44｜如何面对不断更新的大模型？

1. 大模型的快速发展和不断涌现给人带来焦虑感。 2. 大模型的API的统一性，使得代码可以通过相同的方式进行处理，无需考虑不同API之间的差异性，从而保证代码的稳定性。 3. 大模型的底层技术在短时间内并没有更大的进步，新模型的出现主要是工程层面的进步，是量变而非质变。 4. 大模型的底线能力是不变的，大模型中的基础能力如聊天、按格式输出内容、基本的推理能力等是不变的。 5. 在应用开发中，选择更好的大模型并不是核心，核心是将AI嵌入到业务流程中去，让AI改造业务流程。 6. 理解大模型现在的水准可以帮助做出更好的架构决策，如将不同的请求分发给不同的模型，以节省调用模型的成本。 7. 引入大模型路由，根据用途的差异采用不同的模型，以保证应用代码的稳定。 8. 评估什么模型适合用在什么地方是一个技术选型的工作，一旦确定，在一段时间内是可以保持稳定的。