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用户与 AI 助手之间的一系列交互,通常涉及多个相关任务。AI Assistant 使用之前交流的背景来保持连贯性,并随着聊天的进行做出相应的回应。在聊天期间,用户可能会要求助手在同一个主题背景下完成多项任务,例如计划行程或研究餐厅。
复合人工智能是指一种先进的人工智能系统,它结合了多种人工智能模型、算法或方法,以创建比任何单个 LLM 单独实现的更强大的系统。就像由不同元素形成的化合物一样,Compound AI 集成了各种人工智能技术(例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和推理级优化)来处理逻辑和编码等复杂任务,并提供更强的输出。这种方法使系统能够利用每个组件的优势,同时有可能弥补LLM的个别弱点。
用户与 AI 之间的对话记录,可以参考以保持连续性。
用户在与 AI 助手交互时旨在实现的基本目标或预期结果。了解用户意图对于人工智能生成相关响应或执行适当任务至关重要。
AI 助手在任何给定时间可以保留的对话中的信息量。上下文窗口的大小因 AI 的设计和功能而异。在许多人工智能系统中,上下文窗口以令牌来衡量,代币决定了人工智能一次可以引用多少对话。
深度研究是人工智能驱动的方法,用于收集、分析和整合网络、文档和其他来源的大量数据,以提供全面的报告。深度研究与聘请人工智能研究助理或分析师类似,后者使用基于人工智能推理的法学硕士为您制定和执行研究计划。
AI Assistant 使用先前互动中保留的信息来保持正在进行的对话的连续性和相关性。Context 帮助 AI 调整其响应,使其与过去的用户输入保持一致。
GPT 代表 “生成式预训练变压器”。该术语概括了 AI 模型的核心功能和架构。这种类型的人工智能模型用于自然语言处理,能够根据广泛的数据训练生成类人文本。
AI 助手提供的非语言回应,包括显示数据、图表、图像或其他视觉元素。视觉回应通常用于补充口头或文本的回应,帮助用户更好地理解复杂的信息。