
OpenAI
这个记忆功能会提取用户的关键信息单独保存,以便模型在需要时参考。
这有点像简化版的检索增强生成,或是强化版的个性化指令定制。对用户而言,记忆并非功能明确的用法。目前人们使用ChatGPT时,通常会将重要信息写入提示词,或者通过自定义指令加以说明。这两种方式本质上都能达到相同的效果,即帮助大模型理解并掌握核心内容,从而生成更符合需求的回复。这种方式逐渐成为用户的普遍习惯。在什么情况下,信息仅存储于记忆中更合适?模型如何判断需记忆的信息?提取的信息是否会影响后续对话质量,比如造成事实冲突?这些问题值得探讨。这些疑问实际上都转化为用户使用ChatGPT的额外学习成本。这就是为什么我在开头说OpenAI有些多此一举。因为这并非源于模型能力的本质提升,对ChatGPT而言,这些只是外围功能。当前,ChatGPT的许多功能边界模糊,让人感觉怎么用似乎都可以。在这种情况下,不当的设计不仅难以体现价值,反而可能让用户更难掌握,进一步加重学习负担。
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