一位用户在 Anthropic 的 Claude 模型上进行了实验,测试了其在低、高和最大设置下的“努力程度”。“低”和“高”设置提供了用户应用程序 Savyit 的营销计划,其中“高”设置提供了更细致的响应。“最大”设置没有生成新计划,而是分析了用户现有的项目文件,识别出遗漏的细节,并根据项目的当前状态提出改进建议。这种“最大”努力程度由于工具使用和文件分析的增加而成本显著增加,突显了分析深度与成本之间的权衡。 AI
影响 展示了 LLM 中不同的努力程度设置如何导致不同的交互模式,从内容生成到深入的项目分析。
排序理由 用户实验和现有产品功能的分析。
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