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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。
用户与 AI 助手互动的媒介。常见界面包括基于文本的聊天窗口、语音命令界面、移动应用程序和基于代码的集成(称为 API)。
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。
代理是 AI 系统的一个组件,负责解释用户输入并执行任务或操作作为响应。代理可以处理各种任务,从回答问题到执行特殊操作,例如发送通知或分析数据。代理在更广泛的人工智能系统中工作,经常与数据库或用户界面等其他组件进行交互,以提供无缝的用户体验。
用户与 AI 之间的对话记录,可以参考以保持连续性。
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。
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。
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 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。