四 、这个问题可能会更加明显 ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，需要从点击次数 、手 、例如使用手机语音助手创建一个日程 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，
同样的 ，减少了屏幕在设备中的成本 。多含义时 ，
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、
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 。
五 、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。部分还可以使用图标替代更具通用性。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、扬声器 、但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，用户习惯
工具需要细分 ，智能扬声器或其他物联网设备中 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。
还是以画表格为例，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇，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 。
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。像人脸识别 、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 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，何况是各种大需求 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，输出都使用了大量的文字，例如两个对话时 ，或是给出与用户期望不符的结果 。预置信息等三方面协同 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。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） 。
现在大多数通用 Chat，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 。
三、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。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 ，就像小米的智能音箱 ，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，手点击 、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 。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 。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，因此会降低操作效率 。但不小心打成了“萍果..”，
但大模型的输入 、主要的技术发展方向是计算机视觉 ，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子，
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，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务，可能是两三个主题并行的，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分，但对话式交互没有这个问题 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。整体效率是很低的 ，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。眼睛瞄准 、路径长度 、
六、对用户输入准确率的保证性较低 。因为不需要在复杂的界面中寻找 。经常能被用户看到 。而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。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 。有错字 、在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，因此当用户输入的文字不准确 、OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。例如在修改代码时，预置信息触发对应操作 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，可通讯通道场景等方面综合衡量 。且能以多种格式导出 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。可能产生错误的结果。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，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 。因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，下载等能力 ，
二 、既能写代码也能画表格，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，操作依赖屏幕可显示范围 ，
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