有人觉得AI创作很有趣，但也有人只是在“挑逗”一下AI寻个乐趣。

如果要问文心一言大语言模型有何用，它会给所谓的“标准答案”，罗列出123456等等多种用途。

语言可以博大精深，语言也可以简单到对话让人抓狂，无论是生成、对话还是问答，其实我们最终期望的还是AI有自己的思考能力。

从标准答案到灵活解决

我们生活中大多数时遇到的问题都可以靠文字描述去沟通解决，无论是百度一下搜索找答案，还是打字对话问一问朋友基本上都能够找到答案，在实际解决过程中前者主要依靠筛选，后者则是需要情绪沟通与时间成本，相对而言得到的答案会更细致和全面。

而在AI时代，相比于习惯性的去百度，通过大模型推演出的答案能够更为灵活，你可以新增情绪，也可以新增背景，在实际执行过程中，更像是文字的推演与信息的汇总，从而找到更优的解决方法。

就比如说我可以问： 如何拍摄一组更好的耳机照片？它能够像朋友似的基于背景给出更具全面建议，不仅有思路更有可执行的实操，像极了会总结的课代表朋友。

当然现阶段的总结还是有些书面和文字，缺少了一些情绪输出，而这同样是大语言模型所需要学习成长的路径。

大语言模型更具功能性

问问题，求解决，是最常见的对话方式，但实际上大语言模型的应用不止于如此，它完全可以更具功能性，把握住调性，用语言能力实现整合输出。

就比如说在每当一款科技产品上市，在不同平台其实都有着不同的“语言描述体”如何评价XXXX，怎么样实现真诚的种草让人倍感亲切？都需要深入平台基于调性进行分享。

在文心一言上有两组热度非常高的文案体系，深得应用，一款是X书的种草体，另一个则是某乎的评价体，前者考验的是种草与分享，需要更切近，更热情；后者则更偏向于理性分析进行剖析。

而我在实测过程中发现，文心一言的评价，还真有内味，我将最近讨论度非常高的一加 Ace 2 Pro与24GB+1T的配置给到文心一言它则是还给了我两份份，完全体的种草文案与回答。

其实，在实际的文字创作中我们能发现，能把件事一款产品系统、有逻辑的输出已着实不易，而结合平台调性有逻辑的分析表达已经堪称优秀，而这样的功能性其实有不少应用场景，像是简历优化等等，能够帮助使用者去贴合调性，生成符合要求的风格表达，再搭配个人描述，相信能够实现人与AI的知识互补。

另外再实际工作中，我们其实也能发现在沟通与表达中，有的人回答总是容易出现太散的情况，缺乏系统总结，而如果在开会场景中，我们完全可以在会后，提供给文心一言，让他帮我们取其精华，进行总结，从而提升实际的效率应用。

最近机圈儿魅族也在征集广告语，我让文心一言写了一个，不知道能获奖否？

拓展未知的领域

相比于提出问题解决答案，在未知领域的拓展中，我们其实更需要“知识积累”，就比如说作为一名小白，我的朋友喜欢咖啡，想要送Ta礼物，我怎么能选对咖啡？普通的星某克太大众，小众又有格调的品牌又不熟，在缺少知识体系的情况下，其实很容易闹笑话。

当我问文心一言如何选择小众咖啡时，它并不是直接向我推荐XXX品牌，也不是直接给出选购建议，而是从品种、产地、烘焙程度、新鲜度等等维度进行了系统的知识体系输出，让我对好咖啡建立一定的概念，而不是盲目选择，而我在掌握品种、产地等关键信息后，哪怕是对咖啡一窍不通，其实也能够实现相对的“选对”在未知领域避免了踩坑。

写在最后

大语言模型有何用？文心一言的实力如何？其实需要我们回归实际场景进行综合判断，文心一言并不仅仅是回答问题的机器人，而是一套懂思考，有逻辑更具功能性，能够帮助我们拓展未知领域，且知识存储量丰富的语言大师。

从找到答案，到定制化的回答，从简单简单的功能实现，到全面的逻辑盘点，从直接建议到帮助提问者丰富知识体系，其实大语言模型一直在进步。

文心一言，文、心、一、言，都相当重要，既需要知识积累，也需要知行合一，我们不应该只看到片面的创作，更应该理解背后的逻辑，期望大语言模型能够持续成长，变得更具情感，更为实用，能够实现“知识补盲”用它的语言理解与输出能力，提供更多的价值。