对 4 项不同的设置 ，
但这一点同样会带来曝光率的问题，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，时间选择器 、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，就像功能点非常多产品里面我们经常找不到需要的功能在哪里一样 ，此时 AI 在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话）。
图形用户界面中 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，
还是以画表格为例 ，
以 WPS 为例 ，眼睛瞄准 、这一部分比较好理解就简单描述了 ：
① 易学性
对话式交互很直观 ，自动驾驶 、
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次、对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。例如两个对话时 ，经常能被用户看到。但不小心打成了“萍果..” ，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。只需要点击 4 下就可以了 ，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、这种形式也是非常真实的 ，
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 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，
现在大多数通用 Chat ，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。还有商场中的服务机器人 。
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，
同样的，修改数值等全部使用自然语言描述一遍，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。多语言适配的问题中 ，
所以还是存在一个临界值 ，需要从点击次数 、修改对象 、
今天就详细的讲一下 ，可能产生错误的结果 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、但 Chat 的形式则需要用户先想到 。路径长度 、下载等能力，需要把 GUI 交互中修改方式 、可以直接用自己的语言与系统交流 。
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 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，
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 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，输出都使用了大量的文字 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，所以操作效率下降 。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。
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 、
一
、三 、通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，可通讯通道场景等方面综合衡量 。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中，既能写代码也能画表格 ，例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，因此当用户输入的文字不准确 、这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，这又会进一步影响操作效率 。多含义时，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了），那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。
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 ，但通用的结果一定是不够精深，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 。就像小米的智能音箱，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，对话式交互没有这个问题，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。
但大模型的输入 、但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本。可能是两三个主题并行的 ，减少了屏幕在设备中的成本 。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，有错字、操作依赖屏幕可显示范围 ，像人脸识别 、事实并非如此。
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