而且这个架构还有个厉害之处，就是能省算力。它用了混合专家模型，简单说就是不每次都动用所有“快递员”，而是根据任务难度派合适的人。比如做个简单的图表，就不用麻烦3d智能体出马，这样在只用60亿参数的情况下，就能达到400亿参数模型的效果，推理速度还快了3倍。这对咱们用户来说，最直观的感受就是手机用的时候不卡顿，生成内容不用长时间等待。
然后是全代码生成技术，这是和传统ai工具最大的区别。以前的ai生成内容，就像用乐高积木拼东西，只能用现成的积木块；而全代码生成是直接用原材料造积木，再拼成你想要的样子。比如你要一个独特的打卡工具，它不会调用现成的模板，而是从零开始写代码，构建界面和功能，这样就能满足各种个性化需求，而不是被模板限制住。
还有移动端优化技术。咱们都知道手机的算力和电脑比差很多，要是把电脑上的ai模型直接搬到手机上，肯定会卡得没法用。所以蚂蚁专门做了轻量化处理，比如3d模型会简化细节，保证能在手机上流畅旋转；视频会自动调整分辨率，既清晰又不占内存；图表用矢量格式，放大缩小都不会模糊。就像把大份的菜做成小份套餐，分量不减，还方便携带，这才让30秒生成应用、实时识别物体这些功能在手机上实现。
另外，数据安全和生态协同也是它的底气。蚂蚁本身就是做金融出身，对数据安全很重视，咱们用它生成金融相关的工具，比如记账软件，输入的收入支出数据不会随便泄露。而且它和支付宝深度绑定，能调用支付宝的支付、医保查询、生活缴费等功能，这是很多其他ai助手做不到的。比如你生成一个党费缴纳记录工具，能直接关联支付宝付款，不用再跳转多个app，这种生态优势让它的实用性大大提升。
不过有一说一，它现在也不是完美的。比如生成复杂的3d模型时，偶尔会出现细节错乱的情况；处理特别专业的金融数据，比如某些小众基金的实时净值，准确性还有提升空间。就像刚学会做饭的大厨，做家常菜很拿手，但做满汉全席还得再练练。这些问题都是ai发展过程中难免的，后续通过优化算法、增加数据，肯定会越来越完善。
不同人群怎么用？每个场景都能省出不少时间
“灵光”不是一个只能用来玩的工具，不管你是学生、职场人、生意人还是老人，都能在里面找到适合自己的用法。咱们分人群说说具体的使用场景，你可以对照着看看自己能怎么用。
学生和家长
对学生来说，它是个全能学习助手。初中生学物理的电路知识，输入“做一个串联和并联电路的演示工具，能切换两种电路，显示电流走向”，就能生成一个可交互的小模型，自己动手操作，比死记公式容易多了；高中生做历史研究性学习，想分析某朝代的人口变化，能生成数据图表，还能对比不同地区的差异；大学生写论文时，需要整理文献数据，它能自动提取关键信息，生成文献综述的框架，还能做数据可视化图表。
家长用它辅导作业也特别省心。遇到不会的题目，不仅能得到答案，还能看到一步步的解题思路，甚至生成动画演示。比如数学的几何题，能生成3d图形，旋转着看不同角度的关系；英语作文写完后，能帮忙修改语法错误，还能生成读音音频，让孩子跟着练习口语。
职场打工人
职场人用它能大大提高工作效率。做市场调研的，输入“对比近半年三大奶茶品牌的线上销量，生成趋势图和竞争分析”，很快就能拿到可视化报告，不用自己在一堆数据里扒半天；做行政的，要组织公司团建，生成一个团建报名工具，同事们能在线填写报名信息，自动统计人数和饮食偏好，省去了统计表格的麻烦。
做销售的更能受益，生成一个客户跟进记录工具，能记录客户需求、跟进时间，设置下次联系提醒，还能关联客户的订单信息；做hr的，弄一个员工入职指引工具，包含入职流程、所需材料、部门介绍，新人入职时直接发过去，减少了重复讲解的工作量。甚至做设计的，能生成简单的设计需求收集工具，让客户在线勾选偏好风格、输入需求，沟通效率大大提升。
小商户和创业者
对小商户来说，“灵光”简直是省钱省力的神器。开小吃店的，能生成一个点餐小程序，顾客扫码就能下单，还能设置优惠券；开文具店的，做一个库存管理工具，记录每种文具的进货量、销量，自动提醒补货，不用再用本子一笔一划记；开健身房的，生成会员打卡工具，会员扫码打卡，还能记录运动时长，生成月度运动报告，增加客户粘性。
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创业者在初期资金紧张时，更是能靠它省不少钱。不用请技术团队开发app，自己就能生成用户调研工具、产品预约工具，甚至简单的线上商城。比如做手工饰品的创业者，生成一个订单统计工具，能记录客户下单信息、发货状态，还能自动计算销售额，比花钱买现成的管理软件划算多了。
老年人
老年人也能轻松用它解决生活难