LLM Applikationsutveckling: Utvalda verktyg och resurser för att skapa din AI-produktivitetsarsenal

Den snabba utvecklingen av stora språkmodeller (LLM) förändrar branscher i grunden. Från kodgenerering till innehållsskapande har LLM visat en enorm potential. Det räcker dock inte med att bara förstå konceptet LLM, det viktigaste är hur man effektivt tillämpar dem i praktiska scenarier för att öka produktiviteten. Den här artikeln kommer att baseras på de senaste diskussionerna om LLM på X/Twitter och välja ut en rad praktiska verktyg och resurser för att hjälpa dig att bättre bemästra LLM och skapa din egen AI-produktivitetsarsenal.

1. LLM-val: En mångfald av alternativ, var och en med sina egna styrkor

Diskussionerna på X/Twitter nämnde några populära LLM, som alla har sina egna egenskaper och är lämpliga för olika applikationsscenarier:

• Claude: Känd för säker och ansvarsfull AI-utveckling, bra på att hantera komplexa resonemangsuppgifter, med fördelar inom säkerhet och tillförlitlighet.
• Gemini: Googles multimodala modell som kan förstå och generera flera typer av innehåll som text, bilder, ljud och video, lämplig för scenarier som kräver bearbetning av flera medier.
• GPT (t.ex. GPT-4): OpenAIs flaggskeppsmodell, utmärker sig inom textgenerering, kodskrivning och dialoginteraktion, med en stor användarbas och ett rikt ekosystem.
• Kimi: (tidigare Moonshot AI) Har en superlång kontextuell förmåga, bra på att hantera lång textinformation, lämplig för läsförståelse, informationsutvinning och andra uppgifter.
• Qwen (通义千问): En storskalig modell med öppen källkod från Alibaba, kostnadseffektiv och snabb, och växer snabbt.

Några viktiga faktorer att tänka på när du väljer en LLM är:

• Prestanda: Modellens noggrannhet, hastighet och effektivitet i specifika uppgifter.
• Kostnad: Kostnaden för att använda modellen, inklusive tokenpriser och API-anropsavgifter.
• Säkerhet: Huruvida modellen har säkerhetsbrister och om den kan generera skadligt eller olämpligt innehåll.
• Användarvänlighet: Hur lätt modellen är att integrera i befintliga system och om det finns omfattande dokumentation och support.
• Kontextlängd: Den maximala längden på indatatexten som modellen kan hantera, vilket är avgörande för att hantera långa textuppgifter.

Praktiska råd: Innan du väljer en LLM, klargör först dina applikationsscenarier och behov. Sedan kan du försöka använda API:erna eller onlinedemonstrationerna för olika LLM för att jämföra deras prestanda, kostnad och användarvänlighet och slutligen välja den modell som passar dig bäst. Om din uppgift till exempel är att generera högkvalitativ marknadsföringstext kan du prova GPT-4 eller Claude. Om din uppgift är att hantera stora mängder dokument kan du överväga att använda Kimi eller Qwen.

2. Effektivitetsförbättring: Använd agenter för att automatisera arbetsflöden

X/Twitter nämnde Coding Agent och Computer-Use Agent, som kan hjälpa dig att automatisera uppgifter som kodskrivning och datoroperationer, vilket avsevärt förbättrar arbetseffektiviteten.

• Coding Agent: Till exempel Claude Code, Cursor, OpenCode och Lovable, som automatiskt kan generera kod, felsöka kod och utföra kodtester baserat på dina naturliga språkinstruktioner.
• Computer-Use Agent: Till exempel Manus och OpenAI/Claude, som kan simulera mänskliga användares operationer och automatiskt slutföra olika datoruppgifter, som att skicka e-post, söka information och hantera filer.

Hur man använder agenter för att förbättra effektiviteten:

• Automatisera repetitiva uppgifter: Låt agenten slutföra de tidskrävande och repetitiva uppgifterna, som datarensning, rapportgenerering och kodrefaktorering.
• Snabb prototyputveckling: Använd Coding Agent för att snabbt generera kodprototyper och påskynda produktutvecklingsprocessen.
• Obemannad drift: Låt Computer-Use Agent automatiskt utföra uppgifter i bakgrunden, som att övervaka systemstatus och automatiskt svara på e-post.

Praktiska råd: Välj de agentverktyg som passar dig och lär dig hur du använder dem. Om du till exempel är programmerare kan du prova att använda Cursor eller OpenCode för att påskynda kodskrivningen. Om du är marknadsförare kan du prova att använda en agent för att automatiskt generera marknadsföringstext eller hantera sociala mediekonton. 3. Bilder och video: LLM-driven multimediaskapande

LLM kan inte bara hantera text, utan kan också användas för att generera och bearbeta bilder och videor. X/Twitter nämnde några populära AI-bild- och videoverktyg:

• AI-bilder: Nano Banana Pro, GPT-image och Midjourney, som kan generera högkvalitativa bilder baserat på dina textbeskrivningar.
• AI-video: Google Veo, Sora, Kling och SeeDream, som kan generera realistiska videor baserat på dina textbeskrivningar.

Hur man utnyttjar LLM-driven multimediaskapande:

• Generera marknadsföringsmaterial: Använd AI-bildverktyg för att generera produktaffischer, annonsbanners och bilder för sociala medier.
• Skapa animerade kortfilmer: Använd AI-videoverktyg för att förvandla dina idéer till levande animerade kortfilmer.
• Skapa virtuellt innehåll: Använd AI-teknik för att skapa virtuella karaktärer, scener och rekvisita för spel, filmer och virtuell verklighet etc.

Praktiska råd: Försök att använda olika AI-bild- och videoverktyg för att utforska deras kreativa förmågor. Du kan till exempel använda Midjourney för att generera ett konstverk med en unik stil, eller använda Sora för att skapa en rolig animerad kortfilm.

4. Öppen källkods kraft: Qwen 3.5 i spetsen, omfamna en lågkostnads-LLM-era

Diskussioner från X/Twitter betonade lanseringen av Alibaba Qwen 3.5, en modell med öppen källkod med 397B parametrar och 17B aktiveringsparametrar. Jämfört med Qwen 3 har den fördelar som öppna vikter, 60 % lägre kostnad, 8 gånger högre hastighet och ett Token-pris som bara är 1/18 av Gemini 3 Pro. Detta markerar en acceleration av LLM-kostnadskriget och innebär också att open source-communityn ger utvecklare allt kraftfullare verktyg.

Qwen 3.5:s betydelse:

• Sänker tröskeln för LLM-användning: Öppen källkod och låg kostnad gör att fler utvecklare och företag kan använda LLM-teknik.
• Främjar LLM-teknikinnovation: Open source-communityn kan gemensamt utveckla och förbättra LLM-modeller, vilket accelererar teknikinnovation.
• Förbättrar LLM:s anpassningsbarhet: Utvecklare kan anpassa LLM-modeller efter sina egna behov för att möta specifika applikationsscenarier.

Praktiska råd: Följ Qwen 3.5 och dess relaterade ekosystem och försök att tillämpa det i dina projekt. Du kan använda Qwen 3.5 för att bygga dina egna LLM-applikationer, eller basera vidareutveckling på Qwen 3.5 för att skapa nya applikationsscenarier.

5. Säkerhetsrisker: Jailbreak och Weaponization

Diskussioner på X/Twitter påminner oss också om att vi, när vi använder LLM, måste vara uppmärksamma på dess säkerhetsrisker. Diskussionen på RedTeamVillage påpekade att man inte bara ska begränsa sig till att jailbreaka LLM, utan snarare fokusera på hur man weaponize LLM. Detta innebär att vi måste förstå de sårbarheter som LLM kan ha och vidta lämpliga säkerhetsåtgärder.

LLM:s säkerhetsrisker inkluderar:

• Prompt Injection: Genom att konstruera speciella prompter, lura LLM att utföra skadliga operationer.
• Data Poisoning: Genom att injicera skadlig data, förorena LLM:s träningsdata, vilket får den att producera felaktiga resultat.
• Model Stealing: Genom att analysera LLM:s output, stjäla LLM:s modellparametrar.

Hur man förhindrar LLM:s säkerhetsrisker:

• Inputvalidering: Utför strikt validering av användarnas input för att förhindra prompt injection.
• Outputövervakning: Övervaka LLM:s output och upptäck onormalt beteende i tid.
• Åtkomstkontroll: Utför strikt kontroll av LLM:s åtkomst för att förhindra obehörig åtkomst.
• Säkerhetsrevision: Utför regelbundna säkerhetsrevisioner av LLM-systemet för att upptäcka och åtgärda säkerhetsbrister.

Praktiska råd: Förstå LLM:s säkerhetsrisker och vidta lämpliga säkerhetsåtgärder. Delta i säkerhetscommunityns diskussioner för att gemensamt förbättra LLM:s säkerhet.6. Resursrekommendationer: Hörnstenarna för att bygga LLM-applikationer

Förutom de ovan nämnda verktygen finns det några andra resurser som kan hjälpa dig att bygga LLM-applikationer bättre:

• NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM: GPU:er och mjukvarubibliotek från NVIDIA som kan accelerera LLM-inferensprocessen.
• DeepInfra inference platform: Tillhandahåller högpresterande LLM-inferenstjänster, vilket minskar kostnaderna för att använda LLM.
• Rubric-Based RL: En metod som använder LLM som bedömare för att guida träningen av förstärkningsinlärningsmodeller. (Se https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl)
• VideoCaptioner: En LLM-baserad assistent för videoundertextning som stöder taligenkänning, undertextsegmentering, optimering och översättning i hela processen.
• Produktionsnivå LLM API Byggguide: (Se https://amanxai.com/2026/02/11/bui ld-a-production-ready-llm-api/)

Slutsats: Omfamna LLM, skapa oändliga möjligheter

LLM-tekniken utvecklas snabbt och ger oss aldrig tidigare skådade möjligheter. Genom att välja rätt LLM, använda Agent för att automatisera arbetsflöden, omfamna öppen källkod, uppmärksamma säkerhetsrisker och fullt utnyttja olika resurser kan vi tillämpa LLM på olika scenarier, öka produktiviteten och skapa oändliga möjligheter.