关于AI生成信息准确性的探讨
在社群聊天记录中，用户提出在使用多种AI工具搜索培生出版企业上市信息时，遇到80%信息错误的问题，质疑AI为何无法胜任简单的网络信息爬取任务，并表达了对AI实用性的期望。
我抽空对此做出解答：
问题根源在于AI的信息来源不同、混杂低质量信息，以及大型语言模型（LLM）可能生成不准确内容，缺乏有效的事实校对机制。
解决方案：建议明确定义可信信息源，并整合信息；若具备AI编程能力，可自行优化信息源选择。
Ask-Refine 提问策略
最近用得比较多的方法，分享给大家：
先提问以探明模型对问题的理解，然后基于反馈优化 Prompt，重新生成，而不是一问一答逐轮调整。
（ 提高一次回答得到好结果的能力）
原理：
通过初始提问（Ask），让模型揭示其对任务的理解或局限性；然后分析输出，优化 Prompt（Refine），用更贴近模型“沟通语言”的方式重新生成，减少回合数。
优势：
避免低效的逐轮对话，直接切换到精准表达，提升效率。
步骤：
Ask：提出初始 Prompt，观察模型输出，分析其理解偏差。
Refine：根据输出调整 Prompt，融入 CO-STAR 框架，明确缺失的上下文、目标或细节。
Regenerate：用优化后的 Prompt 重新生成，获取更精准输出。
Agent最少的工具箱是什么样的？
这个开源项目，总结了7种工具，这样才是“五脏俱全”的Agent。
Minimal AI agent framework that just works with only seven tools.
- 读取——从文件系统访问文件内容
- 写入- 在文件系统上创建或修改文件
- Diff——比较文件的不同版本
- 浏览——导航并与网页交互
- 命令——在终端中执行系统命令
- 询问——向用户请求信息或确认
- 思考——无需外部行动，进行内部推理
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欢迎报名最新一期的 AI 编程 训练营。
具体见 次条 消息。
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