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主持人：面对信息过载，大型AI模型在处理长篇报告时会遇到计算瓶颈。传统的“断舍离”方法由于AI无法预知全文内容，难以准确判断信息的重要性，可能导致关键线索丢失。因此，提出了一种新的方法，即先使用小型AI模型快速生成一个粗略的草稿，为大型模型提供一个初步的答案方向。这个草稿相当于写作时的提纲，帮助大模型更有针对性地筛选和处理信息，从而提高处理速度和准确性。这种方法的核心在于用一个粗糙的“未来”来指导当前的精确处理，类似于在创业或规划人生时，先快速勾勒出一个整体框架，再逐步完善细节。同时，大小模型的配合也体现了团队协作的智慧，即让不同特长的成员在不同阶段发挥优势，实现1+1>2的效果。我认为，这种“草稿撬动大模型”的思路不仅适用于AI，也适用于我们每个人在复杂世界中解决问题。
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