作者进一步解释其 AI 系统如何处理非结构化信息：日常唠叨被归入 loose pool，积累到一定程度后，系统可在相关查询中提供上下文相关的建议。
📝 详细摘要
这条推文是上一条推文的延续，详细解释了系统如何处理非结构化信息。作者指出，像「最近好像孩子们好久没有游泳了」这样的唠叨，在用户习惯使用系统后，会占据系统输入（intake）的至少 50%。这些信息被系统判入一个「loose pool」中。当信号积累到一定程度，用户突然询问「小孩提前放学，干点什么好？」时，系统会结合之前的非结构化信息，给出「可以考虑去游泳」的建议。这展示了 AI 系统如何从看似无意义的日常对话中提取价值。
📊 文章信息
AI 初评：78
来源：Susan STEM(@feltanimalworld)
作者：Susan STEM
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：1 分钟
字数：150
标签： AI系统, 非结构化数据, 上下文感知, 信号积累, 智能建议