在人工智能語境下， “問行合一”是指一種高效的人機交互理念，它融合了深度查詢與精準執(zhí)行。其中， “問”代表對未知或復雜問題的深度挖掘與探索，體現(xiàn)了人類對知識與智慧的追求； “行”則代表基于AI分析結

果的迅速且精準的行動實施，彰顯了人類對于機器智能輸出的高效利用與轉化。

此理念倡導在AI技術的輔助下，人類應持續(xù)深化提問的質量與深度，充分利用AI的數(shù)據(jù)挖掘與模式識別能力， 探尋數(shù)據(jù)與知識背后的深層邏輯與規(guī)律。同時，人類需對AI的輸出進行精準解讀，并迅速轉化為具有實際操作性 的策略與行動，以實現(xiàn)人機協(xié)同的最大化效益。

生成邊界指AI模型在理解、創(chuàng)造與創(chuàng)新方面的能力極限，體現(xiàn)了其認知能力的實際限制。當用戶的交 互觸及或超越這一邊界時，AI無法突破自身局限，進而引發(fā)思維滯環(huán)現(xiàn)象。該現(xiàn)象表現(xiàn)為AI在多輪對話中 重復內容、缺乏新意或無法滿足用戶的新增需求。這一現(xiàn)象反映了AI模型在復雜互動中的認知限制，影響 了其響應的多樣性和實用性。

思維滯環(huán)可能出現(xiàn)原因：

1. 重復內容：AI生成的回答重復相似，缺乏新意

2. 推理不變：即使改變提問，AI 的邏輯仍然不變，無法提供不同的結論

3. 回答表面化：AI只給出淺顯的 回答，無法深入分析

4. 語言模式相同：輸出的句式和 結構沒有變化，顯得單調

5. 忽略反饋：AI無法根據(jù)用戶的 反饋調整回答

如何判定觸及生成邊界：

1. 指令執(zhí)行分析：檢查AI是否按 要求添加或修改內容

2. 回答多樣性測量：評估AI回答的新信息量和多樣性

3. 上下文適應測試：觀察AI能否根據(jù)新上下文調整回答

4. 情感語氣變化檢測：檢測AI回答的情感和語氣是否變化

5. 邏輯推理驗證：觀察AI在條件 變化時是否調整推理

思維滯環(huán)現(xiàn)象解決思路：

1. 調整提問：改變問題方式，引 導AI生成不同的回答

2. 優(yōu)化訓練：使用更多樣的訓練數(shù)據(jù)和算法，提高AI的多樣性

3. 提供外部信息：引入新的知識 庫，幫助AI生成新內容

4. 調整模型參數(shù)：優(yōu)化訓練參數(shù)， 避免模型陷入局部最優(yōu)

5. 增加反饋回路：通過即時反饋 修正AI的推理過程

附件：AIGC發(fā)展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界