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- 为啥农家乐离得远?因为我只搜了“温江农家乐”,没限定“银杏观赏地周边3公里内”,下次要加范围筛选;
- 为啥没提到封闭信息?因为我用的是去年的资料,没查今年的最新通知,下次要找实时更新的数据源;
- 公交末班车错了?因为我记混了线路,下次要调用地图工具查准确的时刻表。
然后AI就会修正:换两家离观赏地近的农家乐,补充寿安镇银杏林的封闭提示,修正公交末班车时间。
- 第四步:最后“记”——把经验存起来,下次不犯同样错
AI会把这次的反思结果记在自己的“知识库”里:比如“写本地攻略要限定地理范围”“自然景观类攻略要查最新维护信息”“交通路线必须调用地图工具核实”,下次再接到类似任务,就会直接用这些经验,不用再走弯路。
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这个“做-查-改-记”的闭环,就是AI自主反思的核心。咱们普通人复盘可能要花几个小时,AI几秒钟就能完成,而且越复盘越熟练,就像一个越来越有经验的“老顾问”。
2. 两种常见的反思模式:AI也会“多角度思考”
AI的反思不是只有一种方式,就像有的人复盘喜欢自己琢磨,有的人喜欢找别人帮忙,AI也有两种常见的“反思套路”:
- 第一种:自己查自己——基于内部验证的反思
这种模式下,AI不用找外部工具,全靠自己的“知识和逻辑”来复盘。比如你让AI算“温江到金沙遗址的自驾时间”,AI先算出来“1小时”,然后自己反思:“温江到金沙遗址大概30公里,不堵车的话40分钟,堵车可能要1.5小时,我只给了一个固定时间,太绝对了,应该补充‘高峰期需预留1.5小时’”。
这种反思适合简单的任务,比如文字校对、逻辑梳理,不用依赖外部信息,效率很高。
- 第二种:找“帮手”查自己——基于外部反馈的反思
这种模式下,AI会调用工具来验证自己的结果,相当于“找个专业人士帮忙把关”。比如你让AI写“成都2024年银杏观赏季的天气预测”,AI先根据历史数据写了“11月下旬以晴天为主,适合观赏”,然后它会调用天气工具查最新的气象预报,发现“11月25日有小雨”,于是反思:“我用的是历史数据,没考虑实时天气,应该补充雨天的观赏建议,比如带伞、选择室内观景平台”。
这种反思适合需要实时数据、专业信息的任务,比如攻略、报告、数据分析,能大大提高结果的准确性。
还有一种更高级的反思模式,叫“多路径反思”——AI会同时想几种解决方案,然后对比哪个最好。比如你让AI“找从温江到金沙遗址最省钱的交通方式”,AI会列出三种方案:① 地铁+公交(8元);② 拼车(20元);③ 骑行(免费),然后反思:“骑行虽然免费,但要1.5小时,太累;拼车比地铁贵;地铁+公交又便宜又省时,是最优解”,最后选第一种方案。这种模式就像AI在脑子里“模拟”多种可能性,然后挑最好的,适合需要做决策的任务。
3. 自主反思的“坑”:AI也会“想偏”,但能修正
别以为AI的反思就一定靠谱,它也会犯错误,比如:
- 反思不全面:比如写攻略时,只想到了交通和美食,忘了“老人小孩的休息设施”这个需求;
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