如何用「知乎直答」找到AI相關的靠譜回答?看這一篇就夠了

點選上方卡片關注👆
隨著今年 DeepSeek 的釋出,人工智慧行業好像又一次被按了加速鍵。但功能強大的 AI 在提升效率的同時也帶了一些「麻煩」,大家發現有時候 AI 給出的回答也不一定正確,不論 DeepSeek、ChatGPT 還是其他人工智慧大模型,都存在各種錯誤甚至編造的虛假資訊的現象,這種 AI 的幻覺有一定合理性和必然性,似乎不能徹底消除。
但是這次,知乎直答帶來了一種「更可靠、更專業」的回答模式。
知乎直答的又一次煥新升級,支援搜尋結果「直接溯源」知乎答主真實創作,強化 AI 工具與人的連線,從而進一步降低 AI 幻覺,提高內容的專業性和可信度。
也可以透過「@快捷引用」功能,聚焦到某個知乎答主創作的內容、對話中的某篇檔案、個人知識庫的內容進行提問。
當你遇到問題時,可以針對性地 @對應領域的專業答主,知乎直答將結合答主創作內容進行回答。
如果你有 AI 相關的問題但是又不知道可以@誰,可以參考下面這份答主名單👇
@平凡:AI 技術實踐先鋒,擅長用通俗案例解析大模型原理及行業影響,建立「AI技術觀測站」追蹤模型迭代。
@段小草:AI 行業動態捕手,專注大模型應用與產業變革分析,實測案例覆蓋安全防護到成本最佳化。
@桔了個仔:AI 工程化專家,兼具硬核技術科普與生活深度洞見,構建 AI 工具鏈測評方法論
@天豬:前端架構佈道者,Trae & MarsCode 核心開發者,探索 AI 時代前端工程正規化變革。
@蘇洋:AI 落地實踐家,精通 Docker 與開源工具整合,構建「模型+硬體」端到端解決方案。
@李博傑:系統最佳化鬼才,專精大模型技術拆解,回答幾乎包含全 AI 領域,擅長長文乾貨貼+腦洞+個人見解。
@hzwer黃哲威:AI 與演算法領域硬核科普達人,聚焦於大模型強化學習前沿,愛在技術深淵邊緣玩梗,被稱之為「 LLM無法替代的人類答主」。
@蘇劍林:數理邏輯解構者,創立「旋轉位置編碼」等經典方法,持續輸出擴散模型與稀疏化前沿研究。
@Morris.Zhang:晶片破局觀察員,拆解半導體產業鏈技術壁壘,預判 RISC-V 與國產 EDA 突圍方向。
*答主資訊由知乎直答根據資訊庫內容生成
比如,針對「如何評價 Manus 這款產品?」這個問題,你可以從 @平凡@桔了個仔 的創作中找到答案:
點選【閱讀原文】一起來探索「知乎直答」的新功能吧!

題圖來源:《監視資本主義:智慧陷阱》

本文內容來自「知乎」
點選上方卡片關注
轉載請聯絡原作者
👇點選【閱讀原文】即刻開啟知乎直答試試吧

相關文章