我从东边的消防门出去，绕过茶水间，结果又回到了自己工位所在的区域！这时办公室的灯光忽明忽暗，电脑屏幕的待机画面闪烁着公司的LOGO，走廊中传来同事们不紧不慢的脚步声，每一步仿佛都在敲打我的神经。

我终于意识到：这间公司或许根本不是一个“真实”的地方，它更像是某种循环的景象或是一场无尽的人事更替的实验。新员工会周期性地出现、工作、然后莫名消失，他们的记忆与存在都被工卡悄然收集，等待下一个轮回。而我——那个以为自己刚入职几个月的新人，却连自己的确切经历都说不清，我是从什么时候真正进来的？还是说……我从未离开过？

望着对面座位的新面孔，听着办公室里此起彼伏的问候声和按键声，我发现这里的一切看似平凡正常，却处处透露着无法挣脱的诡异循环。公司的日常仍在继续，一批批新人将走进这扇大门。他们会和我一样，对这家公司留下“普通”的初印象，然后逐渐陷入无法言说的迷雾中。

而我，已经无法离开，更无法将这一切诉诸言语。我只能坐在自己的格子间里，看着对面那张永远周更的座位，等待下一个陌生又熟悉的面孔出现，等待公司继续它永不休止的周期。

【有人会说为啥要选文心一言，这个看自己的习惯，我是用着比较多，顺手而已。现在的 KIMI 啊、豆包啊，也都挺好用的，具体看自己的使用习惯】

二、对比说明

通过两个 AI 应用，我们可以清除的看到两者之间的区别。

下面我们就从 7 个方面进行对比，以便大家可以更好的理解【以下仅为个人理解，非专业对比说明，请理性观看。】

字符数对比：1汉字 /1字母/1数字/1 标点都为 1 字符。

• o1 字数总量为：2717 字符。文心一言为总量：1206 字符。
• 从字数上来看 o1 生成的字符数更多。

格式对比：

• o1 是直接生成内容。文心一言还额外生成了一个标题。
• 虽然只是一个标题，但这样多了一些便利性，不需要用户自己额外再做一次输出了。

内容对比：

• 两者都是一句话直接生成内容；两者的故事完整性都比较强。
• o1 生成的内容更丰富，具有更多的连续性，针对细节藐视更加丰富。在结尾处留有一定的悬念，针对内容后续还可以生成后续更多；文心一言在有限数量限定下，整体逻辑性较强，开始和结尾都有顾及，更像是一篇标准的额内容。

阅读性对比：

• o1 的内容具有更多的细节描述，这个细节是针对场景范围和事件的细节描述。比如我将那张工牌翻过来，背面什么都没有，只是隐约留有指纹和汗迹的痕迹，好像有人曾多次把玩过。让人会有更多的代入感，可读性更强。文心一言则是针对事件有有一些。
• 文字的魅力在于含义的表达和概念的传输，就像夸人好看，有些人会说你真美啊，而有些人会说碧玉羞花，富有大家闺秀之态。但好看是什么好看呢？这个是没有概念的，但针对这个美一个该定性，那么就可以有更多的联想。
• 从阅读性来说不能说文心一言不好，针对现在人喜欢快速、简约阅读的个性，文心一言的简约性也许可能会更好。

应用：使用大模型毕竟是要产出结果，而不只是单纯的体验一下。

• o1 能够解决的事情，文心一言也能解决；文心一言不能解决的事情，o1 也不一定能够解决。模型应该是一个基础的底座，在底座之上要解决什么问题，1 要看自己怎么用，2 要看该应用后面侧重于哪方面的增强。
• 现在的模型已经不是大场景的赛道区分，会划分的更细。就拿文字来说，写广告文案和写编剧内容，这就是两个细分。广告语简单简约，针对一个场景细节进行描述；编剧要对一个大的连续场景过程进行续写和润文。

实用性：玩转 AI 应用是要有成本的。

• o1 目前的费用 200 美刀一个月，大概就是1459.32 元人民币。如果不是很有钱或者有一些价值输出，那么这个成本还是比较高的。文心一言目前3.5 是免费使用，只需要免费注册个账号就可以。4.0 是单独购买是59.9元人民币，大概是8.2094美刀。单纯从费用上来说，价格便宜也是可以接受的。毕竟价格真香啊～
• 如果你说实用性不够，那么付费一定是最好的，毕竟专业性更强。但有多少人能选择付费呢？如下图所示，大部分人还是考虑简单的玩转一下，拼了尝试一下也行。

方便程度：方便程度仅以国内应用说明，毕竟我也没办法挂梯子。

• o1 不光要付费，还需要科学上网才行；文心一言3.5 就可以直接使用，国内用更加方便。
• 大概率预测o1 应该没有什么限定，但文心一言会有一些边界。就像我之前写的学会AIGC的第一单生意：某宝情趣用品，无法涩涩。当然了，我们做学习和应用，肯定不是要以涩涩为主，还是要好好学习，隔天向上，好好学技术，做自己的认知提升。

三、为什么有些人“不会用 ”AI 工具

前面一直在讲 AI 的应用啊，无论是文心一言也好（或者是 KIMI 啊、豆包），还是 GPT 也好，再或者是各种大模型。归根结底有一个问题就是：如何使用。

1. 对新技术的偏差理解

新技术能做什么？是不是新技术距离我们还很远？新技术目前是否还很弱，并不能真正的解决问题？

是的， GPT 刚诞生的时候，确实是这样。最开始的 GPT就像是大数据和人工智能的升级，通过专业的调教后得出的结果。让人惊讶的是，GPT 是自主生成，可以像拟人一样的对话，这样就不需要“专业的调教”，就可以给大众人群使用了。

哪些还以为 GPT 是一种高科技工具的人，本身就对这种工具不理解，或只看到了表面的内容。在这里你要先了解清楚：AI、AGI、AIGC与NLP、LLM，ChatGPT之间的关系，才能得到更好的认知。

2. 担心新技术对自己造成冲突

ChatGPT诞生时，各种自媒体就在吹嘘会代替很多大众职业，比如文生文代替编剧、文生图代替掉设计师、文生代码代替掉程序员、文生视频代替掉建模设计师。很多人都会担心自己失业，因此有相当一部分人拒绝使用新技术来代替自己当前的工作，甚至标榜自己纯手工的工作才更符合行业的应用。

但科技的进步是一定会代替掉大范围人工的基础操作。就像三体里面的降维打击一样，外星人使用“二向箔”将太阳系由三维空间降至二维空间的一种攻击方式，在《三体》中，降维打击是一种极其恐怖的武器，可以毁灭整个星系。具体来说，降维打击是通过将高维度的空间变成低维度的空间，使得高维度的生物和物体失去本来的形态和功能，无法正常生存和运动。武汉的萝卜快跑无人驾驶出租车，就是对现代司机的一种降维打击。

如果你担心自己会被代替掉，那么第一时间就要学会使用新技术，并且学会融合该技术到自己的行业领域中，去驾驭它，这样才能更好的提升自己的身价。

就拿上面的撰写小说一样，你可以先定义好一个主题，然后按照 10 个章节定义子标题，然后对 10 个章节分别生成内容，最后自行阅读、修改。原本要一周才能写完的内容，现在一天就可以搞定。

3. 预期值过高

大家受到各种科幻电影的影响，对未来技术会有着更加充满想象的拓展。比如 AI 技术说可以生成科幻电影，那么很多人就想着，我可以做出来变形金刚的电影了。然而，这需要通过一系列复杂的操作，然后才能生成几秒钟，或者少许分钟的内容。并且内容还不能受到自己的控制，而是 AI 创意的发挥。

比如国内的 AI 普通工具，一次生成文字大概在 500 字～800 字左右。还不还能够根据章节持续输出新的内容，后面就是在重复。

任何工具的诞生都需要一定的时间融合，才能由高端转变为大众使用。就像当年的AdobePhotoshop，需要专门的培训；就像开车也需要专门的培训，但也有了自动驾驶之后，很多人开车就不成问题了。科技在进步，科技在逐步改变人类的生活，有了很多的提升后，所有复杂的操作就都能够转变为后台计算，而我们只需要在前台进行简单的操作就可以。

所以，期望值过高是好事，但需要给技术一定的时间，让技术能够更好的发展，这样过高的期望值才能够更好的转变为民用。

4. 其他的节点障碍

要完成专业的操作，那么你需要满足以下几点

想要专业，那么就要有自己的大模型和数据集，这必然就要显卡，而一块专业的 GPU 显卡也要大几万，第一步很多人就劝退了。

然后是要学会使用模型，模型分国外和国内，如果不能够用国外的模型，那么国内的模型也可以。目前想要学使用一些更高端的技术，还是看下国外的模型。但这里如何科学上网，就会难倒一批人。或因为费用，或因为技术限制，还或许因为都出去了谁还学技术啊，那么多想要看的好玩的，等会在说。当然这里也可以使用国内的模型，比如文心一言大模型、通义千问大模型、讯飞星火认知大模型、豆包大模型、华为盘古云大模型、商汤日日新大模型、昆仑万维天工大模型、月之暗面 Kimi大模型等，也都很好用。

接下来就是技术能力了。但至少你要有一些专业的技术能力，因为模型的使用和操作可不是简单的拖拉拽就可以解决的（上个月跟着豆包的的模型课程学习了一下，是可以有一些基础的拖拉拽完成，但完全就是机械化操作，不理解相应的技术实现）。第三步是技术劝退。

最后是价值转化，学会用了大模型能干啥？写个小说没阅读量，画出去的图没什么人看，做个应用没什么人用。比如我前面写的《学会AIGC的第一单生意：某宝情趣用品》，收入和付出完全不成正比，也仅仅是为爱发电而已。那么其他人要投入大量的时间、精力学习后，能干啥？

四、最后对 AI 技术说明

AI技术应用作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI应用的风口，掌握AI技术应用的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI技术应用是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

为什么要学习 AI 技术应用？

学习 AI 技术应用的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。

AI 技术应用，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习 AI 技术应用，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外， AI 技术应用在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

AI 技术应用典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。

②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。

③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。

④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。

…

这些案例表明，学习 AI 技术应用不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

“以上内容一半都是 AI 生成，我主要负责排版和对内容拟人化说明，让内容更加符合阅读习惯，更具有可读性。日常输出这么一篇带有一定专业性解读的文章，起么也要 3 天左右，现在半天就搞定。”