围绕大型语言模型的讨论常常聚焦于一个单一场景，即 LLM 生成内容，然后由人类审查和纠正。然而，也存在其他的交互模式，例如人类为 LLM 审查创建内容、LLM 搜索代码错误，或 LLM 综合网络搜索信息并附带可验证的引用。作者主张就 LLM 进行更细致的讨论，强调底层工具可以支持各种期望的工作流，而不仅仅是简单的生成和纠错。 AI
影响 鼓励超越简单内容生成的更广泛的 LLM 应用和人机协作的思考。
排序理由 观点文章，讨论了 LLM 在常见的生成-纠错范式之外的其他交互模式。
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