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用大模型总结文章：效果很好，但是玄学
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原文中文，约7300字，阅读约需18分钟。
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内容提要
作者批评Azure AI在中文摘要方面效果不佳，转而使用DeepSeek R1模型，取得显著提升。文章讨论传统编程与AI开发的差异，指出大模型的业务逻辑不透明带来的不确定性，同时强调其在解决复杂问题上的潜力。尽管小模型易用，但效果不及大模型，未来希望能找到更多适用场景，以提升大模型的可靠性与可控性。
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关键要点
- 作者批评Azure AI在中文摘要方面效果不佳，转而使用DeepSeek R1模型取得显著提升。
- 通过设计精准提示词实现高质量文本摘要，成功应用于个人博客所有文章。
- 小模型存在输出格式不稳定等问题，效果不及大模型。
- 传统编程与AI开发的区别在于业务逻辑的透明度和可预测性。
- 大模型的业务逻辑隐入黑箱带来不确定性，但在解决复杂问题上具有潜力。
- 小模型易用但效果差距明显，选择合适模型对结果至关重要。
- 推理过程对GPU的计算量和显存占用较高，可能需要升级硬件。
- 大模型为人类难以预测的问题提供了新的思路，灵活性和宽容性可能更适合实际场景。
- 希望未来能找到更多大模型适用的场景，提升其可靠性与可控性。
- 大模型的使用与传统软件开发方式有本质的不同，需要新的理解和应用。
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