我们认为一个具有很高价值的领域是对 LLM 进行参 美国商业传真列表 考文档培训，使开发人员能够更快地找到解决方案或获得有关代码片段的目的或行为的答案。MDN 的使命是提供更好的互联网蓝图，并赋予新一代开发人员和内容创建者构建它的能力。我们看到了一条前进的道路，即在 MDN 的规范 Web 开发文档之上“覆盖”有用的 AI 驱动的帮助程序，以新的方式帮助开发人员。当然，人工编写的规范文档将始终可用且明确指出。为此，上周，MDN 推出了与其 Web 开发人员参考文档主体的 AI 集成，体现在过去几个月中开发的两个功能中：AI Help 和 AI Explain，均由 GPT-3.5 提供支持。
AI Help使 MDN 读者能够通过对话界面提出问题，该工具会提供简明的答案以及与他们的问题相关的 MDN 文章，以提供上下文帮助。AI Help 仅限于提供基于 MDN 内容的信息，目前处于测试阶段，可供登录的 MDN 读者使用。
AI Explain使读者能够探索和理解 MDN 文档页面中嵌入的代码块和部分代码示例，描述代码的底层目的和行为。AI Explain 仍是一个实验性工具。
我们对这些工具的内部研究让我们非常乐观，相信它们可以为开发人员在寻找答案和学习资源时节省大量时间。早期开发人员似乎受益最多，因为他们最不可能确切知道去哪里或搜索哪些关键字来找到他们想要的答案。由于我们仍处于早期阶段，我们还看到这些人工智能工具在响应查询时提供错误信息的情况。MDN 团队正在努力识别这些情况并开发修复程序，以便我们能够不断提高 AI Help 和 AI Explain 提供的答案的质量和实用性。我们还计划让人们更容易标记错误答案，创建问题发送给团队进行调查。最终，我们的目标是让 MDN 更容易被更广泛的开发人员访问和使用，同时不削弱 MDN 作为 Web 开发高质量信息的权威参考来源的作用。
反馈很重要
随着上周 AI Help 和 AI Explain 的推出，我们收到了来自读者的广泛反馈，从欣喜到建设性的批评，再到对回复的技术准确性的担忧。我们才刚刚开始这一旅程几天，但迄今为止的数据似乎表明人们对 AI 和 LLM 总体上持怀疑态度，而那些尝试过这些功能来寻找答案的人往往对结果感到满意。
