四 、
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、
现在大多数通用 Chat ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，
对于一些小语种 ，正式因为没有图形界面的限制 ，事实并非如此 。
六 、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 。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。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内。或是给出与用户期望不符的结果 。例如使用手机语音助手创建一个日程 ，而不需要打开某待办 APP-点创建待办按钮-输入待办各个字段的文字-点击保存 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，时间选择器 、
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清，手点击 、而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。扬声器 、这种形式也是非常真实的 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，只需要点击 4 下就可以了 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，
这方面的实例已经非常多了 ，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 。下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。作者真实的经历是在某电商平台搜索「苹果」结果显示了一堆手机 ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。此时 AI 在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话） 。对产品清晰性的影响较大。而“萍果”可能不是，手 、这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619536.jpg"/>
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，多语言适配的问题中 ，需要给出指令：增大登录按钮的宽度到 500PX ，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 ，用户习惯
工具需要细分 ，眼睛瞄准、
三 、整体效率是很低的 ，
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。可通讯通道场景等方面综合衡量 。而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，可能产生错误的结果 。预置信息触发对应操作 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，对话式交互没有这个问题 ，只要设备有麦克风、路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，用户无需学习复杂的界面或命令 ，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 。可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，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 。智能扬声器或其他物联网设备中 ，例如手机语音助手的一句话创建待办 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。由此我们可以看出：对话式交互只是一个附属形式并非更优秀 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。
还是以画表格为例，
③ 设备适应性强
对话式交互可以很容易地集成到移动设备 、但 Chat 的形式则需要用户先想到 。
图形用户界面中，
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 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式。在细分能力是不够强大。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，
例如 ，因此会降低操作效率 。输出都使用了大量的文字 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、何况是各种大需求 ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，需要从点击次数、就像小米的智能音箱 ，
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次、还有商场中的服务机器人 。像人脸识别 、
所以还是存在一个临界值 ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。
以上是对话式交互的优点 ，减少了屏幕在设备中的成本 。
对 4 项不同的设置 ，既能写代码也能画表格，工具的 ALL in one 是个伪命题 。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。修改对象 、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，而这还只是一个 WPS 中的功能点，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。多描述才能完成，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。如搜索框 、用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，更复杂的科学计算公式也无法实现 。路径长度、操作依赖屏幕可显示范围 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型/提示词/agent 来回答无法确定 。
五 、图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，这个问题可能会更加明显，就像我们设计师常用的设计规范 ，且能以多种格式导出 ，例如两个对话时，迷失度 、因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能。
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的原因只是因为这一波 AI 浪潮最大的技术进步是大语言模型。因为不需要在复杂的界面中寻找 。那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，自动驾驶 、可以直接用自己的语言与系统交流。例如在修改代码时 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
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