深度和细微差别来完善输出
Posted: Sat Jan 25, 2025 9:50 am
使用 AI 作为合作研究员，可以为研究人员提供一个快速而智能的起点。不过，也存在一些问题：
数据隐私：在将数据输入 ChatGPT 或任何其他 LLM 时，这些数据可用于进一步训练该 LLM，甚至出现在以后的查询中。在处理面试记录等敏感信息时，必须对数据进行相应的处理。对于我们的面试分析，我们利用了自己的 Salesforce 网关，该网关具有一个具有零保留策略和数据屏蔽的可信层。ChatGPT 允许用户禁用聊天记录和训练，并在其网站上指出，这样做意味着“新的对话将不会用于训练和改进我们的模型。”
人情背景：当我们回顾我们的综合和分析时，结果很有帮助，但缺乏背景。由于我们正确地确定了提示，模型很少产生幻觉，但我们确实必须用更多的背景、深度和细微差别来完善输出。
结果：
首选工具： Einstein（自定义集成）
节省时间： 12-18 小时
AI Sidekick 评分： 8 – 提供了一种快速简便的方法来总结和合成成绩单，其结果与人类的结果相当。但是，与人类相比，其洞察力水平较低。它选择的引语并不总是相关的，有时还会被错误引用。
摘要：有人认为速度会阻碍研究，但研究的本质要求有意图、深思熟虑的学习目标，以及理解背景发现所需的时间。我们的 AI 研究助理加速了这一过程，在将访谈记录或数据输入 Einstein 几分钟后，即可提供及时的主题和见解。额外的好处是，及时工程还帮助我们提出更优美的问题。然而，必须注意的是，虽然它是一种启动器和节省时间的方法，但它无法取代由我们的大脑和直觉辅助的人类主导的研究的深度和共鸣。
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人情背景：当我们回顾我们的综合和分析时，结果很有帮助，但缺乏背景。由于我们正确地确定了提示，模型很少产生幻觉，但我们确实必须用更多的背景。
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AI Sidekick 评分： 8 – 提供了一种快速简便的方法来总结和合成成绩单，其结果与人类的结果相当。但是，与人类相比，其洞察力水平较低。它选择的引语并不总是相关的，有时还会被错误引用。
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