今天我邀请到了我觉得国内在 IP ➕教育培训知识付费领域非常厉害的 AI 专家，

他就是张琦背后的CTO，他们在长沙建立了 50 个人的团队来做大模型，从数据化开始出发，继续做 AI 加 IP 业务。

我和他切磋了几个问题，对我非常有启发，具体内容如下。

一、你觉得国内什么场景的公司应该关注 AI 对业务的赋能。

David：我觉得现在国内很多公司都会关注，最关注的应该是劳动密集型，成本特别高，老板一直在思考如何能把成本降低。

降本增效是第一目的，非常直接，我举一个非常简单的例子，很多从互联网上获取流量的公司往往都会成立一个部门叫新媒体部门。

新媒体部门经常干的是搞文案、拍视频，或者在网上找爆款视频拆解它的文案，再进行解析，这个事情需要的人很多，而且经常面对重复机械的工作。有 AI 的话，特别是制造流程编排的这种问题，一个流程编排智能体，可能替代整个团队。

而且这个流程编排傻瓜式操作快速拉取网上已经开发出来的插件，很可能就半小时到 2 小时，一个人干一个团队一个月的工作。

这是 IP 公司最核心的一个优化场景，最能落地，直接可以赋能操盘手的场景。

我认为降本不见得要把这个人砍掉，核心点是原来 5 个人的团队能干 50 个人的事，那也是降本增效。

原先是人肉操盘手，现在用操盘手的脑子加 AI 这个手，成为更强大的操盘手。

二、大模型无法满足个性化的、精准的需求。

第二个场景是所有企业做电商、做销售都会有客服。客服并发能接的量是有限的，而且靠单纯招人的数量不见得能解决这个问题。

这种场景 AI 赋能又来了。AI 现在最明显的优势是识别问题很准的，我能把所有产品知识全学了，比你的客服更专业、更懂你的产品。

刘思毅：我想提一个非常群响的问题，我们现在有 1 万个付费会员，都是享受我们 1V1 的服务的。

但我们的客服需要有非常高级的情绪价值的，工作非常的繁杂，已经超饱和了。

我们 40 万私域就更饱和了，一个人管的是 5 万个流量。我们可以用 AI 给他赋能，但是我最大的担心是我不想让他失去人肉带来的情绪价值，所以能结合吗？

David：我们不能让人肉被机器完全百分百代替。

AI 的目前的训练，有一个专有词语叫做提示词工程师，它是牵涉到了很多的模式，提示词中有一个重要的模式板块，叫做 r 角色 roll。是你的角色的定义确定你的岗位，

第二是确定你的语言风格，在这个过程中，以前大家提的时候只是用数据训模型，但还有一个训练，叫做角色训练，就是不同的人、不同的小的微的模型，它可以代表不同的岗位的人员，甚至可以为你刘思毅宝宝单独训一个模型。

刘思毅：我一直在找这样的，但是我都没有找到很好的，是因为我要训吗？它是一个不断的调优的过程，要长期基于我知道的需求调吗？

David：国内有两个方式，一个就是用大模型，直接用提示词搞数据就搞定了。它有一个最大的点：它是广义型的、广泛型的，它理解的很多，但它无法满足个性化的、精准的需求。

你在公司里面的所有岗位的员工，你有没有遇到一个员工说他各个岗位、各个细节，所有的事他都能干？

不太可能吧，大模型就这个意思，可以做大盘全局观。但是离不开各位岗位最牛逼的那个人。那个就叫小参数模型。

刘思毅：小参数模型要自己搞吗？

David：小参数模型我们一般专门针对这个岗位来做训练，它和大模型最大的点差异是它的成本没那么高。大模型讲究的是算力，是小模型讲究的是数据，越高质量的数据训练的越好。