Slkor宋世強：AI大模式文字寫作的嘗試與思考！

如今，幾乎每個人都熟悉人工智慧（AI）大模型。甚至除了廣場舞阿姨之外，其他人如果不使用也會感到尷尬。豆寶、ChatGPT、口子等熱門模型以及最近流行的DeepSeek佔據了下載量和使用量的主導地位。我在華強北認識的幾個「有文化」的人都說，透過這些模型，他們的文章寫作水平突飛猛進。智慧客服機器人 Kinghelm的（金舵網) 和 Slkor 的官方網站均基於 Kouzi 模型構建，並與 Bing 的資料庫集成，使用者反映效果令人滿意。然而——是的，有一個「但是」——許多人正在反思，甚至質疑過熱的人工智慧狂熱。一位知名記者朋友近日在社群媒體上爆料，自己最近收到的訪談回覆都出奇的相似，「就好像背後都有一個沒有面孔的AI助手」。當我問受訪者在發送 AI 生成的草稿之前是否對其進行了潤色時，她強調地表示同意，並感嘆道：「是我們訓練工具，還是工具訓練 us?"  
  

AI模型DeepSeek的主要功能：搜尋、問答、寫作

從我在華強北的觀察來看，人工智慧、元宇宙、人形機器人、自動駕駛等技術確實提升了一些領域的效率，但還沒有引發經濟大規模成長的「康德拉季耶夫週期」。相反，它們造成了一些領域的失業。近日，金沙江創投的朱嘯虎給人工智慧熱潮潑了一盆冷水。作為 Kinghelm 和斯科爾（www.slkormicro.com），我想分享我在使用這些模型方面的實踐經驗、見解和思考，特別是在寫作方面。  
     

AI模型DeepSeek的主要功能：搜尋、問答、寫作

上個月，我的文章 應用經濟學、社會學和管理學理論推動 Slkor 和 Kinghelm的快速成長！ 閱讀量突破10萬。它探討了奧地利學派的宏觀經濟理論，將約瑟夫·熊彼特的「創新」、弗里德里希·哈耶克的「對市場的信任」、亞當·斯密的「分工和自由交換」、馬克斯·韋伯的組織行為理論和彼得·德魯克的「知識工作者」管理原則融入我們的商業實踐中。一位集美貌與智慧於一身的華強北女商人看中了這篇文章，決定用DeepSeek-R1對其進行「優化」。結果如下：

DeepSeek 對宋世強經濟學文章的優化

標題： 這家公司如何利用經濟學「升級」—— Kinghelm 以及 Slkor 的成長策略
開幕式： 艱難時期的商業奇蹟。雖然大多數公司抱怨“困難時期”， Kinghelm （電子元件）和 Slkor（半導體）的股價像火箭一樣飆漲。創辦人宋士強將功勞歸於經濟學教科書。透過掌握三種“殺手鐧”，他們已經佔據了一席之地。

措施一：水果種植創新

l 技術根源： Slkor 與韓國頂尖團隊合作開發電動車的 SiC 晶片，以提高電池壽命和充電速度。

l 管理澆水： 每週舉辦的「創意之王」競賽和每季舉辦的「技術對決」讓創意源源不絕。

l 利潤肥料： 工程師可以從成功的創新中獲得高達 8% 的利潤份額。

宋世強點評 Kinghelm的AI客服機器人

動作 2：團隊像樂高積木一樣

l 技能映射： 員工獲得“能力概況”，以實現最佳團隊組建。

l 供應鏈雙工： 江西的一家智慧工廠全天候運轉，同時與伍爾特電子等德國公司的合作確保了物料備份。

措施三：簡化管理

l 決策速度： 1小時提案→3小時專家評審→5小時執行。

l 任務交付： 人工智慧調度系統分配諸如食物訂單之類的任務。

l 錯誤基金： 研發團隊獲得“錯誤預算”，去年發現了 3 個隱藏的機會。

宋世強

秘密武器：

l 望遠鏡： 5年前押注電動車晶片。

l 存錢筒： 每年節省 3% 的利潤以備危機之用。

l 網絡： 由 300 家供應商組成的聯盟共享技術情報。

總結： Kinghelm的網站（www.kinghelm.net) 不僅僅是一本目錄，它更是一本“劇本”，展示了教科書理論如何轉化為實際利潤。他們的故事證明經濟學並不是抽象的；如果應用得當，它可以讓企業「欺騙代碼」走向成功！

宋士強評測SLKOR人工智慧客服機器人

人工智慧幻覺？
優化後的文章包含了一些虛構元素，例如江西的一家智慧工廠以及與伍爾特電子的合作關係。也許人工智慧「幻想」了這些作為未來的道路。模型是否看到了我們看不到的東西？

測試豆寶的AI

新的八足論文？
人工智慧生成的內容感覺同質化，就像科舉考試中僵化的「八股文」。現代模板增加了SWOT分析和“辯證統一”結論。當向百度的人工智慧詢問這一現象時，它表示同意： 

百度AI談AI「八足」傾向

關鍵的問題：

l 流行語超載： 諸如“授權”和“迭代”之類的術語掩蓋了空洞的內容​​。

l 同質化思維： 過度依賴人工智慧會抹殺原創性。

l 錯誤訊息風險： 人工智慧的「自信胡言亂語」可能會毒害資料庫。

根本原因：

l 指標失控： 強制實施人工智慧採用配額會滋生膚淺的使用。

l 創造性的懶惰： 將人工智慧視為捷徑會破壞人類的洞察力。

l 擬人化： 將人工智慧誤認為真正的智慧會導致盲目信任。

解決方案：

l 人機互動檢查： 強制對重要文件進行手動驗證。

l 道德準則： 限制人工智慧在政策制定和教育中的作用。

歷史的相似之處：館閣與八股文

明代僵化的「八股文」扼殺了創造力，產生了「不懂財政，不懂治理」的官員。同樣，人工智慧也有可能成為我們這個時代的「館閣書法」——標準化但毫無生氣。

總結： 人工智慧與人類的關係反映了早期工業化：機器處理繁重的工作，但創造力仍然是人類的。我們必須秉持「工具服務，人類主導」的理念，避免陷入「人工智慧八足」的反烏托邦。

百度人工智慧的歷史教訓

3D設計和ERP中的AI

未來的亮點
人工智慧的潛力是不可否認的。清華大學趙敏教授展示了新維科技基於人工智慧的輕量化汽車3D設計。華強北的龍威 ERP 整合了人工智慧，可以更快地採購零件。我們的 Kinghelm 清華大學神童倪博士基於口子框架開發的Slkor AI客服機器人則大幅降低了成本。更多的突破還在等待中。

個人備註： 我曾經是華強北的“戰神”，如今卻變成了一個品茶、玩珠子的退休老人。前不久，我參觀了太原天龍寺，更加深了對北魏石佛的喜愛。在「青州微笑」等小眾主題上測試百度的人工智慧，得到了不錯的答案，但關於「濕簾」雕刻的細節卻很少——可能是由於數據不足。至少沒有廣告！

最後的思考： 身為新手使用者、觀察者和思考者，我希望分享這些思考能促進對話，引導人工智慧走向真正服務人類的未來。