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《文本革命:利用AI成为超级作者》:人机润色与问题应对—问题应对

《文本革命:利用AI成为超级作者》:人机润色与问题应对—问题应对

在数字化时代,与AI的交互已成为我们日常生活和工作中的重要部分。然而,在与AI进行连续对话或向其投喂长资料时,我们常会遇到答案版本过多、内容不连贯或资料处理不当等问题。为了解决这些困扰,编号投喂法应运而生,为解决这些问题提供了新的思路。这种方法不仅能帮助我们清晰地记录和管理与AI的对话内容,还能确保AI准确理解并处理我们提供的信息。本文将深入探讨编号投喂法的应用与优势,以期为读者在与AI交互时提供有益的参考。

今天是我们的第五章第3节第2篇:人机润色与问题应对——问题应对

1. 当我们遇到AI生成到一半,然后卡壳了,该怎么办?

这时我们只需输入“继续”即可让AI继续作答。这种问题出现在GPT4.0以前。当然,有时我们希望AI继续回答时,也可以输入“继续”命令,比如让AI起标题时。

《文本革命:利用AI成为超级作者》:人机润色与问题应对—问题应对

2. 当我们使用AI写作时,要求AI根据大纲生成文章,但得到的回答是“受到字数限制”,该怎么办?

这是因为不同的平台有字数要求限制,当然,每个平台的助手能力也各有所长。当一个平台不能生成长文时,我们可以分步骤、分批次扩写,也可以将大纲和要求提问给其他平台的AI助手生成长文。

《文本革命:利用AI成为超级作者》:人机润色与问题应对—问题应对

3.当我们要求AI学习指定的文章风格后,没有自动根据风格去生成对应的文章大纲或内容,亦或是自动生成了,但内容对不上,该怎么办?

这时我们只需进一步向AI提问即可。比如“请以此风格修改文章的大纲或内容”。

4.当我们连续向AI提问时,遇到AI生成的内容跟之前的对话内容没联系了,该怎么办?比如我们在前一节就曾遇到过这个问题。

我们可以采用两种解决方法。

第一,将之前AI给出的答案复制,然后重新加入自己的要求。

第二,为了预防这种事情的发生,我们可以提前打开一个新的对话框,也就是浏览器网页,先用新对话框进行测试。

5.当我们连续对话过多或需要引入新内容,又不确定AI是否能够理解我们的提问方式时,我们也可以这样做。

6. 当我们在同一个对话框,连续提问太多,答案版本太多的时候,我们应该怎么办?

一种就是复制自己满意的版本到新的对话框里。另外就是对AI 给出的答案进行编号。编号也有两种方式,一种是在我们让AI生成答案时就提前编号,另一种是一开始忘了,后面进行补编。个人建议第一种,因为第二种有可能会产生遗漏。

7.当我们需要向AI输入长资料时,怎么办?

两种方法:一种是通过允许可以提交文档的AI平台,直接将整个文件的内容一次性提交给AI,另一种分批次地投喂给AI。这时候如果我们直接提交给AI,AI一定会自动作答,所以我们在投喂资料前,必须要给予AI明确的指令,这是我在第六点中提到的。

案例1:

人:你是一位资深档案员,接下来我会分批次给你一些资料。你要将我发给你的每一份资料进行编号,编号方式为阿拉伯数字,编号完成后,你要说“已记录,请发送下一个”,当所有资料发送给你后,我会告诉你“资料发送完毕”,然后你要问我接下来的任务是什么。

机:

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···

(更多题目已省略)

人:资料发送完毕。

机:已记录所有资料。请问您接下来的任务是什么?

人:请总结上述资料的共同点并分成两大类,然后,请将你之前记录的资料序号,分别放入这两大类目中,以达到分类的目的。

机:当然,以下是根据问题的性质,将序号分别归类到两大类目中:

第一类:交通违法行为及处罚相关

1. 驾驶机动车载运爆炸物品时,未悬挂警示标志并采取必要的安全措施的,一次记12分。

4. 机动车驾驶人在一个记分周期内累计记分达到12分,拒不参加学习和考试的,将被公安机关交管部门公告其驾驶证停止使用。

6. 交通警察对未放置保险标志上道路行驶的车辆可依法扣留行驶证。

7. 高速公路因发生事故造成堵塞时,不可在右侧紧急停车带或路肩行驶。

10. 驾驶载货汽车载物超过最大允许总质量未达到30%的,一次记1分。

第二类:安全驾驶行为和规则相关

2. 在驾车过程中遇到“停车让行”标志时,应停车,观察干道行车情况,在确保安全的前提下,方可进入路口。

3. 驾驶机动车下长坡时,利用惯性滑行以减少燃油消耗的做法是不值得提倡的。

5. 夜间行车时,要尽量避免超车。确需超车时,可变换远近光灯向前车示意。

8. 如图所示,A车在此时进入左侧车道是因为进入实线区不得变更车道。

9. 在高速公路行车道跟随前车行驶时,最小跟车距离不得少于100米。

这样的分类有助于清晰地看到哪些问题与交通法规的遵守和处罚有关,哪些问题与驾驶安全和行为规范有关。

小节贴士→

不管是连续对话导致AI给出的答案版本过多,而我们需要选择其中一个来让AI继续作答的时候,还是我们日常生活中在向AI投喂资料或者训练个人智能体的时候,都可以采用编号投喂的方式。