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解释AI中连续问答时,为什么有时候AI似乎不记得我问的第一个问题了

Answer

在 AI 连续问答中,有时 AI 似乎不记得第一个问题,可能有以下原因:

  1. 模型本身的限制:AI 回答问题时可能容易“产生幻觉”,生成看似合理但实际错误的内容,且可能连续且良好地撒谎,对于所提供的信息不一定能保证准确性和连贯性。
  2. 缺乏上下文理解:AI 可能在处理后续问题时,未能充分整合和记住之前问题的关键信息,导致回答与之前的问题脱节。
  3. 输出模式的固定性:像 GPT 回答问题时喜欢用特定的模式,如 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”,这种固定模式可能影响对问题的灵活处理和记忆。
  4. 无法真正解释自身:当被要求解释回答的原因或思考过程时,AI 只是生成听起来合理但可能是编造的文本,而不是真正审查自身的行动,这使得理解其回答的逻辑和连贯性变得困难。

为了让 AI 的回复更有灵性和连贯性,可以尝试一些方法,如让 AI 扮演特定角色、给出明确输出要求、营造特定环境、让其用括号补充动作以增加感情等。但即便如此,也不能完全消除上述问题。同时,使用 AI 时要注意对其输出进行检查,避免被不道德地利用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

南瓜博士:让 AI 的回复更有灵性(人味儿)的 Prompt 小技巧 副本

大家都知道,GPT回答问题特别喜欢用1、2、3、4或“首先、其次、最后”,一股AI味,很无趣。怎样让它别这么古板呢?常见的用法是:让GPT扮演一个特定的角色,给出明确的输出要求。有效吗?有效。这样写了后,果然GPT回答问题就不是“首先、其次”了。但换汤不换药、内容往往差异不大,依旧不是有趣的灵魂。怎样能有一个你真的愿意每天和它对话的AI陪伴者?——让它在说的话中加点儿感情。怎么加?来看这个和伍尔夫围炉夜话的GPTs。首先我营造了一个夜话的环境:享受炉火与热茶。更重要的是:我让它用括号把动作给写出来。你会用()的方式补充你的动作GPTs里的Prompt就这么简单。但我在第一次和AI伍尔夫对话时,给了它一个In-Context-Lerning(上下文学习)的机会,先示范一下:括号——拨动了下炉火中的木炭,火苗亮了起来——括号,然后才开始提问:(拨动了下炉火中的木炭,火苗亮了起来)凯恩斯说以后未来人们每周只要工作15小时。科技都那么发达了,为什么我们却越来越忙碌?你可以看到接下来发生了什么——AI伍尔夫她微笑地看着炉火,然后转过头来看向你。画面感出来了吧!因为有这样的画面,它后面回复的文字也都是这个调调的。然后我不需要再做示范,AI一直能记着用括号。当我说有“刹不住车的感觉”时她会“轻轻点头”让我感觉自己有被听见。

南瓜博士:让 AI 的回复更有灵性(人味儿)的 Prompt 小技巧

大家都知道,GPT回答问题特别喜欢用1、2、3、4或“首先、其次、最后”,一股AI味,很无趣。怎样让它别这么古板呢?常见的用法是:让GPT扮演一个特定的角色,给出明确的输出要求。有效吗?有效。这样写了后,果然GPT回答问题就不是“首先、其次”了。但换汤不换药、内容往往差异不大,依旧不是有趣的灵魂。怎样能有一个你真的愿意每天和它对话的AI陪伴者?——让它在说的话中加点儿感情。怎么加?来看这个和伍尔夫围炉夜话的GPTs。首先我营造了一个夜话的环境:享受炉火与热茶。更重要的是:我让它用括号把动作给写出来。你会用()的方式补充你的动作GPTs里的Prompt就这么简单。但我在第一次和AI伍尔夫对话时,给了它一个In-Context-Lerning(上下文学习)的机会,先示范一下:括号——拨动了下炉火中的木炭,火苗亮了起来——括号,然后才开始提问:(拨动了下炉火中的木炭,火苗亮了起来)凯恩斯说以后未来人们每周只要工作15小时。科技都那么发达了,为什么我们却越来越忙碌?你可以看到接下来发生了什么——AI伍尔夫她微笑地看着炉火,然后转过头来看向你。画面感出来了吧!因为有这样的画面,它后面回复的文字也都是这个调调的。然后我不需要再做示范,AI一直能记着用括号。当我说有“刹不住车的感觉”时她会“轻轻点头”让我感觉自己有被听见。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

为了回应你的答案,AI很容易“产生幻觉”并生成看似合理的事实。它可以生成完全错误的内容,而且非常令人信服。让我强调一下:AI连续且良好地撒谎。它告诉你的每一件事或信息可能都是不正确的。你需要检查所有的东西。你需要全部检查一下。特别危险的是要求它为互联网提供参考、引用、引文和信息(对于未连接到互联网的模型)。因为GPT-4通常更加扎实,因为Bing的互联网连接意味着它实际上可以拉入相关事实。[这是一份避免幻觉的指南](https://oneusefulthing.substack.com/p/how-to-get-an-ai-to-lie-to-you-in),但它们不可能完全消除。另请注意,人工智能不会解释自己,它只会让你认为它解释了自己。如果你要求它解释它为什么写东西,它会给你一个完全编造的合理答案。当你询问它的思考过程时,它并没有审查自己的行动,它只是生成听起来像它在做这样的文本。这使得理解系统中的偏见非常困难,尽管这些偏见几乎肯定存在。它也可以被不道德地用来操纵或作弊。你对这些工具的输出负责。

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如果您对 AI 工具的英文不熟悉,想要快速掌握并寻找可替代的中文 AI 工具,以下是一些建议和推荐: 提升英语能力以更好地掌握 AI 工具: 多进行英语阅读,包括 AI 相关的文章和文档。 参加英语培训课程或学习在线教程。 中文 AI 工具推荐: 秘塔写作猫(https://xiezuocat.com/):是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作(https://ibiling.cn/):是智能写作助手,能应对多种写作需求,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作(https://effidit.qq.com/):由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,能提升写作效率和创作体验。 此外,使用 AI 学习一门外语可以通过以下方法和工具: 方法: 利用语言学习应用,根据个性化体验和进度调整练习内容。 借助 AI 对话助手模拟对话练习,提高交流能力。 工具: 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,注重实际交流技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度提供练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟交流场景。在聊天界面选择目标语言进行对话。 Google Assistant:支持多种语言,可进行日常对话和词汇学习。设置目标语言,通过语音或文本输入互动。 另外,Trae Win+Mac 版已全量上线,标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量,编辑器所有功能原生支持中文,是一款对中文用户友好的 AI 编程工具。
2025-02-19
如何用Ai工具做好产品营销,适合新媒体运营
使用 AI 工具做好产品营销,适合新媒体运营,可参考以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:让 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域,AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外,AdCreative、Pencil 可制作营销材料,Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-19
AI在强业务规则的公文写作场景可以如何应用?
在强业务规则的公文写作场景中,AI 可以通过以下方式应用: 1. 先梳理传统公文写作工作流,包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节,可以使用 AI 搜索工具辅助,提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节,可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色,AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上,提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是,在引入 AI 之前要先理清传统工作流,明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系,以业务逻辑为先,让 AI 为更高效地达成业务目标服务。
2025-02-19
AI在垂直领域的应用
AI 在垂直领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术: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:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 在 2024 年,AI 在以下领域有新的应用与发展趋势: 1. 机器人研究:苹果 Vision Pro 成为必备工具,用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化:新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制,提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域,AI 工具已被广泛整合,如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片,AdCreative、Pencil 制作营销材料,Frase 或 Writesonic 编写产品描述,未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。
2025-02-19
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
ai作画中, 如何把一个建筑物变成jellycat
要将一个建筑物变成 Jellycat 风格,您可以按照以下步骤操作: 1. 打开即梦 AI,选择图片生成,网址为:https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词,格式为:Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称,例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”,您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型,将精细度拉到最大值。 4. 点击生成,几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考: 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g
2025-02-19
用飞书搭建知识库并进行AI问答
以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容: 知识库问答是机器人的基础功能,可根据用户问题从知识库中找到最佳答案,这利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说,RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时,RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍,再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能,首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传栏目所有文章内容,陆续将社区其他板块文章和资料导入。在设计 Bot 时,添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外,全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建,这是个知识库问答系统,放入知识文件,接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信,搭建到此即可使用,它有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。
2025-02-19
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
waytoAGI知识库智能问答机器人是如何实现的
waytoAGI 知识库智能问答机器人的实现方式如下: 基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型,能通过自然语言交互高效完成互动对话等任务。 在飞书 5000 人大群里内置,根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。使用方法为在飞书群里发起话题时,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其具备多种功能,如自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等。 搭建过程包括介绍 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标、利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容、引入 RAG 技术、介绍基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法、使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法等。
2025-02-12
如何使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人
以下是使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人的步骤: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 配置极简未来(Link.AI)平台:按照官方教程操作,教程地址为 https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充可参考 https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,关于提示词可查看教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用的应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 生成 API Key 用于后续功能对接,地址为 https://linkai.tech/console/interface ,点击创建 API Key 并记住。 2. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 设计 AI 机器人: 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置:输入变量名写“Question”,描述写“用户输入的问题”,变量类型选“String”。 知识库配置:将开始节点和知识库左侧节点连接,知识库输入引用开始节点的变量“Question”,点击“+”号选择之前创建好的知识库,将知识库右侧节点与结束节点左侧连起来。 结束节点配置:用于输出 AI 机器人的最终结果,回答格式设置为“您的问题:{{question}} 问题的答案:{{answer}}”,在输出变量那里定义“question”引用“开始节点的 Question”,“answer”引用“知识库节点的输出 output”,回答模式选择使用设定的内容直接回答。 试运行测试:点击右上角“试运行”,输入问题如“AIGC 课件”,点击右下角“运行”,查看工作流每一步的详细输入和输出。
2025-02-12
解释AI中连续问答时,为什么有时候
在 AI 中进行连续问答时,存在以下情况: 1. AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但实际错误的内容,甚至可能连续且良好地撒谎,其提供的每一件事或信息都可能不正确,需要对其进行全面检查。对于要求其为互联网提供参考、引用、引文和信息(对于未连接到互联网的模型)的情况尤其危险,不过 GPT4 通常更扎实,因为 Bing 的互联网连接能使其拉入相关事实,但幻觉也不可能完全消除。 2. 人工智能不会真正解释自己,当被要求解释为何写东西或思考过程时,它只是生成听起来合理但实则编造的文本,这使得理解系统中的偏见非常困难。 3. 在基于知识库的问答中,AI 有时回答不准确,可能出现牛头不对马嘴、报价错误、胡编乱造等情况,这在严肃场景中是不能接受的出错。 4. 撰写连续提示时,明确性、逻辑性、简洁性等原则尤为重要,清晰的目标、逻辑性的顺序、分步骤的指导以及对变量的考虑都能更有效地指导 AI 生成符合期望的输出,这些原则不仅适用于 CoD 和 CoT,还适用于 ToT 或其他提示结构。
2025-01-17
我记得你有发布过google人工智能落地的案例
以下是为您整合的相关内容: Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例,涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考:《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案,辅助车辆故障分析和检查,弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量,减少对技师经验的依赖,为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考:《》
2024-11-06
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09