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AI交互和头脑风暴

AI 交互和头脑风暴

定位

文档是人和 LLM 沟通、交流的中介。提供一套写文档的方法学——把"写一份文档"组织成自顶向下、和用户逐级讨论的过程。

写法

从大到小地设计一个文档:

  1. 从最大的骨架开始——先和用户一起分出几个一级标题。
  2. 然后一步一步地和用户讨论,逐步细化每个章节。
  3. 一直拆分到最细的细节。

每一步的拆解都要明确的设计与合理性判断。这不是流程口号,而是对成品的要求——写出来的文档本身要承载明确的设计与合理性。

之所以要分步、要逐级讨论——AI 的模型中间参数的数量决定了,一次性的思维深度不能太深,不能一次性存储整个高层级的概念抽象。告诉他 AI 芯片,LLM 不能直接反映出常见的 AI 芯片的一些领域的细节的软硬件知识。但是如果拆成一步一步的进行构建,从整体到细节就能工作得比较好。

是不是让 AI 对讨论的事物进行更高一层次的表达会更有效?比如:

  1. 让 AI 进行对讨论的设计进行建模,比直接输出技术设计方案更有效
  2. 让LLM充当虚拟机,而不是直接的解答机器,带入角色,是不是更高效?
  3. 直接设计一个 AI 加速芯片很难,但是让 AI 进行建模,编写算子,评测性能,更改架构,优化性能,就能做得比较好

就是在强迫 LLM 采用分步骤的方式进行思考。

逐级讨论的具体动作:

  1. 每一行、每一句、每个设计点的写入都要人类进行审核、确认

  2. 更简单的沟通方式

    1. 一次性最好只问几个有关联的问题,不要一次性问很多不同方面的问题
    2. 最好是选择题

可以参照"设计出成熟项目所有细节"的这样一个过程。

目标

生成的文档前后逻辑完整、合理。

具体动作就是保证生成的文档符合这个要求;不规定输出形态、不附加自检协议、不预设 checklist。



所有的思考类都要采用AI协助

AI开发类都要直接用AI

越来越强做什么方向的工作不会被淘汰??

AI进行头脑风暴是一种比较高效的方式,比如说

    开始一个什么新的设计 对已经有的不清晰的文档进行整理 设计几个非常基础的协作SKILL
    所有的思考类都要采用AI协助,开发类都要直接用AI

    问题、矛盾

    ,AI进行头脑风暴的最佳方式,比如说开始一个什么新的设计,对已经有的不清晰的文档进行整理
    设计几个非常基础的协作SKILL

    AI交互,即需要人类更少的投入,又要人更多得知道

      减少人类的表达数量,减少人类的阅读数量

      通过轮回问答的方式,沟通效率太低

        是不是可以通过GUI的方式(HTML) LLM更多得推测表达,人更少得表达,通过选择、拖拽的交互?

        需要AI对所有的信息都熟悉, 人类可以随时问答

        人只需要审核、决策


        沟通框架

        1. 双方共同讨论一个话题

        2. 看文档、获取信息:大模型汇报、总结一个情况

          1. 带我一步一步读文档,培训我,由浅入深
        3. 大模型需要给个判断、输入

        4. 用户主动让大模型执行一个任务