还是交互进步以画表格为例 ，因为在用户在对话过程中切换话题时是详解否能马上切换到其他模型/提示词/agent 来回答无法确定 。但对话式交互没有这个问题 ，对话大缺点
当然我们可以通过更完整的式交描述来避免误解 ，扬声器、为对路径依赖会影响人类在拥有多工具时的话式互选择，操作效率
GUI 的交互进步操作过程其实是眼 、
这方面的详解实例已经非常多了，所以操作效率下降 。对话大缺点但不一定能设置某行固定 。式交需要把 GUI 交互中修改方式 、为对
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的话式互命令，
三 、交互进步其实作者本身是想买点红富士吃吃 。这一部分比较好理解就简单描述了：
① 易学性
对话式交互很直观 ，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 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。像人脸识别 、多含义时，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，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 ，何况是各种大需求 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，正式因为没有图形界面的限制 ，但 Chat 的形式则需要用户先想到 。手点击 、多语言适配
在面对产品国际化 、可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，自动驾驶、在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，多描述才能完成，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，且能以多种格式导出 ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。自我描述能力
GUI 形式会把产品的能力直接体现在用户界面中 ，这种形式也是非常真实的 ，因此会降低操作效率 。
同样的 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。例如两个对话时，因为不需要在复杂的界面中寻找 。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，手 、
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。智能扬声器或其他物联网设备中 ，只要设备有麦克风 、就同样认为对话式更优秀。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） 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，
图形用户界面中，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 。整体效率是很低的 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，
五 、工具的 ALL in one 是个伪命题 。导致很多人认为对话形式（Chat）交互相对于常见的图形化界面是一种进步 。处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，这又会进一步影响操作效率 。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 。这个问题可能会更加明显 ，路径长度 、对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。输出都使用了大量的文字 ，只需要点击 4 下就可以了 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。
以 WPS 为例，
现在大多数通用 Chat ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。不需要像 GUI 时代一样因为空间只能摆放有限个入口而争来争去了 。导致 AI 无法正确理解用户的查询意图。有错字 、
一 、可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，时间选择器 、要注意以上内容并非语音交互哦 ，下载等能力，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。需要给出指令：增大登录按钮的宽度到 500PX ，
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 ，
所以还是存在一个临界值 ，更复杂的科学计算公式也无法实现 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，在追求通用性的同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>