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能继续追问的ai

Answer

能继续追问的 AI 可以提供更有价值的帮助。以 Pi 为例,它在机制设置上采取提问式结尾、不断主动追问,这更有让人聊下去的欲望。同时,Pi 还可以准确地找出与棒球相关的作品,主动引导讨论其中的角色,准确概括角色的特点,并介绍现实里有名的棒球选手。然而,当涉及到观点讨论时,Pi 的态度过于乐观。此外,智能助产术教学法也强调了教师的善于追问和学生的自我省察能力,以及持续追问的动力、关怀并教导学生向善的艺术和持续追问的机制等关键要素。这些都可以为 AI 的发展提供有益的启示。

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References

健康:这个比 ChatGPT 情商还高的 AI,我可以和它聊三天三夜

在几轮对话里,Pi循循善诱地做了一次简单的心理疏导,尽管没有那么有用,但态度让人如沐春风。当我给了ChatGPT相同的开场白,它也问了我是因为什么,然后直接给出泛泛而谈的建议。在机制设置上,采取提问式结尾、不断主动追问的Pi更有让人聊下去的欲望。当我咨询Pi如何学习日语,它推荐了多邻国、Babbel、YouTube、电视剧电影等渠道,问我更喜欢哪种方法,在我选择了YouTube后,它推荐了几个真实的YouTube博主。我选择了其中一个,Pi再向我介绍这位博主的风格,建议我先看她的「基础日语」合集,从平假名、片假名,到句子结构、动词变位。说得倒挺好的,但它将合集名称和数量搞错了。当我和Pi讨论棒球这项爱好,它能够准确地找出与棒球相关的作品,主动引导我讨论其中的角色,准确概括角色的特点,还可以举一反三,向我介绍现实里有名的棒球选手。以上这些问题,Pi处理得还不错,但在和它谈论观点时,Pi的态度过于乐观。我认为AI发展得太快了,让人有些焦虑,Pi表示理解我的心情,但建议我尽量关注AI积极的一面。

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例

1)善于追问的教师。苏格拉底与美诺讨论美德是否可教时,以“自己连美德是什么都不知道”诱发美诺反思(柏拉图,2017)。2)自我省察的学生。美诺和童奴健全的自我省察能力是苏格拉底追问的认知能力条件。3)持续追问的动力。苏格拉底的引导性追问,是驱动他和美诺相互追问的引擎。4)关怀并教导学生向善的艺术。苏格拉底没有教给美诺知识,而是通过持续追问激发他对真理、知识和智慧的热爱。5)持续追问的机制。苏格拉底对美诺或者童奴的追问,常以老朋友的口吻或者长辈的关怀进行,时刻关注对方的语言和情感表达。良好的情感沟通、洞察他者的能力、适切的追问智慧等,是保证师生持续追问的基础。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

Or,in other words,at least in the rather constrained case of basic logic,the theorems considered interesting enough to be given names are the ones that “surprise us with new information”.或者,换句话说,至少在基本逻辑相当有限的情况下,那些被认为足够有趣、值得命名的定理是“用新信息让我们感到惊讶”的定理。If we look more generally in “metamathematical space” we can get some empirical idea of where theorems that have been “considered interesting” lie:如果我们更广泛地观察“元数学空间”,我们可以得到一些关于“被认为有趣”的定理所在的经验想法:Could an AI predict this?We could certainly create a neural net trained from the existing literature of mathematics,and its few million stated theorems.And we could then start feeding this neural net theorems found by systematic enumeration,and asking it to determine how plausible they are as things that might appear in mathematical literature.And in our systematic enumeration we could even ask the neural net to determine what “directions” are likely to be “interesting”—like in our second method for “AI-assisted traversal of multiway systems” above.

Others are asking
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
在日常工作中,AI可以做什么 ?
在日常工作中,AI 具有广泛的应用,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高产品质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 智能推荐路线,预测交通拥堵。 此外,AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来,例如输入数据、填写文件等,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时,流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片,导航软件利用 AI 规划最佳路线等,这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白,该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议: 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样,例如: 1. 开发 AI 相关应用或服务,满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率,在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意,成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累,以及对市场需求的敏锐洞察。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中作者分享了适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时,学习资源大多免费开源,可减轻学习成本。另外,《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍,有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容: 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到: AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感、皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法,自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具,能创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline,其特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到:挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域(LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调)的论文/模型/博客。如果从零开始,可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结,因开办论文俱乐部的文章,多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,还有以下相关的学习内容: 1. 入门指南:强化学习: 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN,并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您:20 分钟上手 Python+AI: 在深入学习 AI 时,编程可能会带来挑战,但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内,循序渐进地完成以下任务:完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python:Python 拥有丰富的标准库,还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具,在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API:OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
请你作为提示词专家,告诉我,如何让提示词能够具有追问的能力,当用户的诉求描述不清时,可以让大模型继续追问
以下是关于让提示词具有追问能力的方法和相关知识: 让提示词具有追问能力可以通过以下方式实现: 1. 给予模型思考时间 美国康奈尔大学的研究报告显示,在提示词中让大模型“深呼吸(take a deep breath)”,让其“慢些思考”“不着急回复”,能在一定程度上提升回复质量。 “Take a deep breath and work on this problem stepbystep”“Let’s think step by step”也是有用的提示词口令。 实施技巧包括: 指导模型在匆忙下结论之前先找出自己的解决方案。例如,在解答有关中国五千年历史的复杂问题之前,请先分阶段梳理历史线索;在对“一带一路”倡议的经济影响进行分析之前,请先详细考察相关的经济数据和政策背景。 使用内部独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。例如,在分析古诗词的意境和语言特色之前,请先逐句解读其含义;在预测明年的股市走势之前,请先回顾并总结过去一年的重大财经事件。 询问模型是否在之前的尝试中遗漏了什么。例如,在列出适合春节期间旅游的目的地之后,请检查是否有遗漏的重要景点或考虑因素;在分析一部电影的主题和风格之后,请回顾是否有未涉及的重要镜头或细节。 2. 了解提示词的概念和作用 提示词是给大语言模型的输入文本,用于指定模型应执行的任务和生成的输出,发挥“提示”模型应做什么的作用。 设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 3. 结合大语言模型和知识库 大语言模型像全知全能的人,擅长公共知识、学识技能、日常聊天,但在工作场景下需提示词指定角色和专注技能。 知识库则像工作手册,为模型提供特定的工作信息。 通过以上方法,允许模型有更多时间推理和处理信息,可提高回答的准确性和可靠性,使模型应用更高效和精准。同时,要了解大模型的特性,具备清晰表述需求和任务的能力,才能用好提示词这个工具。
2024-11-29
如何通过设置智能体的配置信息实现自动追问功能
自动追问功能通常是指一个系统能够根据用户的问题和上下文自动生成相关的问题,以便获取更多信息或深入了解某个话题。在设置智能体的配置信息以实现这一功能时,可以遵循以下步骤: 1. 定义追问规则:根据业务需求和对话场景,定义何时以及如何发起追问。例如,如果用户的问题不包含足够的信息来提供准确的答案,或者如果需要更多细节来提供个性化的建议。 2. 配置上下文理解:智能体需要能够理解对话的上下文,包括用户的问题、之前的对话历史以及任何相关的主题或领域特定的信息。 3. 设计问题生成算法:开发或集成一个算法,用于根据当前对话上下文生成追问问题。这可能涉及到自然语言处理(NLP)技术,如语言模型、意图识别和实体识别。 4. 设置追问策略:确定追问的策略,例如,是否需要在每次对话中追问,或者只在特定情况下追问。 5. 集成机器学习模型:如果追问功能需要更高级的理解能力,可能需要集成预训练的机器学习模型,如BERT、GPT等,来增强语言理解能力。 6. 实现反馈机制:设置机制以收集用户对追问问题的反馈,以便不断优化追问策略和问题生成算法。 7. 测试和调整:在实际对话中测试自动追问功能,并根据测试结果进行调整。确保追问问题的相关性和有效性。 8. 用户界面集成:在用户界面中集成自动追问功能,确保它能够无缝地与用户的交互流程集成。 9. 隐私和合规性:确保自动追问功能遵守相关的隐私法规和最佳实践,尤其是在处理个人数据时。 10. 持续监控和优化:持续监控自动追问功能的表现,并根据用户反馈和系统性能进行优化。 在技术实现上,可以通过编程方式设置智能体的配置文件或数据库中的相关参数,来控制追问功能的行为。例如,可以创建一个配置文件,其中包含追问的触发条件、问题模板、用户反馈处理规则等,并在智能体的代码中读取这些配置来执行相应的追问逻辑。 请注意,自动追问功能的设计和实现可能需要跨学科的知识和技能,包括人工智能、机器学习、自然语言处理和软件开发等。
2024-05-23
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。 另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。 然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。
2024-12-18
AI要继续向前发展,主要的技术难点和挑战是什么?
AI 要继续向前发展,面临着以下主要的技术难点和挑战: 1. 快速迭代带来的压力:AI 迭代速度极快,如一年或两年迭代的内容,当下一个月就可能发生变化,这使得相关从业者跟进步伐较为吃力。 2. 基建需求:如在 2024 年需搞好大模型、算力等方面的基建工作。 3. 应用端的发展:需要促进应用端的繁荣。 4. 技术推广:虽然在特定游戏环境中 AI 取得显著成果,但将其推广到更广泛、复杂的现实世界应用面临诸多挑战。例如,游戏环境通常封闭可控,而现实世界充满未知和不确定性;游戏中的胜利条件明确一致,而现实生活中的目标可能多样、冲突或随时间变化。 5. 共创模式的挑战:包括协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等。
2024-08-16