我也是计算机行业老兵，我司对AI大模型的应用非常的关注，鼓励全员都在利用大模型对自己的工作进行变革，所以对大模型有一定的认知，说说我的理解：
大模型的东西和传统的软件开发，功能迭代完全是两码事，传统功能迭代只需要堆人基本上都可以线性提高产出，加快迭代速度，因为计算机开发相关的生态系统整体都非常成熟，研发工程师就是利用工具不停的累代码就行。所以只要产品经理不出什么幺蛾子，研发团队基本都可以稳定产出。这些都是线性产出的。
但是大模型不一样，最大的差别就是大模型是一个完全封闭的黑盒子，这个盒子有众多的参数和数据，同时配套的方法论和工具等都没有
积累，也没有所谓的Best Practice，没有人能拍胸脯说我这一次调整结果是好还是差，极有可能覆盖了A但是原来的B变得很差，反之亦然。
但是大模型有一个非常重要的特质：那就是他的产出是非线性的，当你经过无数次的探索后极有可能偶然性的发现最好的使用方式，一旦发现，产出将是指数型的增长。
所以我猜测现在AD团队大概率还是在摸索最佳配置方案中（你蔚确实也很谨慎），或许这个过程可能很长，也有可能很短，但是现在能做的只有这些。
大家给一点耐心吧，只要摸索出来，这些东西都可以短时间内追上来的。想一想23年底某车企还在门店NOA呢
戒骄戒躁，勿要自乱阵脚，这“盛世”难道不是友商愿意看到的吗？
蔚来汽车[超话]
