
关键词一:驾驭工程,通过设计 AI 运行的环境,例如约束系统、反馈循环、验证机制等,来提升 AI 的可靠性和可用性。
关键词二:记忆,AI 的记忆系统需要精确遗忘,通过修剪、压缩、巩固和冲突解决等方式,提升检索效率和准确性。
关键词三:技能,Skill 是程序性知识的数字表达,需要精简、维护和更新,以适应 AI 能力的提升和新的场景需求。
关键词四:评估:,通过分离生成者和评估者,建立独立的评估体系,来解决上下文污染、系统性偏见等问题,确保 AI 产出的可靠性。
关键词五:上下文管理,通过精简、渐进式披露、上下文重置等方式,优化上下文信息,避免上下文膨胀和毒化。
关键词六:工作流,重新设计工作流,克服长任务限制,实现端到端 AI 提效,并确保人类控制权。
关键词七:多智能体,逐步引入多智能体系统,避免过度委托、规格不足、协调开销等问题,实现协同效率和故障隔离。
关键词八:加法偏见,避免 AI 放大人类自身的加法偏见,通过减法、策展等方式,优化 AI 工具和技能库。
关键词九:去技能化,关注 AI 对人类认知能力和专业技能的影响,通过刻意练习、深度思考等方式,防止认知替代和空心化。
关键词十:知识工程,通过“写下来、记下来、连起来”的方式,构建个人和组织级的知识网络,实现知识积累和共享。















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