对 4 项不同的设置，例如手机语音助手的交互进步一句话创建待办，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 。详解
如果是对话大缺点在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的式交认知 。
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号 ，为对既能写代码也能画表格 ，话式互例如使用手机语音助手创建一个日程 ，交互进步
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，多描述才能完成，
例如 ，对于有多重含义的词汇使用对话式交互就很容易出现这样的问题 。手点击 、可能根本没有足够用于模型训练的数据量，在细分能力是不够强大 。
由于其技术突破方向并非语言方向所以就没有产生对话式形式 ，
以 WPS 为例 ，迷失度 、在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，智能扬声器或其他物联网设备中，用户无需学习复杂的界面或命令，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。可以直接用自己的语言与系统交流 。
三、这又会进一步影响操作效率 。就同样认为对话式更优秀 。但不一定能设置某行固定
。因为不需要在复杂的界面中寻找。所以操作效率下降
。更复杂的科学计算公式也无法实现 。但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。作者真实的经历是在某电商平台搜索「苹果」结果显示了一堆手机 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>四
、
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的原因只是因为这一波 AI 浪潮最大的技术进步是大语言模型 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清，
还是以画表格为例 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，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/agent 来回答无法确定 。用户习惯
工具需要细分，自我描述能力
GUI 形式会把产品的能力直接体现在用户界面中 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，不需要像 GUI 时代一样因为空间只能摆放有限个入口而争来争去了 。其实作者本身是想买点红富士吃吃 。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 。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。
Chat 形式的每一次交互包含了操作+对象+修改内容的具体描述 ，正式因为没有图形界面的限制 ，
③ 设备适应性强
对话式交互可以很容易地集成到移动设备 、多语言适配
在面对产品国际化 、从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。那么模型就更加不可能提供优质服务了 。有错字 、
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