你应该这样构建基于 AI 的产品（译）
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原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文讨论了构建人工智能产品的方法，建议避免仅仅包装现有模型，而是创建独特且有价值的技术。解决方案是创建自己的工具链，结合微调过的模型、自定义编译器和训练的模型。作者强调在需要的地方使用人工智能，而不是完全依赖它。最后，作者推荐使用类似Builder的方法来构建人工智能产品。
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关键要点
- 构建独特且有价值的人工智能产品，避免仅仅包装现有模型。
- 当前大多数AI产品缺乏差异化，容易被复制。
- 使用大型语言模型（LLMs）成本高昂且速度慢，可能不适合所有用例。
- LLMs的定制能力有限，难以满足特定需求。
- 建议创建自己的工具链，结合微调过的模型、自定义编译器和训练的模型。
- 构建AI产品时，首先应使用正常的编程实践，探索问题空间。
- 逐步构建复杂功能，避免一开始就依赖人工智能。
- 通过生成数据和训练自己的模型，提升产品的质量和效率。
- 控制自己的模型可以带来更好的隐私保护和持续改进的能力。
- 在项目中尽可能长时间地避免使用人工智能，只有在必要时才将其连接到代码上。
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