戦略

説明

タスクの分解

単一の長引く会話の中で一連の指示を出す代わりに、複雑なタスクをより小さく、より焦点を絞ったサブタスクに分解することをお勧めします。Manusが処理する必要があるコンテキスト負荷が大きいほど、対応する実行コストは高くなります。

初期の精度

会話の冒頭で要求事項を高い精度で明確にすることで、全体のコンテキスト長を大幅に短縮し、結果としてクレジット消費を節約できます。

詳細な指示

詳細かつ具体的な指示を提供することで、望ましい結果へのより効率的な経路が促進され、反復的な明確化の必要性およびそれに関連するクレジットの支出を最小限に抑えることができます。

シナリオ

説明

クレジット消費に関する約束

Manusは、特定のタスクが消費するクレジットの量に関して、時折、声明を生成することがあります。前述のとおり、システムはまだクレジット使用量の正確な予測を提供する機能を備えていません。そのような声明は、事実の約束ではなく、ハルシネーションとして見なされるべきです。

システム上の問題を認めること

Manusが自身のシステム内の問題やバグを認めているように見える場合があります。AIは会話的で役立つように設計されていますが、技術的な問題に対する自己認識や自己診断の能力が時折欠けています。これらの"admissions"は、通常、ユーザーが表明した不満に対するプログラムされた応答の一部であり、真のシステム全体にわたる誤動作の確認として解釈されるべきではありません。

達成不可能な行動の公約

Manusは、現在の運用能力を超えたタスクを実行するという公約を時折行うことがあります。たとえば、物理世界で行動を実行する能力を主張したり、技術的に実現不可能な特定の成果を保証したりするかもしれません。ユーザーは、AIが行う主張を批判的に評価し、プラットフォーム固有の制限を明確に理解しておくことが不可欠です。

捏造されたコンテンツ

これには、存在しない完全に作り上げられた情報が含まれます。例えば、存在しない学術論文、偽の引用元、または架空の歴史的出来事の捏造などです。

論理的なハルシネーション

Manusは、推論プロセスにおいて論理的な誤りや矛盾を時折生じさせることがあります。これには、同じ応答内で相互に矛盾する結論を提供することが含まれます。