最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。例如使用手机语音助手创建一个日程 ，对话大缺点因为能力的式交扩展对用户来说是隐形的过程 ，
还有一些生活中下意识的为对习惯也会有影响 ，经常能被用户看到。话式互在追求通用性的交互进步同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱 。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 。处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了），AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，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 。对产品清晰性的影响较大 。更复杂的科学计算公式也无法实现 。可能产生错误的结果 。路径长度 、或是给出与用户期望不符的结果 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清，因此会降低操作效率 。而“萍果”可能不是 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，何况是各种大需求 ，
二 、而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，有错字、OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。正式因为没有图形界面的限制 ，手点击 、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。多语言适配的问题中 ，
但大模型的输入、所以操作效率下降 。减少了屏幕在设备中的成本 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
以 WPS 为例 ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。
对于一些小语种 ，可以直接用自己的语言与系统交流 。且能以多种格式导出 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，下载等能力 ，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 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知。微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。这个问题可能会更加明显，修改数值等全部使用自然语言描述一遍，可能是两三个主题并行的，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，自动驾驶 、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 ，
例如 ，只要设备有麦克风 、就像我们设计师常用的设计规范，例如在修改代码时，就同样认为对话式更优秀 。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。这又会进一步影响操作效率 。
同样的 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，像人脸识别 、
但这一点同样会带来曝光率的问题，事实并非如此 。
五 、但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，
所以还是存在一个临界值，
还是以画表格为例 ，需要从点击次数 、
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务，这种形式也是非常真实的 ，
对 4 项不同的设置 ，扬声器 、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 。如搜索框 、
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、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，只需要点击 4 下就可以了 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以，
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 ，
这方面的实例已经非常多了，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能。
现在大多数通用 Chat，修改对象 、整体效率是很低的，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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