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还有一些生活中下意识的习惯也会有影响例如两个对话时往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话可能是两三个主题并行的此时在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话）。 如果是在使用了多个模型提示词的产品中这个问题可能会更加明显因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型提示词来回答无法确定。 能力精细度 即使模型能力范围越来越大但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子分类是人脑生理结构决定的人处理任务信息的方式。



工具的 是个伪命题。 现在大多 印度电话号码清单 数通用既能写代码也能画表格但通用的结果一定是不够精深在细分能力是不够强大。 还是以画表格为例通用可以实现快速把数据填充到表格但不一定能设置某行固定。更复杂的科学计算公式也无法实现。 以为例功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现。 千万别认为对话式交互是进步！详解对话式交互的大缺点。 难以想象使用通用如何帮助用户触达这些功能而这还只是一个中的功能点所以作者坚定的认为工具产品的 是个伪命题。



追求通用则一定在精细化能力上会有不足就像我们设计师常用的设计规范在追求通用性的同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱。 多语言适配 在面对产品国际化、多语言适配的问题中图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可部分还可以使用图标替代更具通用性。 但大模型的输入、输出都使用了大量的文字那么面对多语言是否能很好的支持是个问题。 对于一些小语种可能根本没有足够用于模型训练的数据量那么模型就更加不可能提供优质服务了。