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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。
由 AI 助手生成并返回给用户的输出。响应是根据用户提示的特殊性或一般性量身定制的,从而确保输出相关且准确。
用户向 AI 助手提供的输入,可以采用问题、命令、陈述或指令的形式。提示作为生成响应或执行任务的主要输入来指导 AI 助手的操作。
用户调整或改写提示以从 AI Assistant 获得更准确或更相关的响应的过程。细化有助于人工智能更好地了解用户的特定需求,确保输出与预期结果更加一致。
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。
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。
用户和 AI 助手之间持续的来回交流,通常在一个或多个对话中涉及多个任务。
输入以日常对话语言提供,而不是结构化命令。AI Assistant 处理自然语言输入,使用户无需特殊格式或技术说明即可进行交流。
AI 助手根据用户提示执行的操作。任务由用户提供的提示和 AI 的相应响应组成。任务可能涉及单个操作,例如检索信息,也可以涉及由 AI Assistant 协调的一系列操作。