隨著人工智能的快速發(fā)展，人機(jī)對(duì)話已成為AI產(chǎn)品的標(biāo)配功能。但如何讓對(duì)話更高效、更自然、更智能，始終是AI-UX領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)。線性往復(fù)(Linear back & forth)模式應(yīng)運(yùn)而生，為人機(jī)對(duì)話質(zhì)量和體驗(yàn)的提升開(kāi)辟了新路徑。 本文將深入剖析線性往復(fù)模式的內(nèi)涵、應(yīng)用實(shí)踐和創(chuàng)新潛力，探尋其在當(dāng)前和未來(lái)AI-UX設(shè)計(jì)中的重要價(jià)值。

對(duì)當(dāng)下各家的大模型產(chǎn)品而言，決定對(duì)話質(zhì)量的，除了大模型本身的能力差異，就在于用戶的提示詞技巧。好的技巧能給到更高質(zhì)量的回答。這篇文章，我們就來(lái)學(xué)習(xí)一下提高提示詞質(zhì)量的技巧和方法。

很大程度上，Prompt的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容會(huì)對(duì)最后模型的輸出能力產(chǎn)生極大影響，所以，我們需要做好Prompt的設(shè)計(jì)。這篇文章里，作者就對(duì)Prompt如何構(gòu)建等問(wèn)題做了分享，一起來(lái)看。

ChatGPT是2023年最火的AI應(yīng)用了。這篇文章，作者梳理了ChatGPT的工作原理，以及LLM模型的訓(xùn)練、優(yōu)化和應(yīng)用、影響和未來(lái)，對(duì)于現(xiàn)在AI能幫助大家工作的同時(shí)，給大家?guī)?lái)不一樣的思考。

相信在和AI產(chǎn)品對(duì)話的過(guò)程中，不少用戶都有過(guò)對(duì)話中斷的體驗(yàn)，那么產(chǎn)品一側(cè)，要如何做好中斷場(chǎng)景下的設(shè)計(jì)和交互，以滿足用戶的潛在訴求呢？這篇文章里，作者就做了梳理和分享，一起來(lái)看看吧。

就在近日，字節(jié)和快手先后在大模型上帶來(lái)了新消息，字節(jié)跳動(dòng)上架了AI對(duì)話產(chǎn)品“豆包”，快手則宣布“快手AI對(duì)話”功能開(kāi)放內(nèi)測(cè)。那么，字節(jié)和快手的AI對(duì)話產(chǎn)品究竟可以做什么？不妨來(lái)看看本文的分析。

AI對(duì)話與人完全不同，它更多基于邏輯、數(shù)據(jù)、算法，更加注重信息傳遞和問(wèn)題解決。所以AI軟件的第一大問(wèn)題，并不是“軟件有多難操作”，而是“如何提出一個(gè)好問(wèn)題”。我們?cè)撊绾蜗蛉斯ぶ悄芴釂?wèn)，如何界定問(wèn)題，如何掌握問(wèn)題中的變量關(guān)系呢？本文作者對(duì)此進(jìn)行了分析，希望能給你帶來(lái)幫助。

本文列舉了人工智能助手的對(duì)話設(shè)計(jì)的8個(gè)設(shè)計(jì)要點(diǎn)與注意事項(xiàng)。 在給別的東西起名的時(shí)候，設(shè)計(jì)師是最富有想象力的人。 就在前幾天，我發(fā)現(xiàn)幾乎所有的菜單都是以食物來(lái)命...