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在线股票交易网站开发,深圳中高端网站建设,建设电子商务网站必须首先确定的是,企业网站制作公司24小时接单前言 通过明确“特定群体/角色视角模拟”设计提示词#xff0c;而非模糊的“你认为”类提问 一、核心观点#xff1a;LLM 的本质是“模拟器”#xff0c;而非“有自主观点的实体” Karpathy 最核心的判断是#xff1a;LLM 不存在人类意义上的“自我意识”或“持续形成的观点…前言通过明确“特定群体/角色视角模拟”设计提示词而非模糊的“你认为”类提问一、核心观点LLM 的本质是“模拟器”而非“有自主观点的实体”Karpathy 最核心的判断是LLM 不存在人类意义上的“自我意识”或“持续形成的观点”其本质是基于训练数据统计规律的“Token 模拟引擎”。当用户用“你怎么看 XYZ”提问时模型不会“思考”只会通过隐含的“个性嵌入向量”模拟数据中最常见的回应模式如“理想助手”“互联网平均回答者”这种交互既局限于单一视角又容易让用户误将模拟回应当作“AI 自身的观点”。二、最优提示词策略放弃“抽象的你”转向“具体的群体/角色模拟”基于“模拟器”定位Karpathy 给出的核心交互方法是避免提问方式“你认为……”“你怎么看……”本质是把 LLM 当作有自主观点的“实体”推荐提问方式先明确“适合探讨该话题的特定群体/角色”再询问“他们会怎么说/怎么做”本质是激活模型中对应群体的知识分布实现多视角或专业视角的精准模拟。你的例子“最适合 linux7 的堆内存排查方式是什么”已贴近核心但更贴合 Karpathy 逻辑的优化表述是“Linux 内核维护者/资深运维工程师会如何排查 Linux7 的堆内存问题他们会优先使用哪些工具和步骤”—— 明确“特定角色”能进一步激活模型中对应的专业知识避免通用化回应。三、关键补充“AI 人格”是工程化产物非真实“心智”Karpathy 特别强调LLM 中看似统一的“人格”如彬彬有礼的助手是通过 SFT监督微调、RLHF人类反馈强化学习刻意训练的“工程化结果”目的是获得用户认可的高奖励而非模型自发形成的“心智”。这意味着模糊的“你认为”类提问只会调用这个“通用助手人格”得到的是标准化但可能平庸的回应明确的“角色/群体模拟”能绕开通用人格的限制直接激活模型中特定领域的知识分布榨出更强性能。四、场景差异可验证领域与不可验证领域的区别这种交互策略的效果的在不同场景中存在差异可验证领域数学、编程、技术操作等模拟“专家角色”的回应准确率极高如模拟 Linux 运维工程师排查内存问题因为这类知识有明确的标准答案和操作规范不可验证领域观点、评价、主观感受等模拟“多群体视角”更有价值如“历史学家、社会学家、普通民众会如何看待某一社会现象”能避免单一“AI 人格”的主观局限且需警惕此时没有绝对正确的回应需结合群体背景判断可信度。总结Karpathy 的核心主张是“解构 LLM 的‘实体幻觉’强化其‘模拟器’属性”交互的关键不是“问 AI 怎么想”而是“让 AI 模拟谁、模拟什么视角”。通过明确“特定群体/角色”既能突破通用回应的局限获得更精准、多元的答案也能让用户清晰认知到“回应的来源是模拟的知识分布而非 AI 自身的观点”从而更理性地使用 LLM。原文https://mp.weixin.qq.com/s/mvsmrOq2bNIyU-FLy-L0Nw