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目前大模型对我的三大作用：查询（Query / Search），创作（Creation / Generation） ，推理 / 演绎（Inference） 人机协作的三条轴线： 查询 = 信息接口 创作 = 表达接口 推理 = 思维接口 前面两项就不细说了，查询类似高级google. 面向 已知世界 的信息检索与解读。节省时间，跨学科聚合知识，并能用更清晰的语言框架组织答案。 编程也属于创作类。生成文本、图像、代码、设计稿，辅助写作与创意表达，面向 未知世界 的内容创造与风格变换。 这些都是基础功能。最有核心价值的其实是Inference, 昨天蓝色胖头鱼@chaojidigua 使用的是”推理这个词。推理或者演绎的确是中文最接近的翻译，但是我个人认为还是有点差距。我现在自己脑子里用的一直就是英文词Inference, 这个词对于学院派一定不陌生。 Inference 对我来说，是借助大模型去推进未知边界的一种方式，甚至是触及人类语言尚不可说的领域。它不仅仅是信息的堆砌，而是在复杂问题中展开逻辑推理、模式识别与跨域联想，帮助我在不确定的世界里进行判断、预测与决策支持。 一个推理的窗口非常的长。 通过它，我能够理清思路，探索新的假设，甚至模拟多条可能的路径。这也是我使用最频繁、最烧脑、最能激发全身细胞的功能。从表现上能看出，大模型在这方面也很“辛苦”，因为它常常用我自己的理论常识“忽悠”我。这个时候其实是他没算过来。陷入用对方的话去回应对方的问题的赵本山式忽悠循环。但正是在这种高密度文字的推理调用中，我看到了它对我而言的最大价值。