AI小块这个术语不太明确，可能是指某种特定的软件、插件或是技术概念。如果你指的是AI模型的一部分，那么通常的使用方法包括：

1、数据准备：首先，你需要准备好用于训练或测试的数据集。这些数据需要根据模型的需求进行预处理，比如清洗、标注等。

2、模型选择与配置：选择适合你任务需求的AI模型，并根据具体应用场景调整模型参数。这一步可能涉及到选择不同的算法、网络结构等。

3、训练模型：使用准备好的数据集对模型进行训练。这通常是一个迭代的过程，通过不断优化模型参数来提高其性能。

4、评估与调优：在训练过程中或完成后，使用验证数据集评估模型的性能。根据评估结果调整模型参数或架构，以达到更好的效果。

5、部署应用：将训练好的模型部署到实际应用环境中，如网站、移动应用或其他系统中，使其能够为用户提供服务。

6、持续监控与更新：在模型上线后，持续监控其性能表现，并根据新的数据或反馈进行必要的更新和优化。

如果你指的是具体的某个产品或工具，请提供更详细的信息，这样我可以给出更准确的指导。