摸交互等等可以任意发挥余热！也是一他听到的少主要以下两点： 语言作为最最基础的沟通方式门槛低、应用广； 兴起再次带火了类的对话交互； 是另一个维度的存在描述了交互的方式。通过指令交互、眼动跟踪、脑机接口、手势识别等都是不同的
交互方式 如果从交互方式上来
说和是两种不同的交互方式但又存在交集：自然语言 Rang 数据 也可以是指令式的只不过这种指令是还是人人尽知的文字。 如果从自然语言交互的狭义定义上来说和是同类仅存标准程度、指令清晰度等差异CUI也可以是自然语言式的指令两者界限模糊。比如/小度小度/天猫精灵/小爱同学算是标准指令还是自然语言？ 三、CUI存在的必要性 因为更聚焦于规范、标准、有意义的指令自然语言场景下的
将用户对话内容、模型能力、产品
功能都限定在可控的范围内使得CUI操控软件界 Google 中的标题和优秀标题不是 面变得更具可行性。 比如你可以向ChatGPT发起任意会话都能获得不太差的回答。而产品/软件界面的人机交互往往受限于功能无法对你的所有提问给予响应；这时候我们就需要
约束用户的提问范围甚至是提问格式。 就此确立了它过渡时期的存在价值。所谓过度时期：旧软件产品架构上叠加了代表最新生产力的。就像电机拉马车车架得改造不抗造。 CUI当下能解决什么问题？这需要我们聚焦GUI目前的痛点：流程复杂、界面繁复、使用门槛、研发成本等等。同时还需要思考LLM的优势：人类无法企及的速读和理解能力、文本/图
片总结和归纳能力等等。 列举更易 AFB 目录 理解的例子CUI适合当前什么样的用户使用场景？列举两个例子： 利用LLM优秀的NLP能力改造传统关键词搜索。过往软件产品中错一个字就无法查找的情况在LLM加持下让这种“模糊搜索“或”语义匹配“更加聪明和准确不再依赖模糊词映射库检索成功率更高； 利用LLM优秀的阅读与总结能力实现摘要、文本问答在长文阅读、速览等场景下提供参考信息； 后续的文章中我们会陆续探讨细分行业下更多的融合场景。 既然CUI是过渡时期产物那么什么时候结束呢？准确时间无法预估但
