寻找需要解决场景的更

Josna557

多相关正交维度就是一种最常见的优化方式。 当然信息论的原理有很多条只是在这件事上我主要应用了以上两条。因为AI的基础是信息论即使是在大模型时代信息论的基本原理就像物理学基本法则属于目前基于统计的AI无法逾越的基本法则。 对于语音交互来说一般寻找到的正交可利用信息维度类别有用户音频用户文本用户操作交互周围环境操作发生时间等等方面进行寻找这个其实很简单我就省略了。 ② 如何进行发掘的流程设计 对于这件事其实本质上是检验逻辑链合理性和前提假设成立可能性

做过基本的逻辑学训练的人都可以做到 阿联酋 WhatsApp 号码 实际这件事我也是指导一个校招生就让他完成了大致可以这么思考这件事 A 首先通过定义一些交互失败的特征一般都是通过定义【显性正反馈】【显性负反馈】【隐性正反馈】【隐性负反馈】来实现交互失败的case判断敏感原因我省略具体特征。但是其实这样无法区别几类问题 效果有问题因为算法效果问题或者用户自身问题导致交互失败； 已有需求新的表达范式例如【影视】新增“制片商说法方式”；



新领域需求比如奥运会来了我们需要重新定义一个奥运会领域。 对于这种边界很模糊的分类问题AI基本无能为力因此思路上只能并行构造两套系统一套挖掘“效果问题”的case一套挖掘“新需求/新范式”的case一套设计上侧重利用已有知识挖掘关联性一套侧重新需求发现。两套系统一定会有重叠但是配合也可以解决问题。 AI设计变革——大模型的AI设计方法 一种典型的交互失败案例 B 要实施挖掘可以想到的逻辑链及匹配的前提假设有 a 假设线上用户的交互说法同类的需求具备一些明显的共性不同类的具有显著差异。