بعد ظهور LLMs ، لم يتوقف القذف في طبقة التطبيق أبدا. من الضبط الفوري إلى تكوين سير العمل إلى بناء الوكيل ، فإن الهدف النهائي هو نفسه: جعل LLMs تعمل بشكل أفضل للبشر والضغط على أداء الماكينة إلى أقصى الحدود. يمكن تقسيم ضغط LLMs إلى بعدين. الأول هو مساعدته في العثور على الخوارزمية المثلى وجعل التفكير أقل انعطافا. تحقيقا لهذه الغاية ، قطعنا تقريبا كل مسار يمكننا التفكير فيه ، مما سمح لطلاب ماجستير القانون بتعلم التفكير (التفكير ، والاتساق الذاتي ، والنقد الذاتي) ، وتعلم التفكير والتخطيط (التفكير ، التخطيط ، سلسلة الفكر ، شجرة الفكر). تعلم الحفظ (الذاكرة قصيرة المدى ، الذاكرة طويلة المدى) حتى لا تفقد ذاكرتك بعد محادثة طويلة ؛ تعلم كيفية العثور على المعرفة (RAG ، الرسم البياني المعرفي) وتكملة الحقائق في العالم الخارجي ؛ تعلم كيفية إنشاء بناء السياق لحشو المزيد من المعلومات الصحيحة في رموز محدودة. تعلم كيفية استخدام الأدوات (استخدام الأداة ، استدعاء الوظائف ، MCP) لترك الأشياء للبرامج الخارجية لتشغيلها ، بدلا من إنشائها بنفسك ؛ انتظر دقيقة. الغرض الأساسي من هذه الأشياء هو مساعدة LLMs على فهم ما يفعله البشر بشكل أسرع ، والعثور على المسار الأقل تكلفة حول الهدف الموجه ، والركض إلى الحل الأمثل. البعد الثاني هو ضغط الوقت ، مما يسمح ل LLMs بالعمل على مدار 24×7 ساعة في اليوم. عندما يكون لدينا فهم أعمق لماجيستير الحقوق ، فمن السهل التفكير فيهم على أنهم "موظفون رقميون" لأنفسنا أو لمؤسستنا ، وهم لا يكلون ولا يمكنهم الشكوى ، ويمكنهم الاستمرار في العمل والتعلم. يستخدم معظم الأشخاص الذكاء الاصطناعي اليوم ، ولا يزالون عالقين في سيناريوهات أحادية النقطة مثل التحقق من المعلومات وتلخيص المحتوى وكتابة التقارير الأسبوعية. نحتاج أولا إلى التخطيط لمصنعنا الرقمي الذكاء الاصطناعي - فكر بوضوح في "المنتج" الذي نريد إنشاؤه ، سواء كان نظاما يجمع المعرفة ، أو عملية تجارية آلية ، أو خدمة يمكن تكرارها على مدى فترة طويلة من الزمن. في هذا المصنع ، الذكاء الاصطناعي هو الجلاد على خط الإنتاج ، وهو مسؤول عن معالجة وإخراج محددين. لقد تغير دور البشر، من "العمال الذين يعملون شخصيا" إلى "مشرفين ومديرين". بدلا من القيام بكل خطوة يدويا ، يقوم البشر بتصميم خطوط الأنابيب ووضع القواعد وتعيين المقاييس ومراقبة الجودة وجدولة الموارد عند الحاجة. بمعنى آخر ، لا تكمن قيمة الذكاء الاصطناعي في "القيام بالقليل من العمل" من أجلنا ، ولكن للمساعدة في تشغيل خط التجميع بأكمله ، والبشر أشبه ب "مديري المصانع الرقمية". عندما يتم الجمع بين هذين البعدين ، تنشأ نقطة الانعطاف الحقيقية. لم تعد LLMs مجرد أدوات باردة ، ولكنها أصبحت تدريجيا شركاء يمكنهم التعاون لفترة طويلة. يمكن أن يأخذ المخاض المتكرر ويوفر نظرة ثاقبة للقضايا المعقدة. لا يتعلق الأمر فقط ب "القيام بالأشياء من أجلك" ، بل يتعلق ب "القيام بأشياء معك". لا تتعلق الفجوة في المستقبل بمن يمكنه كتابة مطالبات أكثر جمالا ، ولكن حول من يمكنه حقا دمج LLMs في وقتهم وتنظيمهم لتشكيل طريقة إنتاج مستقرة. لذلك ، ما إذا كان سيتم استخدامه ، وما هو العمق الذي ستستخدمه ، وما إذا كان يمكن تحسينه باستمرار هي مصادر القدرة التنافسية على المدى الطويل. كل من يمكنه إدارة الذكاء الاصطناعي ك "مصنع" وتحويل نفسه من منفذين إلى مشرفين ومديرين سيحصل على فوائد تراكمية قابلة لإعادة الاستخدام حقا في عملهم وأعمالهم اليومية في المستقبل.