降低成本） 还在死磕的事是：构建一个统一的技能注册机制，以便在我们的生成式AI产品中动态发现和调用封装为LLM友好技能的API/智能体。 （注：可以想象是个技能商店，智能音箱那种能够动态添加天气、音乐技能的机制） 5. 保持统一的质量 团队在首月内实现了我们目标体验的80%，随后又额外花费了四个月时间，致力于将我们的全面体验完成度提升至95%以上——我们勤勉地工作，对各个方面进行精细化调整、优化和改进。
然而，我们低估了检测和减轻幻觉现象的挑战，以及质量评分提 芬兰电话号码数据 升的难度（注：原文是速度应该是笔误）——起初迅速攀升，随后便迅速达到瓶颈期。 对于那些容忍一定错误率的产品而言，采用生成式AI进行构建无疑是一种令人耳目一新的直接方法。但这也带来了不切实际的期望，初期的快速进展营造了一种“即将达成”的错觉，而随着后续每%提升的改进速度显著放缓，这种快速改进的错觉变得令人沮丧。
构建该助手感觉像是偏离了“原则性”的机器学习，而更像是在专家系统中调整规则。因此，尽管我们的评估变得越来越复杂，但我们的“训练”却主要是提示词工程，这更像是一门艺术而非科学。 还在死磕的事：对大语言模型（LLMs）进行微调，以使我们的流程更加数据驱动。（注：其实是肯定会出问题，所以修的要快） 6. 容量与延迟 容量和成员感知到的延迟始终是我们最关心的问题。