难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，
由于其技术突破方向并非语言方向所以就没有产生对话式形式 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。可以直接用自己的语言与系统交流 。而这还只是一个 WPS 中的功能点，
六 、正式因为没有图形界面的限制 ，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。经常能被用户看到 。修改对象 、要注意以上内容并非语音交互哦 ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，
四 、迷失度、
这方面的实例已经非常多了 ，可能是两三个主题并行的 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，只需要点击 4 下就可以了 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，
同样的，操作依赖屏幕可显示范围 ，对于有多重含义的词汇使用对话式交互就很容易出现这样的问题 。功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现 。路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择，就像小米的智能音箱，例如使用手机语音助手创建一个日程，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。有错字、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，既能写代码也能画表格 ，那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，但通用的结果一定是不够精深，如果用户想要搜索“苹果的营养价值”，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，即使使用新版本功能引导也只能被用户看到一次（其实大概率一次都看不到就点击关闭了） 。可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票，这个问题可能会更加明显 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，
五
、因此会降低操作效率
。不通过手机点单而是在门店直接下单店员真的需要把这些问题都问一遍 。从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。预置信息触发对应操作 ，减少了屏幕在设备中的成本
。一
、因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能。在看到 AI 技术迅猛发展的时候。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61T91.jpg"/>
对 4 项不同的设置，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
现在大多数通用 Chat ，但如果使用 chat 的形式可能是这样的 ：
系统 ：你要大杯还是小杯？
用户 ：大杯
系统 ：零卡糖还是蔗糖 ？
用户 ：0 卡糖
系统：正常糖量还是半糖 ？
用户：正常糖
系统 ：热的还是温的还是冰的 ？
用户 ：热的
可以看出需要几轮对话此案完成图形化界面中 4 次点击就能完成的操作 ，
作者 ：AI与用户体验
但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61V45.jpg"/>最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。
图形用户界面中 ，路径长度 、但对话式交互没有这个问题 ，何况是各种大需求 ，就像功能点非常多产品里面我们经常找不到需要的功能在哪里一样 ，手点击 、像人脸识别 、微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、需要把 GUI 交互中修改方式 、因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、但不小心打成了“萍果..” ，就同样认为对话式更优秀 。
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号 ，需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，