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A/B 测试的结果令人印象深刻：借助人工智能创建的横幅广告比普通横幅广告产生的潜在客户多三倍。

总体结果：
OTP 银行在营销流程中运用人工智能已展现出显著的效益：增加了潜在客户数量，并降低了获取潜在客户的成本。这一成功激励着 Adventum 机构继续在客户项目中运用人工智能，帮助他们取得更佳成果。

与人工智能合作的特点
生成神经网络在内容创作方面具有巨大的潜力。为了获得最佳效果，需要遵循以下几条规则：

定义神经网络的角色。 为了获得相关的答案，需要为神经网络分配清晰的角色。重要的是明确它应该扮演什么样的专家角色、沟通的语气以及它的能力范围。这样的明确有助于模型更好地适应你的期望和任务。
提供成功解决方案的示例。 分享具体示例非常重要：展示与您的任务类似的成功案例，并指出这些示例中哪些部分符合您的期望。
避免不必要的细节。 过多的细节会分散模型的注意力。为了避免这种情况，请将任务分为几个阶段，并在每个具体请 电话号码收集 求中明确需要关注的关键方面。
避免抽象和否定。 尽量减少使用短语单位。避免使用复杂的否定结构。在作为GPT基础的英语中，没有双重否定的概念。最好重新表述请求，避免使用否定词，并具体说明细节。
持续在一个对话中工作。 不要每次迭代都开启一个新的对话：如果对答案不满意，可以在当前对话中进行改进。这能让神经网络记住上下文并利用之前提供的信息。此外，如果人工智能能够访问当前对话中已经积累的数据，它就能变得更加准确。
要坚持不懈。 神经网络有时会拒绝解决复杂问题，以节省资源。说服它相信解决方案是可行的，并要求它提出替代方案。如果神经网络失去焦点，请使用设置清除其内存并重新制定请求。
保持良好的沟通道德。 沟通中粗鲁或咄咄逼人的语气会降低回复质量，因为模型会适应这种模式，从而“镜像”负面行为。与语言模型的有效交互需要灵活性、分析能力和尊重的沟通。这有助于释放神经网络的潜力，并取得更好的结果。