LLM-toepassingen voor gevorderden: geselecteerde tools en bronnen om uw AI-productiviteit te maximaliseren

De snelle ontwikkeling van grote taalmodellen (LLM's) verandert de industrieën ingrijpend. Van het genereren van code tot het creëren van content, LLM's hebben een enorm potentieel laten zien. Echter, het is niet genoeg om alleen de concepten van LLM's te begrijpen, het is cruciaal om ze effectief toe te passen in praktische scenario's en de productiviteit te verhogen. Dit artikel is gebaseerd op recente discussies over LLM's op X/Twitter en selecteert een reeks praktische tools en bronnen om u te helpen LLM's beter te benutten en uw eigen AI-productiviteitstools te creëren.

1. LLM-selectie: een breed scala aan opties, elk met zijn eigen sterke punten

De discussies op X/Twitter noemden enkele populaire LLM's, elk met zijn eigen kenmerken en geschikt voor verschillende toepassingsscenario's:

• Claude: Bekend om veilige en verantwoorde AI-ontwikkeling, blinkt uit in het verwerken van complexe redeneertaken en heeft voordelen op het gebied van veiligheid en betrouwbaarheid.
• Gemini: Google's multimodale model, dat in staat is om verschillende soorten content te begrijpen en te genereren, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video, geschikt voor scenario's die cross-media verwerking vereisen.
• GPT (bijv. GPT-4): OpenAI's vlaggenschipmodel, dat uitblinkt in tekstgeneratie, code schrijven en dialooginteractie, met een grote gebruikersgroep en een rijk ecosysteem.
• Kimi: (voorheen Moonshot AI) Heeft een ultralange contextuele capaciteit en is bedreven in het verwerken van lange tekstinformatie, geschikt voor taken zoals leesbegrip en informatie-extractie.
• Qwen (通义千问): Alibaba's open-source grote model, kosteneffectief en snel, en groeit snel.

Enkele belangrijke factoren bij het kiezen van een LLM zijn:

• Prestaties: De nauwkeurigheid, snelheid en efficiëntie van het model bij specifieke taken.
• Kosten: De kosten van het gebruik van het model, inclusief tokenprijzen en API-aanroepkosten.
• Veiligheid: Of het model beveiligingslekken heeft en of het schadelijke of ongepaste content kan genereren.
• Gebruiksgemak: Of het model gemakkelijk in bestaande systemen kan worden geïntegreerd en of er uitgebreide documentatie en ondersteuning beschikbaar is.
• Contextlengte: De maximale lengte van de invoertekst die het model kan verwerken, cruciaal voor het verwerken van lange teksttaken.

Praktische suggesties: Voordat u een LLM kiest, moet u eerst uw toepassingsscenario en behoeften definiëren. Vervolgens kunt u proberen de API's of online demo's van verschillende LLM's te gebruiken om hun prestaties, kosten en gebruiksgemak te vergelijken, en uiteindelijk het model te kiezen dat het beste bij u past. Als uw taak bijvoorbeeld het genereren van hoogwaardige marketingteksten is, kunt u GPT-4 of Claude proberen. Als uw taak het verwerken van grote hoeveelheden documenten is, kunt u overwegen Kimi of Qwen te gebruiken.

2. Efficiëntieverbetering: gebruik Agent om workflows te automatiseren

X/Twitter noemde Coding Agent en Computer-Use Agent, die u kunnen helpen bij het automatiseren van taken zoals code schrijven en computerbediening, waardoor de werkefficiëntie aanzienlijk wordt verbeterd.

• Coding Agent: Bijvoorbeeld Claude Code, Cursor, OpenCode en Lovable, die automatisch code kunnen genereren, code kunnen debuggen en codetests kunnen uitvoeren op basis van uw natuurlijke taalinstructies.
• Computer-Use Agent: Bijvoorbeeld Manus en OpenAI/Claude, die de handelingen van menselijke gebruikers kunnen simuleren en automatisch verschillende computertaken kunnen voltooien, zoals het verzenden van e-mails, het zoeken naar informatie en het beheren van bestanden.

Hoe Agent te gebruiken om de efficiëntie te verbeteren:

• Automatiseer repetitieve taken: Laat Agent de tijdrovende en repetitieve taken voltooien, zoals data opschonen, rapporten genereren en code refactoren.
• Snelle prototype-ontwikkeling: Gebruik Coding Agent om snel codeprototypes te genereren en het productontwikkelingsproces te versnellen.
• Onbeheerde bediening: Laat Computer-Use Agent taken automatisch op de achtergrond uitvoeren, zoals het bewaken van de systeemstatus en het automatisch beantwoorden van e-mails.

Praktische suggesties: Kies de Agent-tool die bij u past en leer hoe u deze moet gebruiken. Als u bijvoorbeeld een programmeur bent, kunt u proberen Cursor of OpenCode te gebruiken om het schrijven van code te versnellen. Als u een marketeer bent, kunt u proberen Agent te gebruiken om automatisch marketingteksten te genereren of social media-accounts te beheren.LLM's kunnen niet alleen tekst verwerken, maar ook worden gebruikt om beelden en video's te genereren en te bewerken. Op X/Twitter werden enkele populaire AI-beeld- en videotools genoemd:

• AI-beelden: Nano Banana Pro, GPT-image en Midjourney, die in staat zijn om hoogwaardige beelden te genereren op basis van je tekstbeschrijvingen.
• AI-video: Google Veo, Sora, Kling en SeeDream, die in staat zijn om realistische video's te genereren op basis van je tekstbeschrijvingen.

Hoe LLM-gestuurde multimediacreatie te benutten:

• Marketingmateriaal genereren: Gebruik AI-beeldtools om productposters, advertentiebanners en social media-afbeeldingen te genereren.
• Animatiefilmpjes maken: Gebruik AI-videotools om je ideeën om te zetten in levendige animatiefilmpjes.
• Virtuele content creëren: Gebruik AI-technologie om virtuele personages, scènes en rekwisieten te creëren, voor gebruik in games, films en virtual reality, enz.

Praktische tips: Probeer verschillende AI-beeld- en videotools uit en verken hun creatieve mogelijkheden. Je kunt bijvoorbeeld Midjourney gebruiken om een uniek kunstwerk te genereren, of Sora gebruiken om een grappig animatiefilmpje te maken.

4. Open source kracht: Qwen 3.5 leidt de weg, omarm het tijdperk van goedkope LLM's

Discussies op X/Twitter benadrukten de release van Alibaba's Qwen 3.5, een open source model met 397B parameters en 17B actieve parameters. Vergeleken met Qwen 3 heeft het voordelen zoals open gewichten, 60% lagere kosten, 8x hogere snelheid en een Token-prijs van slechts 1/18 van Gemini 3 Pro. Dit markeert de versnelling van de LLM-kostenstrijd en betekent dat de open source community steeds krachtigere tools biedt aan ontwikkelaars.

Het belang van Qwen 3.5:

• Verlaagt de drempel voor LLM-gebruik: Open source en lage kosten maken het voor meer ontwikkelaars en bedrijven mogelijk om LLM-technologie te gebruiken.
• Bevordert LLM-technologie innovatie: De open source community kan gezamenlijk LLM-modellen ontwikkelen en verbeteren, waardoor technologische innovatie wordt versneld.
• Verbetert de aanpasbaarheid van LLM's: Ontwikkelaars kunnen LLM-modellen aanpassen aan hun eigen behoeften, om te voldoen aan specifieke toepassingsscenario's.

Praktische tips: Volg Qwen 3.5 en het bijbehorende ecosysteem en probeer het toe te passen in je projecten. Je kunt Qwen 3.5 gebruiken om je eigen LLM-applicatie te bouwen, of Qwen 3.5 gebruiken als basis voor verdere ontwikkeling, om nieuwe toepassingsscenario's te creëren.

5. Veiligheidsrisico's: Jailbreak en Weaponization

Discussies op X/Twitter herinneren ons er ook aan dat we, bij het gebruik van LLM's, aandacht moeten besteden aan de veiligheidsrisico's. De discussie van RedTeamVillage wees erop dat we ons niet alleen moeten richten op het jailbreaken van LLM's, maar ook op hoe we LLM's kunnen weaponizen. Dit betekent dat we de mogelijke kwetsbaarheden van LLM's moeten begrijpen en passende veiligheidsmaatregelen moeten nemen.

De veiligheidsrisico's van LLM's omvatten:

• Prompt Injection: Door speciale prompts te construeren, kan de LLM worden misleid om kwaadaardige acties uit te voeren.
• Data Poisoning: Door kwaadaardige data te injecteren, kan de trainingsdata van de LLM worden vervuild, waardoor deze onjuiste resultaten produceert.
• Model Stealing: Door de output van de LLM te analyseren, kunnen de modelparameters van de LLM worden gestolen.

Hoe de veiligheidsrisico's van LLM's te voorkomen:

• Inputvalidatie: Voer strikte validatie uit op de input van gebruikers om prompt injection te voorkomen.
• Outputmonitoring: Monitor de output van de LLM om afwijkend gedrag tijdig te detecteren.
• Toegangscontrole: Voer strikte controle uit op de toegang tot de LLM om ongeautoriseerde toegang te voorkomen.
• Veiligheidsaudit: Voer regelmatig een veiligheidsaudit uit op het LLM-systeem om veiligheidslekken te ontdekken en te repareren.

Praktische tips: Begrijp de veiligheidsrisico's van LLM's en neem passende veiligheidsmaatregelen. Neem deel aan discussies in de veiligheidscommunity om de veiligheid van LLM's gezamenlijk te verbeteren.Naast de bovengenoemde tools zijn er nog enkele andere bronnen die je kunnen helpen bij het beter bouwen van LLM-applicaties:

• NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM: GPU's en softwarebibliotheken van NVIDIA die het LLM-inferentieproces kunnen versnellen.
• DeepInfra inference platform: Biedt hoogwaardige LLM-inferentieservices, waardoor de kosten van het gebruik van LLM's worden verlaagd.
• Rubric-Based RL: Een methode die gebruikmaakt van LLM's als beoordelaars om de training van reinforcement learning-modellen te begeleiden. (Referentie https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl)
• VideoCaptioner: Een LLM-gebaseerde assistent voor videobijschriftverwerking die de volledige workflow van spraakherkenning, bijschriftsegmentatie, optimalisatie en vertaling ondersteunt.
• Production Level LLM API 构建指南: (Referentie https://amanxai.com/2026/02/11/bui ld-a-production-ready-llm-api/)

Conclusie: Omarm LLM's, creëer oneindige mogelijkheden

LLM-technologie ontwikkelt zich snel en biedt ons ongekende mogelijkheden. Door de juiste LLM te kiezen, Agent-geautomatiseerde workflows te gebruiken, de kracht van open source te omarmen, aandacht te besteden aan veiligheidsrisico's en optimaal gebruik te maken van verschillende bronnen, kunnen we LLM's toepassen in verschillende scenario's, de productiviteit verhogen en oneindige mogelijkheden creëren.