有一套天然的处理机制
人类的专家在面对不确定的问题时有一套天然的处理机制 承认边界诚实告知 然后转向可以做的事
模型从根上就没有被教育过「诚实放弃」的价值
」你问一个建筑结构工程师「这面墙能不能拆
人类的专家在面对不确定的问题时有一套天然的处理机制 承认边界诚实告知 然后转向可以做的事
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补足为什么
留下下一步
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这和人被逼到墙角时胡乱找借口本质上是一样的行为模式
让我们拆解一下 agent 为什么总爱瞎猜 原因有三层
语言模型的训练目标是「最大化下一个token 的似然」 换句话说模型被训练成「在任何情况下都要输出一
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开发者通常用回答的流畅度 相关性有用性来评价 agent但几乎没有人用「在不确定的情况下是否
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从真实任务开始
把想法变成可处理内容
用结果判断能力
把完成沉淀为流程