我们知道在编程领域，AI的全面覆盖仅花了几个月，这短短几个月内，AI用得不好的程序员已经失去竞争力了。那么作为知识产权的从业者，我们不得不思考，AI在知识产权领域进化为核心生产力的时间，还有多久？
技术的浪潮已至，许多前瞻的专利代理人已经开始探索，如何利用通用大模型（如豆包、kimi、deepseek、千问等）来辅助处理最头疼的OA答复任务。
通常，这个过程是这样的：
•第一步：资料准备与上传。手动检索并整理好案件的所有相关文件——审查意见通知书、本申请的权利要求书和说明书，以及通知书中引用的全部对比文件。
•第二步：构建提示词（Prompt）与“AI教学”。接下来是最关键的环节。代理人需要像编写一套复杂的程序一样，精心设计提示词。这套指令通常包括：
•角色设定：“你是一名资深的中国专利代理人…”
•任务描述：“请分析本申请权利要求1相对于对比文件1的区别技术特征…”
•知识框架：“…并依据专利法中关于创造性的‘三步法’进行判断。”
•输出要求：“请给出至少两种答复策略，包括修改方案和争辩理由。”
•第三步：反复追问与结果校准。模型给出的第一版答复往往只是一个起点。不乏许多常识性错误（如技术上或专利上的），代理人需要通过多轮追问来纠正它的事实错误（“你对技术特征的理解有偏差”、“你不能这么改权书”）、补充它忽略的细节（“这个点答的太浅了”），并引导它从不同角度思考（“特征单独来看虽然一样，但放在整个方案里，效果也一样吗”）。
这一套流程走下来，我们发现，通用大模型确实具备强大的信息处理能力，但驾驭它的门槛非常高。客观地讲，这种协作模式存在三大核心难点：
**•**繁琐的前期准备：每次任务都需要手动搜集、整理、复制大量文本，效率低下且容易出错。
**•**极高的交互成本：精准的提示词本身就是一种专业技能，反复的“教学”和“校准”过程，不是所有代理人都擅长的，毕竟和同事对话只需要一句行业黑话，而与大模型对话需要面面俱到，你漏什么要求它就钻什么空。
**•**不稳定的专业性：通用模型缺乏专利领域的深度知识和实务经验，其输出结果的专业性和可靠性难以保证，需要代理人投入巨大精力去甄别和修正。
一番操作下来，代理人发现自己非但没有被解放，反而成了AI的“全职教练”。
可以看到，编程领域是大模型厂商的必争之地，因此针对性优化做得非常多，而专利领域就未必了。至少目前，还没有哪一款通用大模型，代理人可以直接把它当成同事一样去沟通和下发任务。这是否意味着AI在专利领域行不通？
恰恰相反。它只证明了一件事：我们需要的，不是一个需要被手把手教的通用工具，而是一个天生就懂你的专业伙伴。我们需要的不是费力的“指令”，而是心有灵犀的“协同”。
这正是PatX智能体平台诞生的初衷。它并非一个需要你费力调教的通用模型，而是一个专为知识产权领域打造的AI工作平台，旨在解决上述所有痛点。
PatX的辅助答复模块，将资深代理人的经验和智慧内化于系统，用AI的算力武装代理人的专业能力。让我们看看它是如何解决这些问题的：
•针对“繁琐准备” -> 我们提供「智能分析与解读」
您无需手动整理文件。只需上传审查意见通知书，PatX即可自动关联申请文件、对比文件，并解析它们，生成一份经过特殊易读处理的分析报告，快速提炼争议焦点和技术比对。将数小时的阅读分析工作，真正缩短至分钟级。
•针对“高交互成本” -> 我们提供「多路径策略生成」
您无需绞尽脑汁设计提示词。基于深度分析，系统会自动生成多种可行的答复策略，包括不同的修改方案和论证角度，当然也支持自定义要求，如“合并权利要求123”、“合并xx模块的内容”的自动修改和思路整理。您的工作不再是“教AI思考”，而是基于专家级的选项进行“决策”。
•针对“不稳定专业性” -> 我们提供「一键生成答复文稿」
您无需担心输出的专业性。选定策略后，PatX可一键生成结构完整、逻辑严谨的意见陈述书初稿。系统还能学习和模仿团队或个人的优秀范本，确保输出风格统一。您只需聚焦于最终的审核与优化，扮演“把关人”的角色。
简而言之，PatX将代理人从繁琐的事务中释放，使其能将更多精力投入到案件策略、客户沟通和法律理解等核心价值环节。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
