AntResearchNLP团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 相信大家都有这样一个体验。 跟AI无论什么对话，感觉都是说空话套话。 有时候为了让AI懂自己，许多用户甚至不得不学习复杂的"提示词技巧"，手动编写长长的指令，像是在给AI做"岗前培训"。 那么如何实现高情商AI？蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出了一个叫AlignXplore的方法—— 通过强化学习，AlignXplore能够通过深度思考从用户行为中归纳出他/她的偏好，并且这种对人类偏好的洞察可以随着用户行为的变化而动态更新。 更有趣的是，当把归纳好的偏好描述迁移到一个下游对齐模型时，能够让这个模型的个性化对齐能力得到显著提升。 △"千人一面"的对齐方式无法满足用户多样的个性化需求，红字蓝字是对应用户的偏好描述 事实上，AI早已对演绎推理（Deductive Reasoning）驾轻就熟，具备令人惊叹的数学解题和代码编写能力。 你给它一个确定的前提（如"求解二次方程 ax²+bx+c=0"）和一套不变的规则（求根公式），它就能通过一步步严密的逻辑推演，给出一个唯一、可验证 的正确答案。这是一个典型的"自上而下"（Top-Do ...

AntResearchNLP 团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 相信大家都有这样一个体验。 跟AI无论什么对话，感觉都是说空话套话。 那么如何实现高情商AI？ 蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室 提出了一个叫AlignXplore的方法—— 有时候为了让AI懂自己，许多用户甚至不得不学习复杂的"提示词技巧"，手动编写长长的指令，像是在给AI做"岗前培训"。 | 策略一:精准定义任务,减少模糊性 | 如何实现精准定义:明确的核心问题、具体化的 生成指令、去除多余信息 | | --- | --- | | 策略二:适当分解复杂任务,降低Al认知负荷 | 分解任务的技巧:分段生成、逐层深入、设置逻 | | | 强结构 | | 策略三:引入引导性问题,提升生成内容的深度 | 引导性问题的设计要点:设置多个层次的问题 | | | 促使Al对比或论证、引导思维的多样性 | | | 控制提示语长度的技巧:避免嵌套复杂的指令、 | | 策略四:控制提示语长度,确保生成的准确性 | 保持简洁性、使用分步提示 | | 策略五:灵活运用开放式提示与封闭式提示 | 开放式提示:提出开放性问题,允许Al根据多个 角度 ...