谷歌 DeepMind 的科学家 Nicholas Carlini 最近在他的博客中分享了他如何利用大语言模型（LLM）来提升工作效率的经验。Carlini 详细列举了 50 个具体的使用案例，主要分为 “帮助你学习” 和 “自动化乏味任务” 两大类。
LLM 可以帮助构建完整的应用程序、优化代码性能，将 Python 代码封装到 C++ 中，还能自动化一些单调的任务，比如映射 Apple Lisa 键盘的输入。此外，LLM 还可以作为 API 参考和搜索工具，快速解决技术细节问题。
在编程领域，LLM 已经成为开发者的工具，尤其是在面对新技术时。通过提供示例和代码片段，LLM 可以帮助快速上手。例如，当需要使用一种新的编程语言或框架时，LLM 能生成相关的代码示例，解释关键概念，还能提供详细的文档。
LLM 还能帮构建完整的应用程序。不论是前端、后端，还是全栈开发，LLM 都能提供建议和代码片段。比如说，要构建一个基于 React 的前端应用，LLM 可以生成组件代码、路由配置以及状态管理的示例代码，帮助搭建项目的基本框架。
在代码优化方面，LLM 也有应用。一个典型的例子是将 Python 代码封装到 C++ 中以提高执行效率。LLM 能自动生成 C++ 代码，并提供详细的注释，解释每一行代码的功能。此外，LLM 还能自动化代码优化过程。通过分析代码结构和性能瓶颈，LLM 可以提出优化建议，甚至直接生成优化后的代码。比如，对于一个复杂的算法，LLM 可以识别出其中的低效部分，并提供更高效的实现方案。
在研究领域，LLM 的应用也很广泛。一个例子是自动化单调任务。比如映射 Apple Lisa 键盘的输入，这种重复性工作通常需要大量手动操作。而 LLM 可以通过学习和模仿这些操作，自动生成相应的代码。此外，LLM 还能自动生成实验报告和数据分析。通过输入实验数据，LLM 可以自动生成详细的实验报告，包括数据分析、图表生成和结论总结。
LLM 在作为 API 参考和搜索工具方面也有应用。研究人员在解决技术细节问题时，常常需要查阅大量文档和示例代码。LLM 可以快速搜索和分析相关文档，提供准确的答案和示例代码。
尽管 LLM 在提高工作效率上有潜力，但生成的信息也可能被滥用。为了防范这些风险，研究人员和开发者需要制定使用规范和安全措施，确保 LLM 的输出内容经过验证和审查。建立透明的使用记录和追踪机制，也有助于识别和防止信息滥用。