当大模型应用落地遇 “懂王”：八大不良狂热大揭秘

在这个AI如火如荼的时代，DeepSeek这样的突破性模型让我们看到了无限可能，但狂热之下，总有那么一些“懂王”和“空想家”，用他们的“智慧”给AI应用开发者的路上布满了荆棘。今天，就让我们戴上讽刺的眼镜，一起揭露那些阻碍AI应用落地的8大不良狂热。

1. AI万能论：客户的“我懂”综合症
   在这个万物皆可AI的年代，有些客户比AI专家还自信，坚信AI能一夜之间解决所有问题。他们不听解释，不看数据，只认一个理：“模型很强，就是你不行。”仿佛只要念一句“AI咒语”，世界就会瞬间美好。这种“我不听我不听”的任性，让开发者们哭笑不得，只能默默在心里吐血。

2. 云端吹牛家：没做过项目的比做过项目的更能侃
   你没见过猪跑，但你一定听过云端吹牛家的“AI神话”。这些从未下地实践过的“理论家”，执拗且自信，把AI应用说得天花乱坠，仿佛只需一键，世界就能大不同。而那些真正在项目里摸爬滚打的开发者，反而因为深知其中艰辛，只能在一旁瑟瑟发抖，心里默念：“大哥，你先下来试试水再说？”

3. 模型为王？别太天真！
   都说模型是决定应用成败的关键，但别忘了，它可不是唯一因素。就拿RAG来说，2年了做到准确率90%，2秒出结果，现实中有几个能做到？应用落地，技术、数据、场景一个都不能少，少了哪个都是瘸腿跑马拉松。

4. 黑盒迷恋症：业务的“隐形人”
   “模型可以是黑盒子，应用可不是！”这句话喊得震天响，但总有人选择性失聪。他们忽略了业务流程，忽视了业务数据的结合，以为扔个模型进去就能自动吐金子。结果，应用成了无头苍蝇，四处碰壁。

5. 一问一答的童话：应用效果不是过家家
   别以为应用效果就是给大模型抛个问题，它吐出个答案，不合适就再问一次那么简单。准确率、安全性、可复现性、响应速度……这些都是衡量应用好坏的金标准。少了一样，都可能让你的应用变成“鸡肋”。

6. 提示词万能药：背后的“隐形大军”
   一句提示词搞定一切？醒醒吧，现实是残酷的。应用背后有数据清洗、接口对接、用户体验优化……无数个环节需要精心打磨。提示词只是冰山一角。

7. 对话崇拜症：形态的“单一化”
   对话是AI应用的一种形态，但不是唯一。COZE是Agent一种形态，但不是唯一，殊不知，AI的世界广阔无垠，从自动驾驶到智能制造，从医疗诊断到金融风控，对话只是冰山一角。别让对话框限制了你的想象力。

8. 知识库万能论：数据不是丢进垃圾桶的废纸
   以为大模型+知识库就能解决一切？太天真了！审核、推理、写作、数据分析……每个场景都有其独特性，不是一股脑儿丢进知识库就能自动产出黄金的。大模型虽强，但实际情况是，数据的处理和应用远比想象中复杂。

在这个AI风起云涌的时代，我们既要拥抱技术的革新，也要警惕那些不切实际的幻想。毕竟，AI不是魔法，它是科学，是工程，是需要我们脚踏实地一步步去探索和实践《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》这一领域（京东图书：https://item.jd.com/14373635.html）。让我们带着这份清醒，继续在AI的征途中，寻找那份属于人类的智慧之光。