豆包+Mac，让你电脑成为AI电脑

Mac 插上AI翅膀

目前很多人和AI交互大都是经过网页版，很多厂商虽然也有APP客户端，不过目前看来没有很大程度上结合电脑去实现更为智能的体验。

在国内大模型争奇斗艳的时候，发现字节的豆包 给人一种比较舒服的体验。

其实在字节刚推出豆包的时候，我便体验了一把，当时还写了一篇文章👇

今天万万没想到，Mac变AI，你只差了一个豆包电脑版。

豆包电脑版

例如想要在B站上学习，现在的打开方式是这样的——在豆包电脑版里，用AI看视频：

将近15分钟的视频，一下子，各种重点内容全部给你总结好了：

除此之外，之前类似Mac里非常单一的搜索功能（Command+空格），在安了豆包电脑版之后也直接“变废为宝”。 直接可以调起豆包能力

支持自定义

还有一个要特别提出的AI翻译功能，以往都是自己复制去百度翻译中翻译下，简直不要太爽。

还有超多的实用功能，比如扩写、语法修正、逐行代码解释、代码纠错、优化提示词等等：

上述这些操作，一下子让Mac有了AI的味道。可以提供前所未有的计算能力和效率，犹如让各种AI应用在本地运行。

虽然豆包电脑版还不能做到断网运行，但起码算是给Mac注入了不少的AI Power。

但，还不仅仅是这些。接着往下看！

无时无刻陪在你身边

首先是大家在浏览器在做搜索的过程中，往往会面临在茫茫选项中需要筛选的问题，并且还有夹带的各种广告，点来点去，浪费时间，这点不多做赘述

而且更方便的一点是，豆包电脑版是真做到了不懂哪里点哪里。

内嵌的划词功能，可以说是所到之处皆可AI搜索：

办公学习神器

除了“搜”的能力之外，豆包电脑版在“读”、“写”、“画”方面也是一把好手。

例如对于科研党和办公党来说，豆包电脑版可以是一个读文件神器。

只需一个动作——把文件丢进去：

接下来，在写这一块，豆包电脑版也是不敢懈怠

在各个赛道、各个可能用得上的场景、各式各样的风格，它都给你罗列出来了：

从论文、研究报告、总结汇报，到小红书、朋友圈、微博，再到邮件、日报、大纲……工作、生活中能用上的基本上都cover住了。

最后是画，也是相当给力

各式各样的style 还可以加入自己的参考图，简直不要太舒服！！！

豆包是认真做产品的

其实纵观今年大模型的发展，有一条发展线路越发的清晰明了——各个大模型玩家除了在比拼自身实力之外，在玩法上的创意也层出不穷。

究其原因，也是非常简单，正是因为现在已经到了应用为王的节点，能把大模型用起来才是真正的硬道理。

这也就是此前各个大模型玩家展开激烈的价格战的原因之一。

而以豆包为例，从我们刚才展示的各个案例中不难发现，AI应用不仅已经聚焦到了生活、学习、办公等各个大场景，更是深入到了非常细节的小功能。

读论文、写微博文案、日报、邮件、划词、AI搜索、翻译、解释、画海报……比比皆是。

最后给一张豆包官网的模型能力作为总结吧，并不是宣传豆包，只是觉得还可以

如何系统的去学习大模型LLM ？

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
• L1.1 人工智能简述与大模型起源
• L1.2 大模型与通用人工智能
• L1.3 GPT模型的发展历程
• L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
• L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
• L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
• L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
• L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
• L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
• L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
• L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
• L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
• L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
• L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
• L4.1 模型私有化部署概述
• L4.2 模型私有化部署的关键技术
• L4.3 模型私有化部署的实施步骤
• L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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