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最近开会，我发现一个规律：

只要有人讲 AI，会议室里就会出现两种人——

一种是真的在讲 AI， 一种是在讲"听起来像 AI"的词。

作为一个老实巴交的技术人，我本来是不想写这种文章的。但看到太多人被"装腔派"忽悠得一愣一愣，实在忍不住了。

今天，我就来做一件事：

教你识别 AI 装腔，顺便科普一下真正的概念。

你要是想学装腔，这篇文章也能用。 但我建议你学完真的，再去装，装得更像一点。

一、LLM：装腔界的入门必修词

🎭 装腔现场

“这个问题嘛，本质上是一个LLM可以解决的问题。我们只要把数据喂给大模型，让它自己分析就好了。”

听到这句话，业务同学通常会露出"哇好专业"的表情。

但我告诉你，这句话的信息量约等于：

“这个问题嘛，本质上是一个电脑可以解决的问题。”

📚 真相时间

LLM = Large Language Model = 大语言模型

它是什么？

简单讲，就是一个读了互联网上几乎所有文字的超级学霸。它没有真正的"理解"，但它看过太多文字，所以能根据上下文，预测下一个最可能出现的词。

打个比方：

• 你说"今天天气真"，它会接"好"
• 你说"你这个"，它会接"笨蛋"（取决于它学过什么语料）

关键概念：

🚨 如何识别装腔

装腔者会说：

“我们把所有数据喂给 LLM。”

真懂的人会问：

“数据有多少 token？Context window 够吗？要不要分段处理？”

**记住：**一说"喂"，八成在装。真正做过的人，都知道模型是有"胃容量"的。

二、品牌速记：GPT、Claude、DeepSeek 到底啥区别

🎭 装腔现场

“GPT、Claude、DeepSeek，其实都一样，本质都是大语言模型。我们选哪个都行，关键是思路。”

这句话的精妙之处在于：

• 技术上：非常粗糙
• 气势上：非常正确
• 责任上：全部甩给"模型本身"

📚 真相时间

这几个模型，真的不一样。

选型的真正考量：

1. 合规性

   • 数据能不能出境？

2. 成本

   • 调用一次多少钱？

3. 能力匹配

   • 你的场景需要什么能力？

4. 响应速度

   • 用户能等多久？

🚨 如何识别装腔

装腔者会说：

“模型只是工具，关键是思路。” （此时他并没有任何思路）

真懂的人会说：

“这个场景我们对比了 GPT-4o 和 Claude，Claude 的长文本处理更稳定，但 GPT 的 function calling 更成熟，综合考虑成本和延迟，建议用 XXX。”

三、RAG：装腔界的进阶词汇

🎭 装腔现场

“我们可以用RAG来增强大模型的能力，让它具备企业知识。”

讲完这句话，全场安静三秒。

因为大部分人不知道 RAG 是啥，但又不好意思问。

于是装腔者获得了短暂的"知识权威"地位。

📚 真相时间

RAG = Retrieval-Augmented Generation = 检索增强生成

大白话：先搜索，再回答。

为什么需要它？

因为 LLM 有两个致命问题：

1. 知识是旧的

   • 训练截止日期之后的事，它不知道

2. 会一本正经胡说八道

   • 它不知道的，它会编

RAG 的原理：

用户提问 → 先从企业知识库搜索相关内容 → 把搜到的内容和问题一起交给 LLM → LLM 基于这些内容回答

打个比方：

• 没有 RAG：考试闭卷，全靠记忆，记不住就瞎编
• 有了 RAG：考试开卷，可以翻书，但要找得到答案在哪

RAG 的关键环节：

🚨 如何识别装腔

装腔者会说：

“我们把所有文档喂给大模型，它就具备企业知识了。”

真懂的人会说：

“直接喂是不行的，context window 放不下。我们需要建向量库，做 RAG。文档切分策略还要根据业务场景调，这块比较花时间。”

**记住：**说"喂进去就行"的，100% 没做过。

四、装腔速查表

为了方便大家在会议室里快速识别，我整理了一张对照表：

五、说句实在话

讲了这么多，我想说一句实在话：

装腔不可怕，可怕的是装到自己都信了。

AI 确实是个好东西， LLM 确实能解决很多问题， RAG 确实是企业落地的主流方案。

但每一个"确实"背后，都有一堆细节要处理。

真正做过的人，不会说"喂进去就行"。 真正做过的人，会跟你讲 token、讲 prompt、讲向量检索召回率。

所以下次开会，你听到有人讲 AI：

• 如果他讲的全是大词，没有细节 → 装腔
• 如果他讲的全是问题、全是坑 → 真做过

装腔一时爽，落地火葬场。 下期预告：Agent、Function Calling、MCP——装腔界的高阶词汇。

这是「职场 AI 装腔指南」系列的第一篇。

我会持续更新，教你识别 AI 圈的"新词老套路"。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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