最近，随着大学入学考试成绩，许多AI模型大喊，称他们将帮助候选人和父母填写他们的申请；在社交平台上，也有许多帖子分享了如何用大型模型填写应用程序的方式，有些帖子通过了“保证的注册”横幅。您可以使用大型型号填写您的应用程序吗？有许多帖子将AI申请表介绍给社交平台。在专业人士的眼中，大型模型可以成为填写应用程序的辅助工具，但他们不太依赖它 - AI可以掌握数据，但并不真正理解“人”。 Mita Carbon首席执行官的大型网民专家王本（Wang bin）是米塔·碳（Mita Carbon）的首席执行官，也教导了大型大学的客座教授，大型模型的基本价值是有效地包括信息。近年来，他们可以获得参赛分数，基本知名度，工作趋势以及不同学校和专业的其他数据。他们的在早期填写申请时，效率高于手册和其他材料的手册审查，这可以节省信息收集和分类的时间。但是，填写大型型号的应用程序也存在缺陷，第一件事是数据的准确性。存在差异 - 以不同的大型模型收集数据的方式，学校和专业的数据资源也会有所不同。不可能确保通过相关大型模型获得的数据准确。如果与数据资源有偏差，则最终填充建议可能会遇到问题并误导候选人。因此，王本建议候选人和父母在填写其应用程序时使用AI模型。建议选择垂直工具平台，并注意此类模型中显示的数据资源是否真实且可靠。不建议使用一般大型模型进行FILl在申请表中，由于一般大型模型的原始数据不再填充，并且可能存在偏差。应该注意的是，即使大型模型的资源数据准确，仍然存在限制。最常见的情况是，一些新成立的大学和新的贵族没有太多数据，并且内容有限，可以从大型模型中学习。纳吉吉·王（Nagigigy Wang Bin）是一个例子，并说他的其他身份是印度尼西亚希望大学的人工智能学院的院长。这是一所相对年轻的大学的新大学，公共信息有限。在这种情况下，大型模型很难对学校或专业的精确判断。例如，位于杭州的西湖大学近年来取得了许多重要的研究成果，并且具有巨大的潜力。它的本科注册表今年首次离开了套安。但是从AI Big Model的角度来看，西湖大学的本科入学数据较少，因此在向候选人提供推荐的学校时，他们很可能会跳过。基于此，Wang Bin提醒您，大型模型提供的填充建议只能用作参考。候选人和父母还应该主动理解学校特征和初学特征，并有更大的判断依据。其次，照顾AI的幻觉。从AI应用程序应用程序应用程序的情况下，AI的幻觉主要是在加强特定候选人的特定要求但忽略其他因素的情况下表达的，导致结果不足。具体来说，当候选人和父母使用大型模型填写其应用程序时，他们通常需要描述他们的个人期望，愿景等。同样，您需要了解大型模型并且不了解“人”，因为您无法评估主观情绪。衡量如果学校除了入口标记外，主均适用于kandidato。 “作为一个通过大学入学评论的人，我对候选人填补其申请的个人建议并不完全依赖它们，而不是查看数据预测的分数和结果。大型模型可以理解数据，但他们可能不必了解'人们'。填写应用程序的过程总是需要人们深入参与。”王本说，候选人和父母应该谈论更多，他们还可以听取目标学校的老年人或校友的介绍，并选择符合自己偏好的学校和专业。最后，他提醒候选人和父母，“填写大型模型申请的准确性的验证”是错误的建议。 “如果您想验证，您需要在输入结果出来后比较内容。候选人或父母都不能承担这种风险。”因此，不要相信So所谓的“ AI保证输入”和“独家内部数据”和其他宣传，因为可能会有过多的营销或概念变化。当然，要确定大型模型是否可以采取“繁重的工作”来帮助填写申请，候选人和父母在使用之前可能会问一些基本问题，并判断大型模型是否可靠，例如，候选人是否可以在特殊的申请中进行特定的范围，他是否可以在特定的申请中进行特定的目标，或者是否可以在某种程度上进行特定的目标，或者是否在某种程度上是一个特定的目标，或者是否可以在某种程度上进行特定的目标，或者是否有一个特定的目标，或者是否可以在某种程度上进行特定的目标，或者是否可以在某种程度上求助，或者是否可以在某种程度上求助。或者是否有一个特定的目标，或者是否可以在使用它。正确地回答或使用MGA -Guni，如果这是后者，即使是辅助价值，AI模型也不好。您应该记住，您最适合的是最好的。”