下一秒01回应的答🚰案依旧完整，只不过在验证的环节出现问题，报错。
周🅏🅢岩把01的回答重新贴进了对话框，并告诉01错误，让他根据自己发过去的代🏩🜱🆀码进行🅒🅾🌌debug。
三秒以后，01又给出了答案。
只是验证的时候依旧报错。
周岩这一会儿变得极有耐心，一遍又一遍地把01自己生成的错误代码贴进问答框，让他自己⚐纠正自己的错误。
而在纠正了差不多五次🟥🟎以后，01终于输出了正确的答案。
周岩知道这就是智🃲☑能对话模型在完善答案的过程，同🐍⚍样也是未来智⚌🐁能模型的正确玩法。
本质上智🄦⛙能模型起的就是满足人类需求的作用。
一开始可能对所谓的需求只有一个模糊的概念，但随着交🂢🐡🁝流的深🃯🛒🛱入，智能模型也越来越理解你的需求到底是什么。
一个大的需求会包含十几个小需求，这十几个小需求一开始提问者可能⛾☝并不知道，但随着和01沟通的深入，不管是提问者还是01，都能更加深入地了解需求。
这其实也是模拟人类交流的过程，当你提出🕱🍚🈫问题的时候，不可能指望别人立刻进行回答，都是在明确对方需求以后，再给出进一步的反馈，越反馈越正确，因为你提的要求越难越多，对方需要寻找的范围也🍎越来越小，越来越精准。
只是交流五次就回答出这个问题，周岩还是比较意外🐍⚍的。
于是他改变了思路，选择提出一个大项目🐻，让🛩🟆01首先提供完成这个大项目需要的步骤。
而很快，01就给出了步骤，一共五点。
周岩给出的🆊🍺🍊要求是：对网络文本进行文本🐻统计🛩🟆分析。
01的回复🆊🍺🍊是：1、导入文本。⛢🜁⚱2、文本预处理。3、文本统计。4、得出结论。
比较简单，周岩给出具体一点的要求。
于是01的回复变成了：1、导入文本。2、对文本进行预处理，导入停用词表，使用分词工具对文本进行预处理🟄🚦🕨。3、对处理后的分词文本，进行词频统计⛰。4、🁈🜣对词频统计后的结果进行词频统计分析，得出结论。
具体了一些，只不过依旧有点儿宽泛。
不过周岩等不及了，