LLM Aplicacions Avançades: Eines i Recursos Seleccionats per Construir la Teva Eina de Productivitat d'IA

El ràpid desenvolupament dels models de llenguatge grans (LLM) està canviant profundament diverses indústries. Des de la generació de codi fins a la creació de contingut, els LLM han demostrat un gran potencial. No obstant això, només entendre el concepte de LLM no és suficient, la clau és com aplicar-los eficaçment a escenaris reals i millorar la productivitat. Aquest article es basarà en les discussions recents sobre LLM a X/Twitter, seleccionant una sèrie d'eines i recursos pràctics per ajudar-te a dominar millor els LLM i construir la teva pròpia eina de productivitat d'IA.

1. Selecció de LLM: Un Jardí de Flors, Cadascuna Amb Les Seves Pròpies Fortaleses

Les discussions a X/Twitter van esmentar alguns LLM populars, cadascun amb les seves pròpies característiques i adequat per a diferents escenaris d'aplicació:

• Claude: Conegut pel desenvolupament d'IA segura i responsable, excel·leix en el maneig de tasques de raonament complexes i té avantatges en seguretat i fiabilitat.
• Gemini: El model multimodal de Google, capaç d'entendre i generar text, imatges, àudio i vídeo i altres tipus de contingut, adequat per a escenaris que requereixen processament multimèdia.
• GPT (per exemple, GPT-4): El model insígnia d'OpenAI, que destaca en la generació de text, l'escriptura de codi i la interacció conversacional, amb una gran base d'usuaris i un ecosistema ric.
• Kimi: (Originalment Moonshot AI) Té capacitats de context súper llargues i excel·leix en el processament d'informació de text llarg, adequat per a tasques de comprensió lectora i extracció d'informació.
• Qwen (通义千问): El model gran de codi obert d'Alibaba, rendible i ràpid, està creixent ràpidament.

Alguns factors clau per triar un LLM inclouen:

• Rendiment: La precisió, la velocitat i l'eficiència del model en tasques específiques.
• Cost: El cost d'ús del model, inclosos els preus de token i les tarifes de trucada a l'API.
• Seguretat: Si el model té vulnerabilitats de seguretat i si pot generar contingut nociu o inadequat.
• Facilitat d'ús: Si el model és fàcil d'integrar en els sistemes existents i si té documentació i suport complets.
• Longitud del context: La longitud màxima del text d'entrada que el model pot processar, que és crucial per processar tasques de text llarg.

Consells pràctics: Abans de triar un LLM, primer has de definir clarament els teus escenaris i necessitats d'aplicació. A continuació, pots intentar utilitzar l'API o la demostració en línia de diferents LLM per comparar el seu rendiment, cost i facilitat d'ús, i finalment triar el model que millor s'adapti a tu. Per exemple, si la teva tasca és generar textos de màrqueting d'alta qualitat, pots provar GPT-4 o Claude. Si la teva tasca és processar una gran quantitat de documents, pots considerar l'ús de Kimi o Qwen.

2. Millora de l'eficiència: Utilitzar Agent per Automatitzar el Flux de Treball

X/Twitter va esmentar Coding Agent i Computer-Use Agent, que poden ajudar-te a automatitzar tasques com l'escriptura de codi i les operacions informàtiques, millorant així considerablement l'eficiència del treball.

• Coding Agent: Per exemple, Claude Code, Cursor, OpenCode i Lovable, capaços de generar codi automàticament, depurar codi i executar proves de codi segons les teves instruccions en llenguatge natural.
• Computer-Use Agent: Per exemple, Manus i OpenAI/Claude, capaços de simular les operacions dels usuaris humans i completar automàticament diverses tasques informàtiques, com ara enviar correus electrònics, cercar informació i gestionar fitxers.

Com utilitzar Agent per millorar l'eficiència:

• Automatitzar tasques repetitives: Deixar que Agent completi les tasques que consumeixen temps i són repetitives, com ara la neteja de dades, la generació d'informes i la refactorització de codi.
• Desenvolupament ràpid de prototips: Utilitzar Coding Agent per generar ràpidament prototips de codi, accelerant el procés de desenvolupament del producte.
• Operació sense vigilància: Permetre que Computer-Use Agent executi automàticament tasques en segon pla, com ara supervisar l'estat del sistema i respondre automàticament als correus electrònics.

Consells pràctics: Triar les eines Agent que s'adaptin a tu i aprendre a utilitzar-les. Per exemple, si ets programador, pots provar d'utilitzar Cursor o OpenCode per accelerar l'escriptura de codi. Si ets un professional del màrqueting, pots provar d'utilitzar Agent per generar automàticament textos de màrqueting o gestionar comptes de xarxes socials.LLM no només pot processar text, sinó que també es pot utilitzar per generar i processar imatges i vídeos. A X/Twitter es van esmentar algunes eines d'imatge i vídeo d'IA populars:

• Imatge d'IA: Nano Banana Pro, GPT-image i Midjourney, capaços de generar imatges d'alta qualitat a partir de les teves descripcions textuals.
• Vídeo d'IA: Google Veo, Sora, Kling i SeeDream, capaços de generar vídeos realistes a partir de les teves descripcions textuals.

Com aprofitar la creació multimèdia impulsada per LLM:

• Generar material de màrqueting: Utilitza eines d'imatge d'IA per generar pòsters de productes, banners publicitaris i imatges per a xarxes socials.
• Produir curtmetratges d'animació: Utilitza eines de vídeo d'IA per convertir les teves idees en curtmetratges d'animació vius.
• Crear contingut virtual: Utilitza la tecnologia d'IA per crear personatges, escenes i accessoris virtuals per a jocs, pel·lícules i realitat virtual, entre d'altres.

Consells pràctics: Prova d'utilitzar diferents eines d'imatge i vídeo d'IA per explorar les seves capacitats creatives. Per exemple, pots utilitzar Midjourney per generar una obra d'art amb un estil únic, o utilitzar Sora per produir un curtmetratge d'animació divertit.

4. Poder de codi obert: Qwen 3.5 al capdavant, abraçant l'era LLM de baix cost

La discussió de X/Twitter va destacar el llançament d'Alibaba Qwen 3.5, un model de codi obert amb 397B paràmetres i 17B paràmetres d'activació. En comparació amb Qwen 3, té avantatges com ara pesos oberts, una reducció de costos del 60% i una velocitat 8 vegades superior, i el preu del Token és només 1/18 del de Gemini 3 Pro. Això marca l'acceleració de la guerra de costos de LLM i també significa que la comunitat de codi obert està proporcionant eines cada vegada més potents per als desenvolupadors.

La importància de Qwen 3.5:

• Reduir la barrera d'entrada a l'ús de LLM: El codi obert i el baix cost permeten que més desenvolupadors i empreses utilitzin la tecnologia LLM.
• Promoure la innovació tecnològica de LLM: La comunitat de codi obert pot desenvolupar i millorar conjuntament els models LLM, accelerant la innovació tecnològica.
• Millorar la capacitat de personalització de LLM: Els desenvolupadors poden personalitzar els models LLM segons les seves necessitats per satisfer escenaris d'aplicació específics.

Consells pràctics: Presta atenció a Qwen 3.5 i al seu ecosistema relacionat, i intenta aplicar-lo als teus projectes. Pots utilitzar Qwen 3.5 per construir les teves pròpies aplicacions LLM, o basar-te en Qwen 3.5 per a un desenvolupament secundari, creant nous escenaris d'aplicació.

5. Riscos de seguretat: Jailbreak i Weaponization

La discussió a X/Twitter també ens recorda que, en utilitzar LLM, hem de prestar atenció als seus riscos de seguretat. La discussió de RedTeamVillage va assenyalar que no ens hem de limitar només a fer jailbreak a LLM, sinó que hem de prestar més atenció a com weaponize LLM. Això significa que hem d'entendre les possibles vulnerabilitats de LLM i prendre les mesures de seguretat corresponents.

Els riscos de seguretat de LLM inclouen:

• Prompt Injection: Mitjançant la construcció d'un prompt especial, enganyar LLM perquè realitzi operacions malicioses.
• Data Poisoning: Mitjançant la injecció de dades malicioses, contaminar les dades d'entrenament de LLM, fent que produeixi resultats incorrectes.
• Model Stealing: Mitjançant l'anàlisi de la sortida de LLM, robar els paràmetres del model de LLM.

Com prevenir els riscos de seguretat de LLM:

• Validació d'entrada: Realitzar una validació estricta de l'entrada de l'usuari per evitar la prompt injection.
• Monitorització de sortida: Monitoritzar la sortida de LLM per detectar comportaments anormals a temps.
• Control d'accés: Realitzar un control estricte de l'accés a LLM per evitar l'accés no autoritzat.
• Auditoria de seguretat: Realitzar auditories de seguretat periòdiques del sistema LLM per detectar i corregir les vulnerabilitats de seguretat.

Consells pràctics: Comprendre els riscos de seguretat de LLM i prendre les mesures de seguretat corresponents. Participar en la discussió de la comunitat de seguretat per millorar conjuntament la seguretat de LLM.6. Recomanacions de recursos: la pedra angular per construir aplicacions LLM

A més de les eines esmentades anteriorment, hi ha altres recursos que us poden ajudar a construir millor aplicacions LLM:

• NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM: GPU i biblioteques de programari proporcionades per NVIDIA que poden accelerar el procés d'inferència de LLM.
• DeepInfra inference platform: Proporciona serveis d'inferència LLM d'alt rendiment, reduint el cost d'ús de LLM.
• Rubric-Based RL: Un mètode que utilitza LLM com a avaluador per guiar l'entrenament de models d'aprenentatge per reforç. (Referència https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl)
• VideoCaptioner: Un assistent de processament de subtítols de vídeo basat en LLM que admet el reconeixement de veu, la segmentació de subtítols, l'optimització i el processament complet de la traducció.
• Production Level LLM API 构建指南: (Referència https://amanxai.com/2026/02/11/bui ld-a-production-ready-llm-api/)

Conclusió: abraça LLM, crea possibilitats infinites

La tecnologia LLM està evolucionant ràpidament, oferint-nos oportunitats sense precedents. En seleccionar el LLM adequat, utilitzar fluxos de treball automatitzats d'Agent, abraçar el poder del codi obert, prestar atenció als riscos de seguretat i aprofitar al màxim diversos recursos, podem aplicar LLM a diversos escenaris, millorar la productivitat i crear possibilitats infinites.