图谋：@全体成员 高校图书馆生成式人工智能专题服务推介. https://blog.sciencenet.cn/blog-213646-1474846.html
图谋推介语：自2022年底以来，生成式人工智能的兴起代表了自然语言处理领域的一项重大进展，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。深圳大学图书馆、武汉大学图书馆、四川大学图书馆、清华大学图书馆等图书馆网站精心建设了生成式人工智能专题，激扬智慧，精致服务，与时俱进，精益求精，旨在为学习、工作和科研提供有力的支持，值得更好地关注与利用，特此予以推介。
罗维尔：山西大学图书馆已经接入DS。
biochem：不同模型给出的数据呈现方式，包括数据本身，都有差异，而且差异很大。
麦子：不瞒你说，虽然我自己是图书馆员，我除非没办法，除了厕所在哪里的问题，不太愿意问图书馆员问题，因为我一般就是要个一个很直接的回答，而不是你给我说一大堆东西。我就是怕长长的面面俱到的回答。现在的模型秒新日异，而各种东西之间的差别不大。
叮咚：看了前两天的讨论，有点感想，不知道对不对，供批评指正：
1.目前的生成式AI，仍然是概率输出模型，通过上下文输出它认为最有可能的下一个token，或者说字或者词。在不附加联网功能的时候，就是文字工具，即使附加了联网搜索，输出仍然可能是错误的，也可能源头就是错的，也可能整合的时候出错了。
2.所以，认为AI什么都知道、什么都懂、什么都会做是不切实际的。大家希望的什么都会的，那是AGI，是以后的努力方向。
3.有些任务，让AI完成，不如让它写程序运行去实现，可能比直接问的答案更加精准，比如计算、Excel处理等等；有些任务，是需要调用不同的智能体去解决的，单纯的对话式AI做不了，比如联网搜索、做PPT、搜集特定网站的内容。即使多模态AI，也是内部调用不同的功能。也就是需要了解AI的能力边界。
4.如果需要AI对某些方面做出预测，最好引导他给出预测的逻辑或者依据，告诉他边界条件‘不知道不要编造答案’，以减少幻觉。但是，目前来看，只能通过微调或者优化提示词降低AI幻觉，但是无法根本上消除。
5.AI有不同的产品和版本，有的擅长对话、有的擅长写作，有的擅长学术，有的擅长搜索，有的擅长文生图、文生动画，有的擅长构建各种智能体，有些是多模态AI集琴棋书画于一体。比如智谱清言创建自己的智能体可以自定义很多参数，甚至包括‘温度’，用以限定AI输出是‘发散’还是‘严谨’；比如DeepSeek，不开‘深度思考’是V3模型，属于对话模型；开了就是R1模型，属于深度思考模型。前者获得精准答案需要优化提示词，比如角色、背景、任务、示例、格式或步骤、语气……；而后者只需要无歧义的精准提出问题即可，过多的提示词或者思维链要求反而会降低回答的水平，因为已经内置了思维链模式。
6.如果不会写复杂的提示词，可以用kimi的智能体‘提示词专家’。
7.但是不管怎么说，现在生成式AI的掌握的知识的深度和广度，以及文字能力，绝对是超过了绝大多数人。
东东潮潮：今天看万维钢讲DeepSeek，写道：当前AI最大的问题就在于，它不是你自己。
叮咚：@东东潮潮 是的，他不懂自己，把它当做一个陌生的专家，让它明白自己需要什么，遇强则强。
东东潮潮：个人观点在于：AI需要双向启发，只有在人与AI都积极思考的情况下，才能实现较好的人机协同水平。我的一个观点始终是：只有知道了AI不能做什么，我们才能更好地利用AI去做一些什么。同时随着AI技术的快速发展，昨天的看法，可能今天就过时了。我们更加需要贝叶斯精神——根据现实情况实时地调整自己对AI的认知。
图谋：叮咚老师的分享很好。
图谋：圕人堂话题：圕人视角的生成式人工智能. https://blog.sciencenet.cn/blog-213646-1475031.html 图谋按：圕人堂QQ群近期的热门话题为生成式人工智能。本文整理近期两位成员在群中的交流探讨。成员‘叮咚’为圕人堂QQ群‘老’成员，2017年11月加群，现为某高校图书馆副馆长；成员‘东东潮潮’为圕人堂QQ群‘新’成员，2023年10月加群。两位的对话有一定参考价值，值得进一步关注与思考。