AI溝通師必學技巧 修正式對話
在與人工智能互動時,要達成高效溝通，最重要的是維持對話在正確軌跡上。
一旦人工智能出現偏差,我們需要及時更正以引導它回到正確資料來源。
例如：如果你本來要問“什麼是台北”，應該是希望得到地名相關的答案，但是如果你打錯字問成“什麼是台爸”，就會比較麻煩，而且他在你修正後，並不會改掉“什麼是台爸”出來的內容，導致模型偏移，很可能導致接下來工作效率變低。
便你告訴他“請忽略上一個問題”這個偏移的模型也已經形成了，這個時候，修正式對話的概念，也就是刪除那個問錯的問題，直接重新開始，修正問題的源頭，這一個操作觀念很重要。
POE Chat 的刪除介面
直接修正問題來源,並重啟對話,是做到此目的最有效的方式。舊的錯誤對話會在一定程度上影響人工智能的模型，使其產生低效率的答案。與其花費精力解釋或忽略之前的錯誤,不如直接刪除舊對話,重新提出正確的問題。 這樣可以既修正人工智能的「記憶」,又避免它在不正確的已有結果基礎上進一步推論。
Slack 上面的Claude 刪除介面
簡而言之,當發現人工智能偏離我們想獲得的答案時,直接刪除舊對話而非多餘地解釋,然後重新提出正確問題,是達到高效溝通的有效方法。這種「修正式對話」概念在現代人機交流中至關重要。
目前，有支援修正式的直接刪除固定信息的人工智能工具主要有POE Chat，Slack 裡面的Claude 有機會會跟大家分享。
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在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
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