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在保障有效性的前提下,提高可解释性,有助于减少对公共资源的消耗,增强用户对AI系统的信任度,并促进其在关键领域的应用。例如在医疗健康领域,一个具有高可解释性的AI诊断系统能够让医生更容易理解其判断依据,减少不必要的检查和治疗程序。
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智能客服背后往往只有一些预设好的回答模板,智能客服无法回复预录信息外的问题,很难满足消费者的特定需求。在社交平台上,网友总结出了许多应对智能客服的“攻略”。比如,输入敏感词、咨询贵重商品,往往就能在短时间内接通人工客服。有时一个账号在联系人工客服时显示长时间排队,换一个账号就可能“秒通”。这些“攻略”从侧面反映出消费者对智能客服的感受不佳。
一码能中特准确资料作为研发战略转型的一次尝试,今年9月,OpenAI推出了o1模型。这款模型专注于回答复杂问题,尤其是数学问题。它旨在通过提升推理能力,而非单纯增加训练数据量,来提供更准确的答案。史蒂文森认为,OpenAI引导其模型“花更多时间思考而非响应”,这或将引领AI模型研发领域出现一场“深刻变革”。