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Author: MyCodeBattle

_posts/2025-12-21-goodbye-2025.md

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 还没落笔已经知道今年收获很大了，又是成长的一年！主要是学了非常多的技能，特！别！是！AI！。严格来说，应该叫大语言模型，是今年绝对的主线。
 
-这是一段完整的从零开始的学习过程。虽然今年目标里定了”用AI做一个应用“的目标，但是实际操作起来还是有一点挑战的，主要原因还是在于刚入门时的一头雾水。
+这是一段完整的从零开始的学习过程。虽然今年目标里定了”用AI做一个应用的目标，但是实际操作起来还是有一点挑战的，主要原因还是在于刚入门时的一头雾水。
 
 刚开始连每个模型的名字是什么意思都不清楚：这模型名里的B和K是啥意思？上下文是什么？怎么交互？总之可以说是摸索中前进了。
 
-转折点应该发生在7月份，我清楚地记得这个时间点我第一次接触到了`gemini`模型，第一次颠覆了我对大语言模型的认知。问了一个法律问题，具体什么现在已经想不起来了，gemini 竟然能输出质量极高的分析，连我看了都不得不承认说得太有道理了。那时候激动的心情无法用言语表达，千言万语只能汇集于一个词——”我*“。此时我才真正意识到大语言模型是一次多么令人震撼的技术变革。它并不像某个具体的软件，只作用于特定的范围内。任何人都可以用上LLM——只要想用。直到现在每次看到LLM的超高质量输出依旧会有波澜。
+转折点应该发生在7月份，我清楚地记得这个时间点我第一次接触到了`gemini`模型，第一次颠覆了我对大语言模型的认知。问了一个法律问题，具体什么现在已经想不起来了，gemini 竟然能输出质量极高的分析，连我看了都不得不承认说得太有道理了。那时候激动的心情无法用言语表达，千言万语只能汇集于一个词——“我*”。此时我才真正意识到大语言模型是一次多么令人震撼的技术变革。它并不像某个具体的软件，只作用于特定的范围内。任何人都可以用上LLM——只要想用。直到现在每次看到LLM的超高质量输出依旧会有波澜。
 
 后面的事就不展开了，总之就是在意识到LLM的强大之后就开始疯狂研究。今年洗车都没怎么洗了，LLM支出成为今年第一兴趣支出。要是现在没有LLM我就原地辞职。
 
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 这是我一直无法理解的一个地方。根据我的观察，大多数人似乎只是把它当成一个简单的聊天工具or查资料工具，跟我爸妈一样。很难评。
 
-也尝试跟处里的同事推荐过，似乎他们也并不感兴趣。现在想起来娄勤俭主任委员被问起”用不用DeepSeek“时的回答”我用。因为我本身专业是计算机，我对人工智能有偏爱“。难道只有计算机背景的人才能切身感受到LLM的能力？但是这玩意跟计算机不能说毫无关系，至少在应用层面几乎不沾边。
+也尝试跟处里的同事推荐过，似乎他们也并不感兴趣。现在想起来娄勤俭主任委员被问起“用不用DeepSeek”时的回答“我用。因为我本身专业是计算机，我对人工智能有偏爱”。难道只有计算机背景的人才能切身感受到LLM的能力？但是这玩意跟计算机不能说毫无关系，至少在应用层面几乎不沾边。
 
-我的理解是大多数人倾向于”维持现状“。即使使用LLM在理论上更优，但是当前每个人的工作流并没有什么问题，大家就缺少足够的动力去改变——就跟我刚开始接触LLM时一样，不知道从哪里入手。
+我的理解是大多数人倾向于“维持现状”。即使使用LLM在理论上更优，但是当前每个人的工作流并没有什么问题，大家就缺少足够的动力去改变——就跟我刚开始接触LLM时一样，不知道从哪里入手。
 
 其实我也一样？有时候小红书刷到XX软件好用，我也就看一看然后哦一声，继续下一篇了。
 
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 写到这里想起来今年办公室写了篇全局估计除了作者没有一个人看懂的课题，我真好奇办公室为什么让他报这种纯炫技类型的课题。我写的时候生怕别人看不懂，各种举例，这课题是直接把大家按在地上摩擦啊。。尤其是最后的结论”模型现实场景中预测结果准确度不高，识别结果仅供参考“，我想请问那你写这篇课题是为了什么？为了得出该方法不可取吗？
 
-曾经我也想，搜集财务指标并判断规律的方法是不是一个有效的预测公司财务造假的方案？天健写的书里倒是确实用了这个方法，但是我看完只想笑，竟然吹自己预测成功率97%？有这本事还干什么事务所，做量化比这赚钱快多了。财务造假确实会在某些指标上出现一些特征，但是根据指标去反向筛选财务造假的公司有点刻舟求剑了。而且就算预测出来，得出结论的过程也是个黑箱。要是现在有人跟我说”XXX公司这两个指标异常，你们去查它财务造假吧“，我直接一脚踹死。
+曾经我也想，搜集财务指标并判断规律的方法是不是一个有效的预测公司财务造假的方案？天健写的书里倒是确实用了这个方法，但是我看完只想笑，竟然吹自己预测成功率97%？有这本事还干什么事务所，做量化比这赚钱快多了。财务造假确实会在某些指标上出现一些特征，但是根据指标去反向筛选财务造假的公司有点刻舟求剑了。而且就算预测出来，得出结论的过程也是个黑箱。要是现在有人跟我说“XXX公司这两个指标异常，你们去查它财务造假吧”，我直接一脚踹死。
 
 # LLM的能力取决于使用者的能力
 
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 说到这个就涉及到另一个问题：LLM的出现对人的影响是什么？会缩小人与人之间的能力差距吗？对我来说，LLM最大的用处就是加速了我的学习过程。以前没有LLM的时候，学一个新东西都要开无数网页查资料，而且查到的还不一定有用。现在就不用说了，输一句话进去就能得到基本没问题的回答，学习效率大大提高。
 
-更准确地说，LLM是个人能力的”乘数“，而非”加数“。基于马太效应，最终的结果并不是会拉平能力值，而是极大地拉开了差距。
+更准确地说，LLM是个人能力的“乘数”，而非“加数”。基于马太效应，最终的结果并不是会拉平能力值，而是极大地拉开了差距。
 
 好了，写到这里LLM部分基本写完了。已经快两千字了，超过了以前年度的一篇Goodbye字数。。
 
-”只因它太美“。说起来鸡哥这个梗现在还在火，真是常青树。
+“只因它太美”。说起来鸡哥这个梗现在还在火，真是常青树。
 
 下面开始流水账。
 
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 去年底的两个新案子总算给石哥和鲁处办了，他们终于成长起来了，感人肺腑。再给我我就要变成累死的牛马了。虽然一个案子我挂了主办人，但是组长是勤劳的鲁处长。
 
-”除了王处以外，处长都是要自己办案子的。“我不断地给鲁处吹风。
+“除了王处以外，处长都是要自己办案子的。”我不断地给鲁处吹风。
 
 然后我就体验到了一把划水的感觉。爽。