Aplikasi LLM Lanjutan: Alat dan Sumber Terpilih untuk Membina Alat Produktiviti AI Anda

Perkembangan pesat model bahasa besar (LLM) sedang mengubah pelbagai industri secara mendalam. Daripada penjanaan kod hingga penciptaan kandungan, LLM telah menunjukkan potensi yang besar. Walau bagaimanapun, hanya memahami konsep LLM tidak mencukupi, yang penting ialah cara menggunakannya dengan berkesan dalam senario praktikal untuk meningkatkan produktiviti. Artikel ini akan berdasarkan perbincangan baru-baru ini di X/Twitter mengenai LLM, memilih siri alat dan sumber praktikal untuk membantu anda mengendalikan LLM dengan lebih baik dan membina alat produktiviti AI anda sendiri.

1. Pemilihan LLM: Pelbagai Pilihan, Setiap Satu dengan Kekuatan Sendiri

Perbincangan di X/Twitter menyebut beberapa LLM popular, setiap satu dengan ciri tersendiri dan sesuai untuk senario aplikasi yang berbeza:

• Claude: Terkenal dengan pembangunan AI yang selamat dan bertanggungjawab, mahir dalam mengendalikan tugas penaakulan yang kompleks, dan mempunyai kelebihan dalam keselamatan dan kebolehpercayaan.
• Gemini: Model multimodal Google, mampu memahami dan menjana pelbagai jenis kandungan seperti teks, imej, audio dan video, sesuai untuk senario yang memerlukan pemprosesan merentas media.
• GPT (contohnya GPT-4): Model utama OpenAI, cemerlang dalam penjanaan teks, penulisan kod dan interaksi perbualan, dengan pangkalan pengguna yang besar dan ekosistem yang kaya.
• Kimi: (dahulunya Moonshot AI) Mempunyai keupayaan konteks yang sangat panjang, mahir dalam memproses maklumat teks yang panjang, sesuai untuk pemahaman bacaan, pengekstrakan maklumat dan tugas lain.
• Qwen (通义千问): Model besar sumber terbuka Alibaba, kos efektif, pantas dan berkembang pesat.

Beberapa faktor utama untuk memilih LLM termasuk:

• Prestasi: Ketepatan, kelajuan dan kecekapan model pada tugas tertentu.
• Kos: Kos penggunaan model, termasuk harga token dan kos panggilan API.
• Keselamatan: Sama ada model mempunyai kelemahan keselamatan, dan sama ada ia boleh menjana kandungan yang berbahaya atau tidak sesuai.
• Kemudahan penggunaan: Sama ada model mudah disepadukan ke dalam sistem sedia ada, dan sama ada terdapat dokumentasi dan sokongan yang lengkap.
• Panjang konteks: Panjang maksimum teks input yang boleh diproses oleh model, yang penting untuk memproses tugas teks yang panjang.

Cadangan praktikal: Sebelum memilih LLM, pertama sekali jelaskan senario dan keperluan aplikasi anda. Kemudian, anda boleh cuba menggunakan API atau demonstrasi dalam talian LLM yang berbeza, bandingkan prestasi, kos dan kemudahan penggunaannya, dan akhirnya pilih model yang paling sesuai untuk anda. Contohnya, jika tugas anda adalah untuk menjana salinan pemasaran berkualiti tinggi, anda boleh cuba GPT-4 atau Claude. Jika tugas anda adalah untuk memproses sejumlah besar dokumen, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan Kimi atau Qwen.

2. Peningkatan Kecekapan: Gunakan Agen untuk Mengautomasikan Aliran Kerja

X/Twitter menyebut Coding Agent dan Computer-Use Agent, yang boleh membantu anda mengautomasikan tugas seperti penulisan kod dan operasi komputer, dengan itu meningkatkan kecekapan kerja dengan ketara.

• Coding Agent: Contohnya Claude Code, Cursor, OpenCode dan Lovable, boleh menjana kod secara automatik, menyahpepijat kod dan melaksanakan ujian kod berdasarkan arahan bahasa semula jadi anda.
• Computer-Use Agent: Contohnya Manus dan OpenAI/Claude, boleh mensimulasikan operasi pengguna manusia, dan menyelesaikan pelbagai tugas komputer secara automatik, seperti menghantar e-mel, mencari maklumat dan mengurus fail.

Cara menggunakan Agen untuk meningkatkan kecekapan:

• Mengautomasikan tugas berulang: Serahkan tugas yang memakan masa dan berulang kepada Agen untuk diselesaikan, seperti pembersihan data, penjanaan laporan dan refaktor kod.
• Pembangunan prototaip pantas: Gunakan Coding Agent untuk menjana prototaip kod dengan cepat, mempercepatkan proses pembangunan produk.
• Operasi tanpa pengawasan: Biarkan Computer-Use Agent melaksanakan tugas secara automatik di latar belakang, seperti memantau status sistem dan membalas e-mel secara automatik.

Cadangan praktikal: Pilih alat Agen yang sesuai untuk anda dan pelajari cara menggunakannya. Contohnya, jika anda seorang pengaturcara, anda boleh cuba menggunakan Cursor atau OpenCode untuk mempercepatkan penulisan kod. Jika anda seorang pemasar, anda boleh cuba menggunakan Agen untuk menjana salinan pemasaran secara automatik atau mengurus akaun media sosial.LLM bukan sahaja boleh memproses teks, tetapi juga boleh digunakan untuk menjana dan memproses imej dan video. Beberapa alat imej dan video AI yang popular disebut di X/Twitter:

• Imej AI: Nano Banana Pro, GPT-image dan Midjourney, yang boleh menjana imej berkualiti tinggi berdasarkan penerangan teks anda. // Alat-alat ini membolehkan anda menghasilkan imej yang menakjubkan hanya dengan memberikan arahan teks.
• Video AI: Google Veo, Sora, Kling dan SeeDream, yang boleh menjana video realistik berdasarkan penerangan teks anda. // Dengan alat-alat ini, anda boleh mencipta video yang kelihatan seperti dunia sebenar hanya dengan menggunakan teks.

Cara Memanfaatkan Penciptaan Multimedia Didorong LLM:

• Menjana bahan pemasaran: Gunakan alat imej AI untuk menjana poster produk, sepanduk iklan dan imej media sosial. // Ini membantu dalam mencipta bahan promosi yang menarik dengan cepat.
• Menghasilkan filem pendek animasi: Gunakan alat video AI untuk mengubah idea anda menjadi filem pendek animasi yang hidup. // Bayangkan idea anda menjadi kenyataan dalam bentuk animasi!
• Mencipta kandungan maya: Gunakan teknologi AI untuk mencipta watak maya, adegan dan prop, untuk digunakan dalam permainan, filem dan realiti maya, dsb. // Ini membuka peluang baru dalam dunia hiburan dan interaksi maya.

Cadangan Praktikal: Cuba gunakan alat imej dan video AI yang berbeza untuk meneroka keupayaan kreatif mereka. // Jangan takut untuk bereksperimen! Contohnya, anda boleh menggunakan Midjourney untuk menjana karya seni yang unik, atau menggunakan Sora untuk menghasilkan filem pendek animasi yang menarik. // Cuba cipta sesuatu yang baru dan menarik dengan alat-alat ini.

4. Kuasa Sumber Terbuka: Qwen 3.5 Menerajui, Menerima Era LLM Kos Rendah

Perbincangan dari X/Twitter menekankan pelancaran Alibaba Qwen 3.5, model sumber terbuka dengan 397B parameter dan 17B parameter pengaktifan. // Ini adalah model LLM yang sangat besar dan berkuasa. Berbanding dengan Qwen 3, ia mempunyai kelebihan seperti berat terbuka, pengurangan kos sebanyak 60%, kelajuan 8 kali lebih tinggi, dan harga Token hanya 1/18 daripada Gemini 3 Pro. // Ini bermakna Qwen 3.5 lebih murah dan lebih cepat daripada model lain yang serupa. Ini menandakan pecutan perang kos LLM, dan juga bermakna bahawa komuniti sumber terbuka menyediakan alat yang semakin berkuasa untuk pembangun. // Ini adalah berita baik untuk pembangun yang ingin menggunakan LLM tanpa perlu membayar harga yang tinggi.

Kepentingan Qwen 3.5:

• Merendahkan ambang penggunaan LLM: Sumber terbuka dan kos rendah membolehkan lebih ramai pembangun dan perusahaan menggunakan teknologi LLM. // Ini menjadikan LLM lebih mudah diakses oleh semua orang.
• Menggalakkan inovasi teknologi LLM: Komuniti sumber terbuka boleh membangun dan menambah baik model LLM bersama-sama, mempercepatkan inovasi teknologi. // Kerjasama ini memacu kemajuan dalam bidang LLM.
• Meningkatkan kebolehsuaian LLM: Pembangun boleh menyesuaikan model LLM mengikut keperluan mereka sendiri untuk memenuhi senario aplikasi tertentu. // Ini membolehkan LLM disesuaikan untuk pelbagai kegunaan.

Cadangan Praktikal: Beri perhatian kepada Qwen 3.5 dan ekosistem yang berkaitan, dan cuba gunakannya dalam projek anda. // Cuba gunakan Qwen 3.5 dalam projek anda sendiri. Anda boleh menggunakan Qwen 3.5 untuk membina aplikasi LLM anda sendiri, atau berdasarkan Qwen 3.5 untuk pembangunan sekunder, mencipta senario aplikasi baharu. // Anda boleh mencipta aplikasi yang unik dan inovatif dengan Qwen 3.5.

5. Risiko Keselamatan: Jailbreak dan Weaponization

Perbincangan di X/Twitter juga mengingatkan kita bahawa semasa menggunakan LLM, kita perlu memberi perhatian kepada risiko keselamatannya. // Keselamatan adalah penting apabila menggunakan LLM. Perbincangan RedTeamVillage menunjukkan bahawa kita tidak seharusnya hanya terhad kepada jailbreak LLM, tetapi lebih kepada cara untuk weaponize LLM. // Kita perlu memahami bagaimana LLM boleh dieksploitasi. Ini bermakna kita perlu memahami kelemahan yang mungkin wujud dalam LLM, dan mengambil langkah keselamatan yang sewajarnya. // Ini adalah langkah penting untuk melindungi sistem kita.

Risiko Keselamatan LLM termasuk:

• Prompt Injection: Dengan membina prompt khas, menipu LLM untuk melakukan operasi berniat jahat. // Ini adalah salah satu cara penggodam boleh menyalahgunakan LLM.
• Data Poisoning: Dengan menyuntik data berniat jahat, mencemarkan data latihan LLM, menyebabkan ia menghasilkan hasil yang salah. // Ini boleh merosakkan prestasi dan kebolehpercayaan LLM.
• Model Stealing: Dengan menganalisis output LLM, mencuri parameter model LLM. // Ini boleh mendedahkan maklumat sensitif dan kelebihan daya saing.

Cara Mencegah Risiko Keselamatan LLM:

• Pengesahan Input: Melakukan pengesahan yang ketat terhadap input pengguna untuk mengelakkan prompt injection. // Ini adalah barisan pertahanan pertama terhadap serangan.
• Pemantauan Output: Memantau output LLM untuk mengesan tingkah laku yang tidak normal dalam masa. // Ini membantu mengesan dan bertindak balas terhadap serangan dengan cepat.
• Kawalan Akses: Melakukan kawalan yang ketat terhadap akses LLM untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran. // Ini memastikan hanya pengguna yang dibenarkan boleh mengakses LLM.
• Audit Keselamatan: Menjalankan audit keselamatan berkala pada sistem LLM untuk mengesan dan membaiki kelemahan keselamatan. // Ini membantu memastikan sistem LLM sentiasa selamat.

Cadangan Praktikal: Fahami risiko keselamatan LLM dan ambil langkah keselamatan yang sewajarnya. // Kesedaran dan tindakan adalah kunci. Sertai perbincangan komuniti keselamatan untuk meningkatkan keselamatan LLM bersama-sama. // *Kerjasama membantu meningkatkan keselamatan semua orang.*Selain daripada alat yang disebutkan di atas, terdapat beberapa sumber lain yang boleh membantu anda membina aplikasi LLM dengan lebih baik:

• NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM: GPU dan pustaka perisian yang disediakan oleh NVIDIA, yang boleh mempercepatkan proses inferens LLM. // GPU dan pustaka perisian yang disediakan oleh NVIDIA, yang boleh mempercepatkan proses inferens LLM.
• DeepInfra inference platform: Menyediakan perkhidmatan inferens LLM berprestasi tinggi, mengurangkan kos penggunaan LLM. // Menyediakan perkhidmatan inferens LLM berprestasi tinggi, mengurangkan kos penggunaan LLM.
• Rubric-Based RL: Kaedah menggunakan LLM sebagai penilai untuk membimbing latihan model pembelajaran pengukuhan. (Rujuk https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl) // Kaedah menggunakan LLM sebagai penilai untuk membimbing latihan model pembelajaran pengukuhan.
• VideoCaptioner: Pembantu pemprosesan sari kata video berasaskan LLM yang menyokong pengecaman suara, pemotongan sari kata, pengoptimuman dan pemprosesan terjemahan keseluruhan proses. // Pembantu pemprosesan sari kata video berasaskan LLM yang menyokong pengecaman suara, pemotongan sari kata, pengoptimuman dan pemprosesan terjemahan keseluruhan proses.
• Production Level LLM API 构建指南: (Rujuk https://amanxai.com/2026/02/11/bui ld-a-production-ready-llm-api/)

Kesimpulan: Hayati LLM, Cipta Kemungkinan Tanpa Had

Teknologi LLM berkembang pesat, membawa peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya kepada kita. Dengan memilih LLM yang sesuai, menggunakan aliran kerja automasi Agent, menerima kuasa sumber terbuka, memberi perhatian kepada risiko keselamatan, dan memanfaatkan sepenuhnya pelbagai sumber, kita boleh menggunakan LLM untuk pelbagai senario, meningkatkan produktiviti dan mencipta kemungkinan tanpa had. // Dengan memilih LLM yang sesuai, menggunakan aliran kerja automasi Agent, menerima kuasa sumber terbuka, memberi perhatian kepada risiko keselamatan, dan memanfaatkan sepenuhnya pelbagai sumber, kita boleh menggunakan LLM untuk pelbagai senario, meningkatkan produktiviti dan mencipta kemungkinan tanpa had.