要在它的基础上进行少量的二次开发，就能快速得到一个专业模型，成本降低了90以上，效率提升了几十倍。
比如一家医疗设备公司，想开发一个辅助医生诊断皮肤病的ai系统，以前可能需要组建一个庞大的研发团队，收集大量的皮肤病影像数据和病例，训练几个月才能出原型；现在只需要下载ernie 45 vl，增加一个“皮肤病诊断专家模块”，输入相关的影像和病例数据，几周就能完成开发，快速投入使用。
这种快速适配专业领域的能力，能让ai技术更快地落地到各行各业，解决更多专业场景的痛点问题，推动整个社会的数字化转型。
八、128k超长上下文的“隐藏价值”记长文本，还能做复杂任务规划
前面咱们讲了128k超长上下文能“记住”几万字的信息，其实它还有一个“隐藏价值”——能做复杂任务规划，也就是让模型根据长文本信息，制定详细的执行计划，甚至完成多步骤的复杂任务。
（一）复杂任务规划：让模型成为你的“专属助理”
比如你是一个项目负责人，需要组织一个大型的线下活动，你可以给ernie 45 vl发一份几万字的活动需求文档，里面包括活动主题、参与人数、预算、时间节点、场地要求、流程安排等信息，然后让它“根据这份需求文档，制定一份详细的活动执行计划，包括人员分工、物资采购清单、宣传方案、应急预案等”。
因为模型能记住文档里的所有关键信息，所以它能制定出一份非常详细、贴合需求的执行计划：比如根据参与人数确定场地大小和物资数量，根据预算分配各个环节的费用，根据时间节点安排宣传、报名、现场布置等工作的时间，根据活动主题设计宣传方案，还能考虑到可能出现的突发情况（比如天气变化、设备故障、人员不足等），制定对应的应急预案。
以前做这样的执行计划，可能需要你和团队成员开会讨论几天，反复修改才能确定；现在有了ernie 45 vl，只需要把需求文档发给它，几十分钟就能得到一份完整的计划，你只需要在它的基础上做少量调整，就能直接使用，大大节省了时间和精力。
再比如你是一个学生，需要写一篇几万字的毕业论文，你可以给模型发一份详细的论文大纲和参考文献，让它“根据大纲和参考文献，制定一份论文写作计划，包括每个章节的写作重点、写作时间安排、需要补充的资料等”。模型能记住大纲里的逻辑结构和参考文献里的核心观点，制定出合理的写作计划，还能提醒你每个章节需要注意的问题，比如文献引用格式、逻辑连贯性等，帮你少走很多弯路。
（二）多步骤任务执行：让模型帮你“一步步搞定”
除了任务规划，128k超长上下文还能让模型帮你执行多步骤的复杂任务。比如你想让模型帮你写一份产品推广方案，需要完成以下步骤：1 分析产品的核心卖点；2 确定目标用户群体；3 设计推广渠道；4 制定推广预算；5 撰写推广文案；6 制定效果评估方案。
你可以给模型发一份产品介绍文档（几万字），然后让它“按照以下步骤帮我写一份产品推广方案：1 分析产品的核心卖点；2 确定目标用户群体；3 设计推广渠道；4 制定推广预算；5 撰写推广文案；6 制定效果评估方案”。模型能一次性记住所有步骤和产品介绍里的信息，一步步完成任务：先从产品介绍里提炼核心卖点，再根据卖点确定目标用户群体，然后针对目标用户设计合适的推广渠道，再根据渠道制定预算，接着撰写推广文案，最后制定效果评估方案，整个过程一气呵成，不用你反复提醒或补充信息。
以前做这样的多步骤任务，可能需要你先自己分析产品卖点，再找资料确定目标用户，然后设计推广渠道，每个步骤都要单独操作，而且容易出现前后不一致的情况；现在有了模型的帮助，能一次性完成所有步骤，而且各个环节衔接紧密，方案的逻辑性和完整性都更好。
九、卷积码量化算法的“额外福利”用门槛，人人都能用得起
（二）减少能源消耗：更环保、更省钱
除了降低硬件门槛，卷积码量化算法还能减少模型运行时的能源消耗。因为模型的计算量降低了，硬件设备运行时的耗电量也会随之减少，不仅能节省电费，还能减少碳排放，更环保。
以前一台运行大模型的服务器，每天的耗电量可能要几十度甚至上百度，一年的电费就要几万元；现在用普通电脑运行ernie 45 vl，每天的耗电量可能只有几度，一年的电费只有几百元，对企业来说，长期下来能节省一笔不小的开支。
而且，减少能源消耗也符合国家“双碳”战略的要求，能为环保事业做出贡献。现在很多企业都在追求绿色发展，使用ernie 45 vl这样能耗低的ai模型，不仅能降低运营成本，还能提升企业的社会形象，可谓一举两得。
（三）适配移动设备：手机上也能流畅用，随时随地享ai服务
更让人惊喜的是，卷积码量化算法让ernie 45 vl具备了适配