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你究竟是如何利用它们的？如果不是在日常生活中，那么在工作上呢？我猜很多人都在使用LLMs进行搜索和总结。

你认为LLMs是否已经超越了重复性任务，更多地被用作第二个大脑？

讨论总结

本次讨论聚焦于大型语言模型（LLMs）在多个领域的实际应用，包括编程、翻译、创意生成、数据处理等。参与者分享了LLMs如何帮助他们提高工作效率、简化复杂任务、激发新思维，并提供了具体的应用案例。总体上，LLMs被视为一个强大的辅助工具，能够显著提升个人和专业活动的效率和创造力。

主要观点

  1. 👍 LLMs在编程中的应用
    • 支持理由：LLMs能够帮助快速生成代码框架，进行调试，并完成复杂的编程项目。
    • 反对声音：用户仍需负责主要的思考、逻辑和设计工作。
  2. 🔥 LLMs在翻译领域的效率提升
    • 正方观点：LLMs显著提高了翻译效率，减少了所需时间。
    • 反方观点：翻译质量受模型量化（quanting）的影响较大。
  3. 💡 LLMs在创意生成中的作用
    • LLMs能够作为头脑风暴伙伴，激发新思维和提供创新视角。
  4. 👀 LLMs在数据处理和信息检索中的应用
    • LLMs能够快速从大量文本中检索特定信息，处理复杂的数据查询任务。
  5. 🌟 LLMs在语言学习中的辅助作用
    • LLMs提供了强大的翻译功能，帮助学习者更好地理解和使用新语言。

金句与有趣评论

  1. “😂 Creative discussions (Claude). It does sometimes suggest ideas or angles that I haven’t thought of and also is great at just talking through creative ideas for drawing and sculpture.”
    • 亮点：LLMs在创意讨论中提供了新颖的视角和想法。
  2. “🤔 Translation is my best use case today.”
    • 亮点：LLMs在翻译工作中显著提高了效率。
  3. “👀 I can now ask a lot of weird, hypothetical and funny ‘what would happen if…’ and ‘who would win a fight between X and Y character’ questions, where the LLM will answer them all and, on top of that, often do a pretty good and interesting analysis.”
    • 亮点：LLMs能够回答各种奇怪和假设性的问题，并提供有趣的分析。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数参与者认为LLMs在提高工作效率、辅助决策和激发创意方面发挥了重要作用。主要分歧点在于LLMs的准确性和可靠性，尤其是在处理复杂逻辑和特定领域知识时。可能的原因包括模型训练数据的局限性和上下文理解的不足。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLMs在创意工作和语言学习中的应用可能会引发更多关注和讨论。
  • 潜在影响：LLMs的广泛应用可能会改变传统的工作和学习方式，特别是在编程、翻译和创意生成领域。

详细内容：

标题：《LLMs 带来的变革：从日常到工作的多场景应用》

在 Reddit 上，一则题为“What exactly can you do now that you could not before having access to llms?”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多点赞和评论，大家纷纷分享了自己在生活和工作中使用大型语言模型（LLMs）的经历和见解。

讨论的焦点主要集中在 LLMs 在各个领域的应用和优势。有人认为 LLMs 并非第二大脑，更像是能交流想法的伙伴，比如 [Herr_Drosselmeyer] 就表示“更像有人能与你交流想法，无论它们有多新奇”。在工作方面，总结和分类是短期目标，更深入的战略分析是长期目标。

[ScientistLate7563] 提出疑问：“为什么使用 LLMs 进行分类是因为方便和参数数量，所以它能接触到更多概念？为什么不使用已经可用的特定微调分类器？”而 [General_Cornelius] 则回应：“问题就在这里，它们是特定的，而 LLM 没有这种限制。”

[MaryIsMyMother] 表示在 2023 年自己抑郁和孤独时，AI 帮助自己重建了生活，现在它也是搜索信息的好帮手。[Cool-Hornet4434] 则认为即使不抑郁，AI 也能帮助对话更顺畅，还可以让 AI 模拟商店员工进行排练。

在翻译方面，[notdaria53] 称自己作为翻译人员，LLMs 使其工作时间缩短了 60 - 70%。[mikael110] 经过测试认为在日英翻译中，Claude 3.5 Sonnet 和 3.0 Opus 表现出色，GPT - 4 和 GPT - 4o 也不错，但 GPT - 4 Turbo 相对较差。

不少人在编程和代码方面受益于 LLMs 。[NoUnderstanding7620] 称在三个月内借助 LLMs 学会了 Python ，并认为 ChatGPT 3.5 效果更好。[gay_plant_dad] 利用 LLMs 开发健身追踪应用，对 Swift 语言有了一定了解。

还有人用 LLMs 进行创意工作、解决文档处理问题、辅助学习、快速生成脚本、完成复杂任务等。比如 [placebomancer] 觉得创意工作更有趣，能产生更多想法；[u/Mescallan] 用它填写文书和制作模板。

然而，也有人对 LLMs 不太满意。[GermanK20] 就表示在询问一些问题时得到不同答案，最后还是得靠谷歌搜索。

总之，LLMs 在人们的生活和工作中发挥了重要作用，虽然存在一些不足，但带来的便利和效率提升是不可忽视的。它为人们提供了更多可能性，改变了人们获取信息、解决问题和完成任务的方式。但关于其应用的边界和效果，仍存在着不同的看法和争议，需要我们在使用中不断探索和思考。