科学与工程助力更优秀的文本生成 [译]
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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
当前的文本生成技术存在问题，但通过全新的方法可能解决。AI研究应该注重常识推理，而不是追求更强大的系统。将语言能力与知识分开处理可以提高文本生成器的可靠性和效率。依赖检索的系统可以提供更准确、相关的答案，并避免虚假生成。然而，技术和版权问题仍需解决。
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关键要点
- 当前文本生成技术存在不可靠、复杂和高成本的问题。
- AI研究应关注常识推理，而非单纯追求更强大的系统。
- 将语言能力与知识分开处理可提高文本生成器的可靠性和效率。
- 依赖检索的系统能提供更准确的答案，避免虚假生成。
- 技术和版权问题仍需解决，尤其是在生成内容的合法性方面。
- 文本生成器的快速发展引发了对超级智能的担忧，但可能性不大。
- 现有系统的规模扩展可能已接近极限，未来的改进可能不再显著。
- 将语言能力与知识分开的方法可以消除虚构事实现象。
- 检索增强系统在效率和更新能力上具有优势，但仍需解决计算成本问题。
- 单纯依赖检索的系统可能更安全，适合特定任务而非通用智能。
- 无知检索系统在版权法面前可能提供解决方案，避免侵权问题。
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