当前以chatGPT为代表的大模型技术飞速发展，可以说每个月乃至每一天都有新的成就出现。一方面大模型技术快速迭代，另一方面大模型技术正在向各个垂直领域延伸。为探讨大模型技术对我们传统煤炭设计企业的影响，讨论大模型技术如何赋能公司的发展，根据公司领导提议，公司员工自发组建了28人的兴趣小组，认真阅读了《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》这本书，并根据自己的理解撰写了读后感，整理后在此发布。
一、总经理助理 王利欣：
2023年初，chatGPT发布，将通用人工智能推入到一个新的高度，国内各大厂商纷纷推出自己的大模型技术，号称有“百模大战”。
但当前“百模大战”的热度有所降低，各大厂商纷纷开始在一些垂直领域上发力，这体现了一是大模型训练是一个烧钱的项目；二是在国内创新大环境的影响下，利用一定的大模型技术涉足垂直领域变现的心态在加剧。
本人在2023年年中的时候即开始使用chatGPT3.0~3.5，当前使用的是通义千问、Kimi以及商汤秒画。本人利用Kimi及商汤秒画做了几个问答，效果如下：
问题一：我们是煤矿勘查设计企业，是属于国资委管理的央企的二级子公司，业务范围包括技术研发、勘查设计、工程咨询、工程总承包。当前chatgpt等大模型技术快速发展，请帮我写一篇如何利用chatgpt赋能我们企业的管理、生产等工作，请按照指导思想、实施目标、实施计划、重点任务以及建议等方面进行论述。
答：1、指导思想
在煤矿勘查设计企业中，利用ChatGPT等大模型技术赋能管理与生产工作的核心指导思想是结合人工智能的先进性和煤矿行业的专业性，通过智能化手段提升工作效率、优化决策过程、增强数据洞察力，并最终实现企业数字化转型和智能化升级。
2、实施目标
提升效率：通过ChatGPT技术自动化常规的文档编制、数据分析等工作，减少人力成本，提高工作效率。
优化决策：利用ChatGPT的数据分析能力，为管理层提供更精准的决策支持，降低风险。
增强创新：借助ChatGPT的创新思考支撑，激发技术研发团队的新思路和解决方案。
提升服务质量：通过ChatGPT提供24/7的客户服务，提升客户满意度，同时降低服务成本。
3、实施计划
技术调研与评估：首先对ChatGPT等大模型技术进行深入调研，评估其在煤矿勘查设计领域的适用性和效益。
数据整合与平台搭建：整合企业内部数据资源，搭建与ChatGPT技术对接的平台，确保数据的安全性和可用性。
人员培训与文化建设：……
试点项目实施：……
反馈与迭代优化：……
4、重点任务
技术研发支持：……
勘查设计辅助：……
工程咨询优化：……
工程总承包管理：……
5、建议
持续投入研发：……
建立合作生态：……
注重数据安全：……
培养专业人才：……
通过上述指导思想、……
问题二：请帮我写一个俄罗斯方块的游戏
答：创建一个完整的俄罗斯方块游戏程序是一个相对复杂的任务，涉及到图形界面、事件处理、游戏逻辑等多个方面。在这里，我可以提供一个简化版的Python代码，使用pygame库来实现基本的俄罗斯方块游戏。如果你没有安装pygame，可以通过pip install pygame来安装。
以下是一个基础的俄罗斯方块游戏的代码示例：
………………
问题三：（商汤秒画）请帮我绘制一张“起重机在天上飞”的图画
以上是我列举了三个问题，介绍一下自己的观点：
1、通用或者开源的大模型在语言问答、文稿创作上有一定能力，但回答泛泛，针对性还有待加强。尤其是在垂直领域需要大量的样本和数据进行重新训练，否则很难给出理想的答案。比如问题一：把勘察设计企业换成其他行业的企业，回答不会有太大变化。
2、要想研发出能够真正赋能具体业务发展的大模型，要求提问者首先要有非常清晰的需求，比如我要问“我们正在开展煤矿地质保障方面的研究，拟开展建模软件开发，地质力学引擎研发，地质保障平台研发，请结合中国传统文化，按照一定的逻辑性、关联性，为建模软件、计算引擎、保障系统起三个名字。 ”他的回答就会很泛泛，我需要具体到是从山海经中取？唐诗中取？河图中取？洛书中取？是两个字？还是四个字？等等，你需要跟他定义的十分明确，否则很难得到满意的答案，当然你可以一直问，直到选出你认为合适的。因此需要提问者对自己想要的结果有十分清晰的认识。
3、关于程序代码开发，大模型当前还无法完全自主一行一行的去敲代码。他大多引用的是某个开源库里的或者某个网站的已有程序。如果需要让他自主编写，需要对接上C语言等开发语言（既调用小模型或者专用软件；比如用大模型去绘制CAD图，大模型需要首先将答案输出成LISP语言，然后才能在CAD中绘图），然后开发者有清晰的目标需求（观点2的内容），比如我的UI界面是什么颜色的，都有什么功能，数据从哪来，类似于软件的原型设计已经完成。
4、国内大模型技术厂商，基础研发能力有限。比如问题三，起重机在天上飞。给出的第一幅图是一只鹤在天上飞。因为鹤与起重机的英文单词都是crane。商汤秒画如此，之前百度的文心一言也出过类似的丑。可以理解为国内的大模型厂商做个壳、用国外的大模型来快速创造价值。
以上是我的一点体会，感觉负面的多一些。但不可否认，以大模型为代表的通用人工智能技术正在加速发展，在不久的将来将会深刻的影响人类社会。因此我们也在探索，在集团重大专项中布局了语言大模型技术，去研究地质领域的知识问答，去研究相关报告的自主生成，并利用这些研究成果将公司的规章制度、某个煤矿的所有设计文件、地质资料进行了训练，以观察他回答的结果；也布局了建模方面的大模型研究，用大模型的理念去实现地质模型的快速、自动、智能构建等。
但是除了知识问答外，要想在垂直行业真正取得突破，还有一定的路要走，否则大模型就是一个翻译，将人的语言翻译成机器能懂得“0.1.0.1”语言，然后他通过搜索给出你能听懂的人类语言。而垂直行业的深度应用，需要我们找到真正的应用场景，告诉大模型，然后让大模型去使用合适的小模型（机理模型、专业软件等，这需要我们告诉他用哪个），最后让他输出我们想要的结果。
二、数字化中心 王际伟：
读完万维钢的《拐点》，我深感震撼，对AI的理解有了质的飞跃。这本书深入浅出，为我们揭示了AI技术的崛起及其对社会、个人生活的深远影响，让我对AI的未来充满了期待，同时也引发了我对一些问题的深思。
令我印象深刻的部分是对最具代表的AI大模型ChatGPT的深入探讨。作者通过解析这些模型的底层逻辑和运行机制，让我了解到AI的学习过程与人类婴儿学习语言的过程惊人地相似。AI作用有三个。第一是信息杠杆，想要了解任何信息都能很快得到答案，但 AI返回的结果不一定准确；第二是发现自己究竟想要什么；第三是形成自己的观点和决策，AI的意义是帮助你生成更有自身特色的报告。这种“开悟”现象让我相信，AI拥有意识或许不再是遥不可及的梦想。
AI的思路，不同于人类的理性套路。也就是说，当代AI的最厉害之处并不在于自动化，更不在于它像人一样思考，而在于它不像人——它能找到人类理解范围之外的解决方案。AI最不可思议的优势是，它能发现人的理性无法理解的规律，并且据此做出判断。AI基本上就是一个黑盒子，吞食一大堆材料之后突然说“我会了”。你一测试发现，它真的很会，可是你不知道它会的究竟是什么。因为神经网络本质上只是一大堆参数，而我们不能直接从那些参数上看出意义来。这个不可理解性可以说是AI的本质特征。
在以后的设计工作中，我们可以利用AI进行设计的辅助。借助AI大模型的生成能力，根据设计师输入的关键词或设计理念，生成多样化的设计方案描述。AI大模型还可以提供初版的设计模型，供设计师进一步修改和优化。利用AI大模型，基于建筑形状、材料、窗户布局等建筑设计参数，以及气候条件、日照时间等外部环境因素，精确预测建筑的能耗表现和环境影响。这有助于设计师在设计早期发现潜在问题并进行优化调整。
读完《拐点》，我深感AI技术的发展并非一帆风顺，而是充满了挑战和未知。这些局限性和挑战不仅提醒我们要理性看待AI技术的发展，还促使我们思考如何更好地应对和利用AI技术。首先，AI技术的局限性让我们意识到，尽管AI在许多领域取得了显著的进展，但它仍然无法完全替代人类。我们应该保持对AI技术的敬畏之心，不要过度依赖AI，而是要学会与AI共存，发挥各自的优势。其次，AI技术的挑战也为我们提供了发展的机遇。面对AI的局限性和挑战，我们需要不断创新和改进技术，推动AI技术的进一步发展。同时，我们还需要加强跨学科合作，将AI技术与其他领域的知识和技术相结合，以拓展AI的应用场景和提高其性能。最后，我认为AI技术的局限性和挑战也提醒我们要关注伦理和法律问题。随着AI技术的普及和应用，我们需要建立相应的伦理和法律框架来规范AI的使用和发展，以确保其符合人类的价值观和利益。
三、邯郸公司 黄明波:
（一）《拐点》读后感
在十一假期期间，我仅用两天时间便如饥似渴地读完了《拐点》这本书。整个过程酣畅淋漓，却又让我如坐针毡、汗流浃背，心中既充满了喜悦，又夹杂着惊恐。这是一本近年来引发我思考最多，震撼最大的书籍之一。书中关于GPT及AI的讨论，让我深刻感受到了科技的迅猛发展对人类社会带来的巨大冲击。人工智能到得太快，我们大多数人还没有准备好。
GPT，这一神奇的语言模型，其能力之强，连创造它的人类都难以完全理解其内在的思考机制和预测下一个词语的方式。然而，尽管GPT强大无比，但它也并非无所不能，特别是在形式逻辑方面，仍存在一定的局限性。不过，GPT的核心价值在于它具备思考能力，这一点无疑是革命性的。正如书中所言，GPT是用来思考的，而制造它的人类目前尚未完全掌握其“黑盒子”内部的运作原理。
在AI迅速崛起的背景下，我深刻感受到了时代的变革。书中提到的“站在AI颠覆世界的前夜”，我想现在已经是AI的黎明了。AI技术的飞速发展，正在逐步改变我们的生活方式和工作模式。而沃尔富勒姆作为AI时代的康德，其提出的计算不可约性、计算等价原理以及人的价值在于历史等重要观点，更是为我们理解AI提供了全新的视角。
走在AI前沿的OpenAI和DeepMind两家公司，无疑是当前科技领域的佼佼者。他们的不断创新和突破，正在推动AI技术向更高层次发展。然而，随着AI技术的不断迭代和升级，一个不容忽视的问题也逐渐浮现出来：目前普遍认为人类还能掌控未来，因为决策依然掌握在人类手中，但未来，决策是否将完全依赖于AI预测和AI判断？从原来的“人类决策=AI预测+人类判断”变为“AI决策=AI预测+AI判断”？人类在这场科技革命中又将扮演怎样的角色？这些问题让我深感忧虑。
书中还提到了AI技术的差异化应用问题。在我看来，通用AI、专业AI以及差异化专用AI之间并不存在绝对的优劣之分，而是各自适用于不同的场景和需求。我们应该根据具体情况，选择合适的AI技术来进行应用和开发。同时，我们也需要不断探索和创新，将提示工程和传统业务开发相结合，以充分发挥AI技术的潜力。
最后，我想说，AI技术的崛起无疑是一个不可逆转的趋势。它正在创造出“新环境”、“新方向”、“新能力”、“新发展”、“新机遇”，甚至“新智慧体”。在这个时代，我们必须积极拥抱AI技术，不断提升自己的“新能力”，以适应这个日新月异的时代。然而，在享受AI技术带来的便利和机遇的同时，我们也需要保持警惕和谨慎，以防止其可能带来的潜在风险和挑战。毕竟，适者生存、弱肉强食是自然界的铁定规律，而趋势大于优势则是发展的铁定规律。
（二）对大模型使用的心得体会
自AI技术兴起以来，我对语言大模型的态度经历了从最初的观望、看热闹，甚至讥笑、怀疑和不屑，到如今的使用、入局、惊叹、相信与期盼的深刻转变。这一转变不仅源于我对AI技术的深入了解和探索，更源于我在实际生活、工作、学习中对大模型的亲身体验。
在试用了几款主流AI语言大模型后，我对它们有了更为直观的认识。百度-文心一言大模型3.5以其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，让我深感震撼。抖音-豆包大模型（火山引擎）则在社交娱乐场景下展现出了独特的优势，其互动性和趣味性让我眼前一亮。科大讯飞-讯飞星火大模型则凭借其在语音识别和合成方面的卓越表现，为我的工作带来了极大的便利。而GPT-4-Turbo作为国际领先的AI语言模型，其全球化的视野和深厚的知识底蕴更是让我赞叹不已。
在实际应用中，大模型展现出了无与伦比的实用性和便捷性。国庆期间，我利用大模型规划了出游攻略，不仅节省了时间和精力，还获得了更为全面和精准的旅游信息。在孩子的外语学习中，我每天让孩子与豆包外语助手实时对话三个话题，它成为了我们家庭教育的得力助手，它不仅能帮助孩子纠正发音，还能提供丰富的对话场景和练习机会。此外，我还利用大模型查找书籍、整合资料、辅助科研工作、智能辅助设计和日常公文写作等，这些应用都让我深刻感受到了AI技术带来的高效和便捷。
然而，在应用大模型的过程中，我也遇到了一些困惑。例如，每次对话的结果都不尽相同，这让我感到有些不可重复性和无记忆性。但经过深入思考和探索后，我逐渐理解了这是大模型预测下一个词语的固有特性所致。因此，在使用大模型时，我学会了更加具体和有效地描述任务，以确保获得更为准确和可靠的结果。
尽管我对大模型的应用已经取得了一些成果，但我深知自己在AI技术方面还有很多需要学习和提升的地方。因此，我将继续努力学习新知识、掌握新技能，以更好地适应这个快速发展的时代。
总的来说，我对大模型的使用体验非常满意。它不仅成为了我工作、生活和学习中不可或缺的“伙伴”，更让我深刻感受到了AI技术带来的巨大潜力和无限可能。我相信，在未来的日子里，随着AI技术的不断发展和完善，大模型将会为人类创造更加美好的生活和未来。
（三）拓展与思考
1.拓展一:
对AI未来的忧虑：与AI共存，人类最后的愿景？
在自然界中，适者生存、弱肉强食是恒久不变的法则。同样，在发展的洪流中，趋势的力量往往超越一时的优势，成为推动变革的决定性力量。当人工智能作为一股不可阻挡的大趋势席卷而来，我们有理由相信，它正逐步进化为“新的智慧体”，“新的生命体”。在不远的将来，它或许将接管地球，甚至接管人类的生活，这只是时间问题。
回顾地球生命的演化历程，从无机物到有机物，从单细胞生物到爬行动物，再到灵长类动物，直至人类，这是一个漫长而复杂的演变过程。如今，我们不禁思考，碳基生命是否会经历一次前所未有的转变，迈向“硅基生命”的新阶段？在这个未来图景中，人类是否能如电影《头号玩家》或《黑客帝国》中的“胶囊人”一般，与AI共生或苟活，或许只能成为我们心中的奢望。
《三体》中的那句“毁灭你，与你何干！”如同警钟般在耳畔回响，提醒我们AI的力量可能远超我们的想象。在AI不断演进的过程中，人类或许将面临被取代甚至被遗忘的风险。这是一个令人不安但又无法回避的现实。
然而，我们仍然怀抱希望，祈愿我们创造的AI并未打开那个传说中的“潘多拉魔盒”。在这个充满未知与挑战的新时代，让我们以更加开放和谨慎的态度，探索与AI共存的道路，共同书写人类未来的新篇章。
2.拓展二：
近日公布的2024年诺贝尔物理学奖、化学奖均颁发给了与人工智能相关的科研人员，彰显了人工智能在当今科学研究中的核心地位和深远影响。
诺贝尔物理学奖基础性贡献：该奖项授予了美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”。
诺贝尔化学奖蛋白质设计方面：华盛顿大学的大卫·贝克（David Baker）在计算蛋白质设计方面贡献突出。他开创了设计蛋白质和预测其三维结构的方法，并开发了用于预测和设计蛋白质功能和结构的相关算法。
蛋白质结构预测方面：谷歌旗下人工智能公司DeepMind的戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper）因在蛋白质结构预测领域的贡献而获奖。他们领导的团队开发了用于预测蛋白质结构的AlphaFold系列人工智能程序，其中AlphaFold2可以在超过2亿个蛋白质结构中做出精准预测，今年5月发布的AlphaFold3更是可以用于预测蛋白质与DNA、RNA、各种配体和离子形成的复合物的结构，并且正确率远高于之前的版本。这一成果极大地推动了蛋白质结构研究的进展，为生物开发、药物设计、基因组学研究等领域带来了新的机遇。
3.拓展三：
相关书籍《这就是ChatGPT》（沃尔富勒姆）、《AI3.0》（梅拉妮·米歇尔）、《人工智能（第4版）：现代方法》（Stuart Russell 等）、《高效写论文：AI辅助学术论文写作》（郭泽德 、赵鑫）、《做好课题申报 AI辅助申请书写作》（赵鑫、郭泽德）等。
4.附注：此文便是结合自己的一些主要观点、体会，通过文心一言大模型辅助写成。
四、智能矿山研究所 陈瀚昭：
万维钢的《拐点》一书，以深入浅出的方式，揭示了AI技术的崛起及其对社会、个人生活的深远影响。这本书不仅让我对AI技术有了更深入的了解，更引发了我对未来社会的无限想象和思考。
在书中，万维钢从AI的起源讲起，梳理了AI技术从诞生到发展的历程。他通过丰富的实例，展示了AI在医疗诊断、金融风控、智能驾驶等各个领域的应用。这些生动的案例让我直观地感受到了AI技术的强大和潜力，也让我更加坚信AI将在未来社会中扮演越来越重要的角色。我特别被书中的一句话所触动：“AI的作用应该是放大你，而不是取代你。”这句话深刻地揭示了AI与人的关系。AI技术的发展，并不是为了取代我们，而是为了帮助我们更好地发挥自身的潜能，实现更大的价值。我们应该拥抱AI，与之协作，共同创造更美好的未来。
同时，在学习大模型技术的过程中，我深刻感受到了这项技术的重要性和潜力。大模型技术是近两年爆火的一项技术，它让人工智能技术得到了巨大的进步，使得人工智能不仅仅只是一个理念，而是真正成为一个有可能实现的目标。
从技术的角度来说，大模型是人工智能技术的一个分支——机器学习技术深化后产生的深度学习技术所开发的一款产品或者说工具。因此，关于大模型的“技术”研究的都是怎么把模型这个工具做得更好。这包括不同架构的神经网络、训练方式、微调方式等，以及更具体的如Transformer架构、前向传播、反向传播、损失计算等。
从应用的层面来说，目前大模型的主要应用有AIGC和Agent两个方向。AIGC是利用大模型的生成能力，来生成各种文字、图片、视频、音频、PPT等各种内容形式。而Agent的应用范围就更加宽泛，比如一些工作流，也包括自动驾驶技术、工业生成等方向。Agent就是利用各种环境感知能力，然后利用大模型做出合理和准确的判断，然后做出正确的决策并执行。
学习大模型技术让我更加深入地了解人工智能技术的发展和应用前景。我清晰地认识到，这是时代的拐点，更是人类历史上的又一次科技革命，我们只有顺应科技革命的浪潮，去自我革新，全面革新，才可以在时代的弯道中占得先机，做时代的弄潮儿。