關于AI生成信息準確性的探討
在社群聊天記錄中，用戶提出在使用多種AI工具搜索培生出版企業上市信息時，遇到80%信息錯誤的問題，質疑AI為何無法勝任簡單的網絡信息爬取任務，并表達了對AI實用性的期望。
我抽空對此做出解答：
問題根源在于AI的信息來源不同、混雜低質量信息，以及大型語言模型（LLM）可能生成不準確內容，缺乏有效的事實校對機制。
解決方案：建議明確定義可信信息源，并整合信息；若具備AI編程能力，可自行優化信息源選擇。
Ask-Refine 提問策略
最近用得比較多的方法，分享給大家：
先提問以探明模型對問題的理解，然后基于反饋優化 Prompt，重新生成，而不是一問一答逐輪調整。
?（ 提高一次回答得到好結果的能力）
原理：
通過初始提問（Ask），讓模型揭示其對任務的理解或局限性；然后分析輸出，優化 Prompt（Refine），用更貼近模型“溝通語言”的方式重新生成，減少回合數。 ?
優勢：
避免低效的逐輪對話，直接切換到精準表達，提升效率。 ?
步驟： ?
Ask：提出初始 Prompt，觀察模型輸出，分析其理解偏差。?
Refine：根據輸出調整 Prompt，融入 CO-STAR 框架，明確缺失的上下文、目標或細節。
Regenerate：用優化后的 Prompt 重新生成，獲取更精準輸出。
Agent最少的工具箱是什么樣的？
這個開源項目，總結了7種工具，這樣才是“五臟俱全”的Agent。
Minimal AI agent framework that just works with only seven tools.
- 讀取——從文件系統訪問文件內容
- 寫入- 在文件系統上創建或修改文件
- Diff——比較文件的不同版本
- 瀏覽——導航并與網頁交互
- 命令——在終端中執行系統命令
- 詢問——向用戶請求信息或確認
- 思考——無需外部行動，進行內部推理
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具體見 次條 消息。
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