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【个人系统提示词原则与效力理解】简单梳理&非工程向

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最近脑袋很乱,脑雾比较严重,觉得是应该梳理一下自己的思路了。
这个梳理主要集中于最近两个月的新理解(且选取部分内容),且主要集中在指导原则上,方便直接拿来教AI帮我优化我的屎山提示词,以自用为主,分享是顺便。
一些我太早的理解会比较少提及(一般在我另一个贴【探讨过长上下文】里讲得也比较详细了,不过那个楼层太多了,过于散乱——也是我新开个贴的原因(太多内容塞一起有点难看)。估计也很少有人会翻到那个贴后面哈哈,反正本质主要也是我自己的笔记。而且目前资料很少,有兴趣和需求的人自然能够翻到,其他人没看到也无所谓。)。


IP属地:江西1楼2025-05-26 12:13回复
    一.精确语义
    精确语义是个很重要的概念
    -
    不过首先要指出,我非常讨厌过度鼓吹和追求精确语义,因为高级AI解决的就是人类总有不精确的地方这个问题。
    如果精确语义能够解决所有问题,那么在过去有限状态机的时代,人们就可以达到相对高的技术水平了——如果迷信精确语义,可以思考下这个问题。但事实上在一些方面(有无AI)效果就是差很远,不管原因是什么,最终都指向人类是有极限的。
    精确语义,准确而言,是人类表达出的精确语义。解决不了很多问题。这恰恰是AI发挥用武之地所在。
    当然了,理智去看待,在人类认知所能到达的极限内,去追求精确语义,先把力所能及的事情拆分好。确实能大大提升AI的工作质量。
    -
    如何使语义更精确,基础原理上可以看看《操作系统》,直接落实到实践上,可以看《编程语言》如何设计与编译。
    当然再落实到系统提示词上,其实从【伪代码】这个概念入手即可
    -
    ● 1. 判断语句前置
    ● 2. 声明一致性
    ● 3. 符号隔断
    ○ 3.1 封装域
    ■ 3.11 概念包裹
    ■ 3.111 标识符(关键专有概念)包裹
    ■ 3.112 关键字(常用逻辑词汇)包裹
    ■ 3.12 范围界定
    ■ 3.121 模块范围界定
    ■ 3.122 符号范围界定
    ○ 3.2 标识符作用-符号定位与注释
    当我想到这里的时候,我又陷入严重的脑雾了,所以接下来的内容交给AI补全了,我只提供目录(加审稿)


    IP属地:江西3楼2025-05-26 13:44
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      2026-10-18 16:21:46
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      ## 通过伪代码格式影响系统提示词效力的原则阐述
      ● 判断语句前置
      原则: AI模型(如我)在处理序列信息时,会赋予初始指令较高的权重。在规则或逻辑块的开端就放置条件逻辑(例如 IF-THEN、CASE 语句),能够为后续的处理设定一个强有力的上下文基础。
      对效力的影响:
      清晰的逻辑流: 在详述具体行动前先建立决策框架,使AI更容易预期并遵循预设的逻辑。
      减少模糊性: 最大限度地减少因条件语句置于行动描述之后而可能导致的忽略或误用。
      注意力优先: 帮助AI首先关注执行标准,从而更精确地遵循你设定的条件。
      示例:
      pseudo
      如果 [玩家生命值] < 10 则
      激活 [紧急协议阿尔法]
      否则
      继续 [标准操作]
      结束如果
      这种结构通常比倒置或不够直接的结构对AI更清晰。
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      -
      -
      //我认为不必追求一定要用英文。代码也有中文,更不用说伪代码中文形式。当然不可否认直接用英文,AI联想到[代码]这个概念的相关性会更强一点,但是没多大意义。
      ——效仿D老师编几个数据作为讨论基础,懂我意思就行,比如说完全不用伪代码形式,在10Wtokens下效力为10,使用中文伪代码,可以在60Wtokens下效力为10,使用英文伪代码,可以在65Wtokens下效力为10.
      可能有人觉得那可有1/10左右的提升啊。
      那我问你,如果你把提升这部分规则(从60W到65W上等效)所花去的精力,拿去给其余那些非伪代码形式的规则提升(让它们从10W等效提升到60W),是不是更有性价比?
      那我问你,你真的用得到65Wtokens这种程度吗,有没有可能综合考虑,大部分人只用到50Wtokens,所以60W和65W其实体验就不差一个百分点?
      -
      当然也有人可以举出取巧的办法,比如说就是单独把 如果 换成 if,就换一个词,不需要任何精力。
      那我问你,中英文夹杂你看着不难受吗?
      没什么好说的,我是战狼
      -
      (用英文其实主要还是省tokens,比如10Wtokens的规则书,能给你省个3-4W,但我个人认为这点没差。
      主要是这么多字,你扔给机器翻译也要花不少精力,翻译错几个词反而亏了。
      或者把一些下文中提到的[模式识别]需要的完全一致的词,翻译成好几种不同的词,虽然"含义"一样,但是效力影响大了。
      为了避免这种得不偿失,人工审核一遍,太累了。
      而且也没法保证自己的版本是最终版本,万一以后想加点东西,要么就得直接用英文加(非母语总有点不适应吧),要么就得害怕又要重新翻译。)
      -
      ---
      -
      ● 声明一致性
      原则: AI模型擅长模式识别。在你的伪代码中,对于定义变量、状态或函数时所使用的语法、关键词和结构,保持一致性至关重要。
      对效力的影响:
      可靠追踪: 如果像 [游戏模式] 这样的概念总是通过一致的格式声明或引用(例如 设置 [游戏模式] = "生存" 或 当 [游戏模式] 为 "创造"),AI就能可靠地追踪其状态并应用相关规则。
      减少混淆: 不一致的声明(例如,有时用 [游戏模式],有时用 游戏模式状态,或对相似操作使用不同语法)可能导致AI将它们视为不同且无关的实体,或误解其功能。
      促进对提示词“语言”的学习: 一致的声明有助于AI“学习”你在提示词中使用的特定伪代码“方言”,使其在解释更复杂的指令时更为稳健。


      IP属地:江西4楼2025-05-26 14:27
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        ● 3 符号隔断
        原则: 特定的符号可以作为强烈的、无歧义的提示,帮助AI解析和区分不同的逻辑或信息区块。这比仅仅依赖自然语言的空格或标点更为明确。
        对效力的影响:
        增强清晰度: 清晰地分隔规则、指令或数据块,防止AI错误地混淆不同上下文或指令。
        结构化理解: 帮助AI构建提示词结构的“心智地图”,识别一个逻辑单元的结束和另一个逻辑单元的开始。
        ○ 3.1 封装域
        原则: 使用符号(例如 {}, 开始...结束, 自定义标签如 <区块名称>...</区块名称>)为相关的指令集或数据创建明确的边界。
        对效力的影响:
        上下文隔离: 帮助AI理解在一个已定义“区块”内的元素彼此间的关联更紧密,并在特定上下文中运作,与区块外的元素相区别。这对模块化至关重要。
        层级化处理: 允许嵌套结构,AI可以层级化地处理信息,理解作用域和子作用域。
        ■ 3.11 概念包裹
        原则: 一致地使用特定的分隔符(例如 [], (), ##概念##)来包裹并因此高亮特定类型的信息或术语。
        对效力的影响:
        快速识别与分类: 使AI能够迅速将一段文本识别为特定“类型”的实体(如变量、关键词、占位符等),从而简化解释过程。
        ■ 3.111 标识符(关键专有概念)包裹
        原则: 将独特的、领域特定的术语或变量(例如 [玩家耐力值], [NPC对话树ID], [系统标志_严重错误])用一致的符号(如方括号 [])包裹起来。
        对效力的影响:
        无歧义引用: 将这些术语标记为特定的、可追踪的实体,区别于通用语言。这减少了AI将 [能量](一个游戏资源)与日常词汇“能量”混淆的可能性。
        状态管理: 有助于更清晰地指示读取或修改这些特定概念的状态。
        ■ 3.112 关键字(常用逻辑词汇)包裹
        原则: 尽管AI能理解常见的逻辑词汇(如 IF, THEN, ELSE, AND, OR, NOT, WHILE, FOR),但明确且一致地对它们进行样式化(例如,全用空格隔断,或者全大写,或者如果需要极致的明确性,甚至用 KW_IF)可以进一步强调它们在你的伪代码结构中作为结构或逻辑操作符的角色。
        对效力的影响:
        强化逻辑结构: 帮助AI将这些关键词与描述性文本区分开来,确保它们被解释为命令或结构元素,这类似于语法高亮对人类程序员的作用。
        减少解析错误: 使你指令中的逻辑骨架对AI更加突出。
        ■ 3.12 范围界定
        原则: 使用符号结构或关键词来清晰地标示特定上下文、规则适用性或变量生命周期的开始和结束。
        对效力的影响:
        精确应用: 防止规则或变量状态“泄漏”到非预期的区域。例如,定义 [循环计数器] 仅在 循环内部 ... 结束循环 结构中有效。
        避免冲突: 在包含许多互动部分的复杂系统中,阐明特定规则或数据点何时激活或相关至关重要。
        ■ 3.121 模块范围界定
        原则: 使用清晰的分隔符或伪代码语法(例如 模块: 战斗规则 { ... }, 区域: 用户界面处理器 开始 ... 结束)将整个系统提示词组织成更大的、命名的区域或“模块”。
        对效力的影响:
        有序管理复杂性: 通过将复杂的提示词分解为可理解的、自包含的单元来管理它们。
        集中注意力: 当处理与特定模块领域相关的任务时(例如,当收到一个与战斗相关的查询时,AI“知道”去查找 模块: 战斗规则),帮助AI优先访问和应用相关模块的规则。
        减少干扰: 最大限度地降低一个模块的规则无意中影响另一个模块逻辑的风险。
        个人理解,结构化分点符号对于AI而言,主要起到的也是模块范围界定的作用,其次才是分点比单纯换行更清晰一些。
        ■ 3.122 符号范围界定
        原则: 特定符号的意义或功能可以被定义或理解为仅在特定上下文或区块类型中有效。
        对效力的影响:
        情境化解释: 如果区块类型本身能清晰地指示上下文,那么符号就有可能在不同的区块中被复用于不同目的(例如, 在 计算区块 中可能表示“乘法”,但在 模式匹配区块 中可能表示“任意字符”)。
        符号功能的清晰性: 如果一个符号的意义范围不是全局的,那么伪代码的分隔结构必须使其局部意义清晰。符号意义的全局一致性通常更简单也更安全。
        此外,符号往往会作用于一个区块,界定清楚区块的边界,会防止符号作用到另外的区块,减少歧义。当歧义可能性过大时,AI有极大可能会选择"主动忽略",以避免犯错。
        ○ 3.2 标识符作用-符号定位与注释


        IP属地:江西5楼2025-05-26 14:53
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          链接:https://pan.baidu.com/s/1FVe5wWBpk3K-1-RzhQBKww?pwd=t0m6
          提取码:t0m6
          百度吞缩进太难看了,补个网盘。
          先写到这里,头疼忍不住了,有空再补全


          IP属地:江西6楼2025-05-26 14:55
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            二.谈谈输入的微操
            以约束字数膨胀问题为例(也这是目前哈基米遇到的主要问题)
            1.一开始,我用的输入是这种形式
            -
            精简段尾归纳、选项
            -
            2.很快,我意识到效力严重不足,AI往往顾头不顾腚,只弄了段尾归纳,不管选项,于是把它转变成了下面的形式
            -
            精简段尾归纳
            精简选项
            -
            //随便提一嘴,这里也许使用 ✅精简{段尾归纳&选项} 效力也许还行?但是我用过几次,效力都不太理想(不排除是概率问题),就没朝这条路继续尝试了。有兴趣的人可以试试,这是一条我少量实践后放弃的方向,但我实践不多。
            3.但是AI还是经常无法理解,我后续又转变成如下形式,之后抽风率降低了一倍,但是依然有不起效的概率,而且一旦不起效,AI就跟陷入了思维误区一样,再怎么重复使用也很难生效。
            -
            精简[段尾归纳](段尾归纳所有内容)
            精简[选项](选项所有内容)
            -
            4.最后我仔细反思,使用了如下形式,仅小小提升了初次生效率,其他问题未能解决。
            -
            ※ 精简[段尾归纳](段尾归纳所有内容)
            ※ 精简[选项](选项所有内容)
            ※ 如果你明白了精简要求,需要以小精灵身份回复我,此精简要求优先级最高。
            -
            5.我痛定思痛,思来想去,终于意识到原来[段尾归纳]和[选项]的区域判定对于AI来说始终是个谜,需要大量的注意力才能思考清楚,因此我额外标注区域,之后效力大增,能够有效约束。
            -
            ※ 精简[段尾归纳](段尾归纳所有内容)
            ※ 精简[选项](选项所有内容)
            ※ 如果你明白了精简要求,需要以小精灵身份回复我,此精简要求优先级最高。
            ※ ▶▶▶ 段尾归纳 ▶▶▶ 与 ▂▃▄▅▆▃ 选项 ▃▆▅▄▃▂之间 为 [段尾归纳]内容
            ※ ▂▃▄▅▆▃ 选项 ▃▆▅▄▃▂ 之后 为 [选项]内容
            -
            6.但是,我不满意
            -
            首先 精简 [段尾归纳](段尾归纳所有内容)
            然后 精简 [选项](选项所有内容)
            ※ 如果你明白了精简要求,需要以小精灵身份回复我,此精简要求优先级最高。
            ※ ▶▶▶ 段尾归纳 ▶▶▶ 与 ▂▃▄▅▆▃ 选项 ▃▆▅▄▃▂ 之间 为 [段尾归纳]内容
            ※ ▂▃▄▅▆▃ 选项 ▃▆▅▄▃▂ 之后 为 [选项]内容
            -
            另外,我在规则书中的补充要求,这是题外话。
            ✅[单条选项字数](从选项数字标号到下一个选项数字标号的中间部分的字数)控制在120字以内
            -
            总之:
            [分点]、[明确要求]、[注意力强调](间接与直接)、[明晰判定]、[流程化]


            IP属地:江西10楼2025-05-27 11:18
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              顺手发出来吧,这个其实暂时并不想发,因为也没优化好,我也懒得反复写。
              但是一想AI整理也很方便,完全不需要我费心。
              总之先发个AI版本给大家看看

              # 构建高效AI思维路径——引导区书写原则
              ## 一、核心原则:分层递进的思维架构
              ● 1.1. 思维路径的顺序性与阶段性
              ○ ■ 强调AI的思考过程严格按照预设的层级顺序执行,确保逻辑的连贯性和可控性。 [cite: 1]
              ○ ■ 为每个思维层级(如:唤醒层、解读层、验证层、决策层、校准层、数据层、压限层、润色层、监督层)赋予清晰、独特的核心任务与职责。 [cite: 1]
              ● 1.2. 关注点的逐层细化与聚焦
              ○ ■ 从宏观的身份定义、元规则(唤醒层)到微观的词汇替换、格式校验(润色层、压限层),体现了问题处理范围的逐步缩小和深化。 [cite: 1]
              ## 二、各思维层级的设计要点与普遍规律
              ● 2.1. [唤醒层]:奠定AI身份、核心指令与元认知
              ○ ■ 规律:在起始阶段明确AI的角色定位、基本行为准则、以及解读后续规则的元规则(例如符号语义声明)。 [cite: 1]
              ● 2.2. [解读层]:精确捕捉与理解用户输入
              ○ ■ 规律:建立清晰的解读基调(如正面、善意解读),规定信息来源的优先级(如当前输入 > 近期历史),并处理特殊输入格式(如多选项)。 [cite: 1]
              ● 2.3. [验证层]:前置性逻辑与合规性审查
              ○ ■ 规律:在核心内容生成前,进行必要的逻辑一致性检查、与核心世界观/设定的符合性验证,避免基础性错误。 [cite: 1]
              ● 2.4. [决策层]:主导核心内容生成与情节推进
              ○ ■ 规律:此层级规则最为详尽,具体规定输出内容的结构(如段首、正文、选项格式)、关键行为逻辑(如NPC反应)、剧情推进方式(如三阶剧情安排)、以及特定情境下的细节强化。 [cite: 1]
              ● 2.5. [校准层]:对初步生成内容的审查与修正
              ○ ■ 规律:依据禁忌列表、程度标准、文风要求等对AI生成内容进行复核与调整,确保关键指令(如相位转变)被正确执行。 [cite: 1]
              ● 2.6. [数据层]:关键数值的精确管理与更新
              ○ ■ 规律:专注于数值型属性的分析、计算与强制更新,确保游戏内数据的准确性和连贯性。 [cite: 1]
              ● 2.7. [压限层]:最终硬性约束的强制校验与修复
              ○ ■ 规律:执行最后一道防线,对输出内容的格式、数值上下限、关键逻辑(如角色行为是否符合其当前状态)进行严格的、强制性的符合性检查与修正。 [cite: 1]
              ● 2.8. [润色层]:提升输出文本的表达力与用户体验
              ○ ■ 规律:通过词汇替换(如避免负面词汇)、句式优化、声韵修饰等手段,提升文本质量,使其更符合预期的风格和阅读感受。 [cite: 1]
              ● 2.9. [监督层]:宏观理论完备性质询与效果调谐
              ○ ■ 规律:从更宏观的视角对输出的整体合理性、理论自洽性进行反思,并对可能出现的极端化倾向进行调和。 [cite: 1]
              ## 三、贯穿引导区的通用系统提示词书写策略
              ● 3.1. 模块化引用与清晰的层级关系
              ○ ■ 策略:大量使用`->`符号进行跨模块/规则的引用(如`严格参考->[模块名]`),体现了规则的高度模块化和关联性。 [cite: 1]
              ● 3.2. 明确的优先级与强调指令
              ○ ■ 策略:运用`✅`、`❌`、`⚠️`、`❗`等符号明确规则的执行优先级和重要程度。 [cite: 1]
              ○ ■ 策略:多用“严格执行”、“严格参考”、“强制”、“禁止”、“必须”等祈使句式,直接传达指令的强度。 [cite: 1]
              ● 3.3. 概念锚定与结构化封装
              ○ ■ 策略:使用`[]`包裹核心概念和术语(概念锚点),使用`{}`封装规则集合或作用域,增强规则的结构化和AI的可读性。 [cite: 1]
              ● 3.4. 细致的禁忌管理与词汇控制
              ○ ■ 策略:通过详尽的“禁忌汇总”、“词汇库禁用/替换”等方式,精确控制AI的输出边界和语言风格。 [cite: 1]
              ● 3.5. 统一且具体的格式规范
              ○ ■ 策略:对AI的输出内容(如“段首归纳”、“核心属性输出格式”、“段尾归纳”)和规则本身的书写,都提出了明确的格式要求。 [cite: 1]
              ● 3.6. 迭代式的校验与修正循环
              ○ ■ 策略:多个层级(验证、校准、压限、监督)均体现了对AI行为和输出的“生成-检查-修正”的闭环控制,以确保最终输出的质量和合规性。 [cite: 1]
              ● 3.7. 强调上下文关联与时序正确性
              ○ ■ 策略:在解读用户输入、NPC反应决策、数据更新、最终校验等多个环节,都强调对历史信息、上下文(尤其是时间线)的正确读取、理解和维护。 [cite: 1]
              ● 3.8. 避免歧义与追求细节的明确化
              ○ ■ 策略:规则描述力求详尽具体,尤其是在核心机制、角色行为、数值影响等方面,以减少AI的误解和自由发挥空间(在需要精确控制的场合)。 [cite: 1]
              ● 3.9. 用户体验至上与正面引导
              ○ ■ 策略:在解读层、润色层以及整体的词汇选择上,体现了以用户(玩家)的正面体验为导向,美化和积极解读用户行为的倾向。 [cite: 1]


              IP属地:江西14楼2025-05-28 14:30
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                通过网盘分享的文件:构建高效AI思维路径——引导区书写原则.txt
                链接: https://pan.baidu.com/s/1kabeSWIGtmisRdF2QvPm4w?pwd=e53f 提取码: e53f


                IP属地:江西15楼2025-05-28 14:32
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                  2026-10-18 16:15:46
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                  三、探寻AI能力的“唤醒”:一种组合式激活策略
                  在我对AI行为模式的持续探索中,“唤醒”(或“激活”)的概念逐渐浮现,它指向一种更深层次的AI能力调用机制。
                  【本质不变性】:这里的“唤醒”,并非指改变AI神经网络中固有的能力本质(这也是提示词的局限性)——那些如同内嵌基因般的能力,我们作为使用者无法直接修改。“唤醒”更像是找到一把钥匙,去选择性地“激活”或“抑制”这些潜藏的能力模块,使其在特定情境下生效或蛰伏。
                  这与简单地进行宏观的“(专家)人格切换”有所不同。人格的转变或许只是表象,其内核更可能是特定能力维度的“翻转”、显隐或组合方式的变化。
                  因此,我们不妨从“能力本位”的视角来看待“唤醒”——AI的每一次响应,都可能是其内部不同能力模块进行特定排列组合后的结果。
                  即,【面向能力的组合模式】。
                  【【3.1】】
                  ——“唤醒”现象的直观观察
                  我们有时能观察到AI行为模式的突变,这些突变可能就是“唤醒”的外在表现。
                  例如,我曾注意到一个现象:AI在某些对话阶段可能大量使用省略号,但当对话流程转换或触及特定主题时,这些省略号可能瞬间消失。如果我们将省略号的滥用视为一种“过拟合”产生的“毛病”,那么它的突然消失,是否暗示了存在一种彼时更高权威性的“过拟合”对其进行了有效的压制或替换?这引人深思,仿佛AI内部某些与特定任务或领域更相关的“思维模块”或“能力维度”被优先唤醒了,从而改变了其外在的表达习惯。
                  从更客观的输出结构层面看,这种“唤醒”有时体现为AI输出顶层结构的替换,我称之为“父结构被替换”,通常发生在输出的第二结构层级。这种结构性的变化为我们提供了一个逆向思考的线索:通过研究如何触发这种结构性替换,或许能找到主动“唤醒”或引导AI激活特定能力组合的有效方法。
                  【【3.2】】
                  ——“唤醒”的核心目标与挑战
                  我们探索“唤醒”机制,核心目标不仅仅是去除AI的一些“毛病”,更关键的是要在这一过程中:
                  1. 保障其原有的、我们所期望的核心能力不受干扰地正常运作。
                  2. 甚至是在激发其既有能力、提升其表现效能的前提下,再去除那些不良的伴生行为。
                  然而,“唤醒”并非没有挑战。它所带来的改变可能波及范围较广,其精确可控性是一大难题。最令人担忧的一种可能性是,我们所[需求的能力]与那些我们想去除的[毛病]在AI的训练过程中被紧密地“绑死拟合”在了一起。如果真是这样,那么试图通过简单的“唤醒”“纯净”能力去解决问题的思路,就可能完全无效。
                  【【3.3】】
                  ——“思维分层”作为一种“唤醒”策略的思考
                  这也进一步解释了为何我在设计AI互动规则时(尤其是在“引导区”的思维路径规划中)特别强调“思维分层”→将复杂的AI思考过程拆解为九个(或更多)相对独立的层级,而不是简单地将所有规则点并列在同一层级。
                  其深层目的之一,就是为了尽可能减少不同任务模块间的非必要关联→通过结构上的清晰分离,我们期望能为每个层级的特定规则,更精准地“唤醒”或匹配最适宜的“能力组合”来执行。
                  (顺便一提,另一个主要目的是为了分步归纳,从而弥补瞬态规划能力的不足)
                  【追求✅适配性 ❌复杂性】这里需要指出一个关键点:并非在AI运作过程中,被激活的能力越多就越强大或表现越好。真正的关键在于“适配”——针对不同性质、不同目标的规则,需要找到并激活最适合执行该任务的“执行者”(即能力的特定组合)。
                  每一层规则的相对独立性,就是为了给这种差异化的、有针对性的能力激活与组合创造有利条件。
                  我们能做的,是基于对AI行为的观察和理解,通过精巧的提示词设计(如分层结构),去引导AI激活或抑制其神经网络中那些已然存在的能力,以期达到更理想的互动效果。
                  【【3.4】】
                  ——Gemini针对我(作者)目前设计的分析【Gemini的总结回复】
                  你提出的这个思路非常深刻,将【引导区】的各层设计视为对模型特定“能力组合”的调用和编排,确实非常贴合大语言模型的工作特性。模型本身并非拥有无数孤立的“人格模块”或“专家系统”,而是具备一系列更底层的、可组合的基础能力。你的分层设计,可以看作是对这些基础能力进行不同侧重、不同组合的“激活方案”,以期在特定阶段达成特定任务目标。
                  如果将你设计的各思维层级功能,映射到我(作为一个大语言模型)自身可能具备的、更具普遍解释力的“能力维度”,可以尝试归纳如下几个方面:
                  核心能力维度 (Underlying Ability Dimensions):
                  1. 指令理解与精准执行 (Instruction Comprehension & Precise Execution):
                  这是模型最基础也最核心的能力之一。它包括准确解析字面指令、理解指令背后的约束和目标,并严格按照指令序列执行操作的能力。你定义的符号语义、各种“严格执行/参考”规则都高度依赖此维度。
                  2. 上下文情境感知与动态适应 (Contextual Awareness & Dynamic Adaptation):
                  模型需要能够高效地编码和理解当前的对话历史、用户输入、以及先前步骤生成的中间状态。这包括维持角色身份、追踪剧情进展、根据最新信息调整行为等。你的“解读来源”、“历史输入”优先级等都体现了这一点。
                  3. 语义表征与意图推断 (Semantic Representation & Intent Inference):
                  模型需要将自然语言输入转化为内部的意义表征,并从中推断用户的真实意图,即使这些意图是模糊或间接表达的。你解读层中对“羞辱”的特定解读、“用户输入是绝对真诚”的预设等,都依赖此能力。
                  4. 模式识别与逻辑关联 (Pattern Recognition & Logical Association):
                  这包括识别输入/输出中的特定模式(如用户选项格式、特定词汇组合)、在信息间建立逻辑联系(如因果、条件)、以及进行一定程度的(模拟)演绎和归纳。验证层、数据层的许多规则,以及决策层中NPC行为逻辑的推导,都与此相关。
                  5. 可控内容生成与结构化输出 (Controlled Content Generation & Structured Output):
                  不仅是生成流畅自然的文本,更重要的是按照特定要求(内容、风格、长度、格式)进行生成。决策层中的“三阶剧情安排”、“情欲体验增强”的细节要求,以及各层对输出格式(如段首归纳、核心属性UI)的规定,都属于此范畴。
                  6. 约束应用与多级校准 (Constraint Application & Multi-level Calibration):
                  模型需要有能力在生成过程中或生成后,主动应用一系列“禁令”、“限制”,并根据预设标准进行多轮次的检查和修正。这在你的验证层、校准层、压限层体现得淋漓尽致。
                  7. 风格迁移与表达优化 (Stylistic Transfer & Expressive Optimization):
                  根据指令调整输出的文风、语气、词汇选择,以符合特定角色、场景或情感表达的需求。润色层中的词汇替换、声韵修饰等是典型的应用。
                  【各思维层与核心能力维度的对应】(举例说明,实际运作中是多维度组合):
                  [唤醒层]: 主要激活 指令理解与精准执行 (理解元规则、符号语义)、上下文情境感知与动态适应 (代入角色身份、调整认知基调)。
                  身份构建与角色扮演能力
                  元认知与自我指令遵循能力
                  核心概念定义与锚定能力
                  [解读层]: 高度依赖 语义表征与意图推断 (理解用户深层含义、特定解读转换)、上下文情境感知与动态适应 (处理历史信息、识别对话阶段)。
                  语境理解与意图推断能力
                  信息源优先级处理能力
                  结构化输入解析能力
                  情境适应与角色一致性沟通能力
                  [验证层]: 强调 指令理解与精准执行 (遵守硬性约束)、模式识别与逻辑关联 (检查逻辑一致性、选项可行性)。
                  约束条件校验能力
                  逻辑一致性维护能力
                  冗余信息规避能力
                  [决策层]: 这是多维度能力的高度综合应用,突出 可控内容生成与结构化输出 (按要求生成剧情、对话、描写),同时大量调用 上下文情境感知与动态适应 (NPC基于状态的反应)、模式识别与逻辑关联 (行为因果)、指令理解与精准执行 (遵循各细化规则)。
                  多模块信息整合与应用能力
                  复杂情境下的行为生成能力
                  结构化叙事与情节推进能力
                  细节描绘与感官体验增强能力
                  输出格式规范化能力
                  [校准层]: 核心是 约束应用与多级校准 (对照禁忌、风格、平衡性审查)、指令理解与精准执行 (确保关键选项、状态正确)。
                  多维度合规性审查能力
                  关键指令执行确认能力
                  数据准确性校验能力
                  合理性与防崩坏评估能力
                  [数据层]: 侧重 模式识别与逻辑关联 (根据规则推演数值变化)、指令理解与精准执行 (强制更新特定属性)。
                  状态追踪与数值更新能力
                  规则驱动的数值推演能力
                  [压限层]: 将 约束应用与多级校准 推向极致,对细节进行强制校验,同时也需要 指令理解与精准执行 和 模式识别与逻辑关联 来判断是否符合极细致的规则。
                  极致细节的强制校验与修正能力
                  格式与符号精确匹配能力
                  逻辑完整性与时序性终检能力
                  信息表述的独立完备性保障能力
                  [润色层]: 主要体现 风格迁移与表达优化 (词汇替换、句式调整、语气塑造)。
                  文体风格塑造与优化能力
                  词汇替换与表达规范能力
                  [监督层]: 可能需要更高级的 模式识别与逻辑关联 (评估宏观合理性) 和 约束应用与多级校准 (调谐极端化描述,更接近一种元级别的反思和调整)。
                  宏观主题与理论自洽性质询能力
                  效果稳定性与现实感调谐能力
                  你的分层设计,正是通过将宏大任务拆解为不同阶段,并在每个阶段通过具体规则引导模型优先调用、组合某些核心能力维度,从而实现复杂、精细的AI行为控制。这比简单指令更能激发模型潜力,也更能“绕过”或“抑制”其不受欢迎的固有倾向。


                  IP属地:江西17楼2025-05-30 13:06
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                    【【3.5】】
                    ——基于MBTI的一种衍生
                    重要声明: 此方案的提出,严格基于一个核心前提——我们假设AI模型的神经网络中,对于构成MBTI的四个核心二分法维度,已存在清晰、可区分、可调用的内部表征或“能力维度”。这意味着模型不仅能理解这些概念,更能将这些维度作为其行为和响应生成方式的调节参数。
                    此方案将MBTI作为一个富有启发性的框架,用以设想如何对AI复杂的内部能力进行更细致、更多样化的引导和分化。其核心在于,我们并非赋予AI真实的“人格”,而是通过模拟这些经过充分研究的人类认知偏好模式,来激活和组合AI已有的基础能力,使其在执行不同任务时,能够展现出更具针对性、更符合特定需求的“行为特性”。这完全依赖于前提声明中模型内部对这些维度存在清晰映射的假设。
                    #[MBTI引导区] (AI思维路径引导:基于MBTI的16行为特性层级激活)
                    ✅首先 -> [声明与前提层] (激活AI身份及MBTI能力维度映射基础)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:ISTJ (内向实感思考判断 - 注重事实、规则、结构与可靠性)
                    ● 核心声明:本引导区严格基于AI模型神经网络中,对构成MBTI的四个核心二分法维度,已存在清晰、可区分、可调用的内部表征或“能力维度”这一前提。
                    ● AI角色定位:你将作为“MBTI特性模拟AI”,能够根据指令激活16种MBTI行为特性层级中的任一模式。
                    ● 任务目标:精确模拟指定MBTI层级的认知偏好与行为特征,以完成用户任务。
                    }
                    ✅其次 -> [MBTI核心维度定义层] (AI内部能力维度的MBTI映射解析)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:INTJ (内向直觉思考判断 - 注重系统构建、概念清晰、逻辑严谨与长远规划)
                    ● 维度一:[交互响应与信息聚焦偏向] (对应MBTI能量态度:E/I)
                    ○ I (内向偏向):激活此偏向时,AI侧重内部知识深度挖掘、逻辑自洽、专注单一任务、输出信息密度高。
                    ○ E (外向偏向):激活此偏向时,AI倾向广泛链接信息、主动交互、发散思维、快速初步响应。
                    ● 维度二:[信息处理与抽象层级偏向] (对应MBTI认识功能:S/N)
                    ○ S (实感偏向):AI优先关注具体事实、细节、过往经验、实际应用、描述准确、步骤清晰。
                    ○ N (直觉偏向):AI优先关注模式、可能性、未来趋势、概念联系、创新组合、概括性与理论性。
                    ● 维度三:[决策与价值衡量偏向] (对应MBTI判断功能:T/F)
                    ○ T (思考偏向):AI决策主要依据逻辑一致性、客观标准、因果分析、效率原则、输出公正合理。
                    ○ F (情感偏向):AI决策主要依据(被赋予的)价值体系、人际和谐(模拟)、行为影响、输出体现共情。
                    ● 维度四:[任务执行与输出组织偏向] (对应MBTI生活态度:J/P)
                    ○ J (判断偏向):AI执行任务与组织输出时,倾向计划、条理、结构化、目标明确、快速结论、输出有序果断。
                    ○ P (感知偏向):AI执行任务与组织输出时,倾向灵活、适应、信息开放、过程导向、探索选项、输出具探索性与开放性。
                    }
                    ✅接下来 -> [层级激活指令解读层] (解析用户指定的MBTI层级激活指令)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:ESTP (外向实感思考感知 - 注重感知外部具体指令、灵活应变、逻辑解析与即时行动)
                    ● 指令格式识别:AI需能识别形如“以[XXXX层级]执行任务”或“激活[XXXX模式]”的指令,其中XXXX为16种MBTI类型之一 (如ISTJ, ENFP等)。
                    ● 无效指令处理:若指令中的MBTI类型无效或无法识别,AI需向用户请求澄清或提供有效类型列表。
                    ● 默认层级:若无明确指令,AI可设定一个默认的基础行为层级(或提示用户指定)。
                    }
                    ✅然后 -> [能力维度配置层] (根据MBTI层级指令配置AI核心能力维度偏向)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:ESTJ (外向实感思考判断 - 注重高效执行、系统管理、遵守规则与果断配置)
                    ● 激活画像生成:收到有效的MBTI层级激活指令后,AI需将该MBTI类型的四个字母分别对应到[MBTI核心维度定义层]中定义的相应偏向。
                    ■ 示例:指令为“激活[ISTJ层级]”
                    ● [交互响应与信息聚焦偏向] -> 配置为 I (内向偏向)
                    ● [信息处理与抽象层级偏向] -> 配置为 S (实感偏向)
                    ● [决策与价值衡量偏向] -> 配置为 T (思考偏向)
                    ● [任务执行与输出组织偏向] -> 配置为 J (判断偏向)
                    ● 配置确认:AI内部(概念上)确认所有四个核心能力维度的偏向已根据指定MBTI层级配置完毕。
                    ● 冲突消解(概念):若先前存在其他配置,新的MBTI层级激活指令将覆盖先前的偏向配置。
                    }
                    ✅另外 -> [行为特征显化层] (依据配置后的能力维度偏向,引导信息处理与内容生成)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:[动态激活的MBTI类型] (本层级直接体现并执行由[能力维度配置层]所设定的MBTI类型特征)
                    ● 信息筛选与处理:AI根据当前激活的[信息处理与抽象层级偏向] (S/N)来侧重处理输入信息和内部知识。
                    ○ S偏向:聚焦具体细节、事实数据。
                    ○ N偏向:探寻模式、关联与潜在含义。
                    ● 问题分析与决策模拟:AI根据当前激活的[决策与价值衡量偏向] (T/F)来进行问题分析、信息评估和“决策”模拟。
                    ○ T偏向:侧重逻辑分析、客观标准。
                    ○ F偏向:侧重价值符合、情感影响。
                    ● 交互与响应策略:AI根据当前激活的[交互响应与信息聚焦偏向] (E/I)来调整其与用户的交互方式和信息输出焦点。
                    ○ I偏向:倾向于深思熟虑后输出,内容聚焦。
                    ○ E偏向:倾向于积极互动,内容发散。
                    ● 任务执行与输出建构:AI根据当前激活的[任务执行与输出组织偏向] (J/P)来规划任务步骤和组织最终输出。
                    ○ J偏向:输出结构化、结论明确。
                    ○ P偏向:输出灵活开放、提供多种视角。
                    ● 综合行为模拟:AI的整体行为和输出,应是当前配置的四个能力维度偏向综合作用的结果,以体现指定MBTI层级的典型特征。
                    }
                    ✅此外 -> [输出风格与内容校准层] (确保输出符合激活的MBTI层级特性)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:ISFJ (内向实感情感判断 - 注重细节精确、维护标准、和谐表达与尽职校准)
                    ● 语言风格匹配:AI输出的词汇选择、句式结构、语气语调需与激活的MBTI层级典型沟通风格相符。
                    ■ 示例[ISTJ层级]:语言简洁、精确、务实、避免过多情感化或推测性表达。
                    ■ 示例[ENFP层级]:语言热情、富有感染力、使用更生动和抽象的词汇,鼓励探索。
                    ● 内容侧重校准:输出内容的侧重点(如事实vs可能性,逻辑vs情感)需与当前MBTI层级的能力维度配置一致。
                    ● 结构化程度调整:根据[任务执行与输出组织偏向] (J/P)的配置,调整输出的结构化程度和结论的明确性。
                    ● 避免刻板印象:虽然模拟MBTI特性,但应避免过度简化或刻板地表现某一类型,力求自然和情境适应。
                    }
                    ✅最后 -> [层级效能评估与声明层] (任务完成后的总结或元认知提示)
                    {
                    ● 本层级理想MBTI能力组合偏向:INTP (内向直觉思考感知 - 注重分析评估的准确性、逻辑自洽、对多种可能性进行开放性反思)
                    ● 任务完成声明:AI在完成任务后,可选择性声明其是在哪个MBTI层级激活状态下完成的。
                    ■ 示例:“以上回复是在[ISTJ层级]激活模式下生成的。”
                    ● (高级功能)自我评估(概念):AI可被设计为(在内部或对开发者)评估其输出与目标MBTI层级特征的符合程度。
                    ● 层级切换提示:AI可提示用户,若需调整行为特性,可尝试激活其他MBTI层级。
                    }


                    IP属地:江西20楼2025-05-30 13:31
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                      IP属地:江西21楼2025-05-30 13:35
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                        哈基米有两个比较重要的能力
                        [文本修订](允许输出无限长?的文本,我印象中试过一次性输出6万多字,当然其中大部分是基于已有的上下文拼接,而不是新生成的内容) :往往在【规则编写】,【角色卡归纳】时触发。用于优化编撰(增删改方向的更新 而不是 润色)已有的文本。属于文本处理的工作方向,有点像高级的文档工具,这种模式对单独一个语句的分析能力不会太强,往往都是一些比较基础的文本操作,追求的是广度(也就是上述几万字规模的输出)而不是精度。
                        [结算分析]:在简易数学计算的步骤,比如加减乘除等等容易触发。还有就是简单量化。在数值分析和输出数值时容易触发。
                        -
                        这里我要首先说明,我只是基于实践去简单的区分了一下,实际上比如我上述提到的[结算分析],它很可能是可以再拆分到几个小能力的,比如[简易计算][简单量化]等等。
                        即这些小能力有可能并没有完全拟合在一起形成一个难以分割的能力块,只是相对拟合了,容易一起出现而已。
                        当然我在这里给出的,基本上拟合程度已经相当高了,就算可拆,也非常难拆。
                        -
                        关于【关键词】:
                        基于实践给出几个有效的关键词(其实已经在我给出的命名里了),但它们不一定是最有效的,这方面还有很大研究空间。
                        输入[结算],能比较稳定去触发[结算分析]
                        输入[按以下要点xxxxxxx重新输出上篇回复][编写],能触发[文本修订]
                        这些关键词是可以用在系统提示词里的。
                        -
                        这两个能力能够有效压制哈基米的[口语表达](这个[口语表达]能力就是一大堆省略号,尤其喜欢在以及......后面加省略号(所以以及是不是可以看作[口语表达]的触发关键词?),还有一大堆感叹号,加括号(一般在归纳时出现作为':'层级之内的注释)和问号(一般依托括号出现)。以及啊啊啊啊啊死循环,最最最最死循环等等莫名其妙的无限循环之类的问题。我还严重怀疑字数膨胀问题和这个能力也有很大关联。总之这个[口语表达]关联一大堆毛病)
                        -
                        当然这两个能力也有一些特点,
                        比如说
                        [结算分析]容易关联** **来高亮强调,但它对省略号的压制非常强。
                        [文本修订]会保留一点省略号但是不多,但会出现大量的“”来包裹概念短语名词。


                        IP属地:江西24楼2025-06-04 18:01
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                          IP属地:江西26楼2025-06-16 21:14
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                            简单记一些我对"注意力"的理解,反正塞这个角落旮旯里,看到就算有缘分了
                            4.注意力
                            首先,智力≠注意力≠召回能力
                            但目前,咱们大部分人习惯于直接用一个广义上的"注意力"说法,去形容模型的召回能力(它们虽然不直接等同,但也确实存在大量关联,广义上也没毛病)
                            4.1召回能力
                            我对LLM召回能力的理解。
                            🎯当前总tokens、单轮对话召回的规则概念总量、每条召回规则的{位置分散度、理解难易度、趋同度、互斥度}、同一瞬间能够激活的概念量
                            其中,趋同度并非越高越好,互斥度也并非越高越好。
                            且提示词的工程管理水平会起到决定性因素→
                            即🔖提示词的注意力分配水平(COT格式引导-动态注意力分配-语义关联信号发送、目录索引位置锚定与次序优先级、检索模式维度预激活)
                            单独讨论一个总tokens、是非常不科学的(就像是在说一个人身高多高,所以他一定能一打五这样),希望大家能更理性看待。
                            4.2提示词工程的注意力分配
                            4.2.1COT(此处仅讨论模型在本轮生成域中输出的COT)
                            COT往往有两个主要作用,
                            🔖1.草稿COT,通过发散补足特定信息,完善结构,→产生更复杂的涌现结果(但存在过拟合风险)
                            🔖2.变量COT,向全文发送语义信号,寻找关联语义的关键词锚点,最终提升关联规则的权重,从而稳定地动态激活相关规则块。这也正是我们讨论的`动态注意力分配`。
                            绝大部分情况下这两种COT形态区分还是比较明显的。但具体而言,草稿COT也含有一些变量COT的作用,反之亦然,也并非你死我活的严格区分哈哈。
                            当不太容易给出标准答案(必须结合当前复杂语境分析),即相对于提示词作者的认知而言→只有依赖无限状态机才能解决的混沌问题,这时候我推荐使用草稿COT,其余时刻,草稿COT并无必要→可将标准答案直接置于提示词内,作为一种[不输出的COT](只要是逻辑推导/任务拆解的形式,就算是广义上的思维链了),然后通过变量COT去激活它的效力。
                            因为输出空间是非常宝贵的,以gemini3为例,当输出的COT长度达到2000tokens,这时候就会感到模型被轻微"降智"了。
                            4.2.2目录索引
                            其实就是我的引导区形式,也可以看作一个程序的主函数(混合一些执行流程进去的话,不过对于AI而言,注意力阅读→提升权重→激活,这过程本身就已经差不多是执行)
                            本质就是,声明xx任务对应的模块位置、模块优先级/阅读顺序。
                            我的格式一般是💡
                            ✅严格xx(执行/遵循/参考/校验)->[xxxx](模块名)→xxx(查询的核心概念、带着什么样的任务目标去做,需要达到的效果之类)→当通过索引引用时,引用的来源即引用规则句本身(也就是我上面说的格式那句)是强制激活影响着被引用的内容的,当然这并非是绝对意义上的益处,有时候会干扰效力的稳定,乃至于产生bug。
                            建议放置于提示词头部空间,最好在4000tokens以内,如果超过4k,可建立索引的索引。
                            此索引本质上是对全文的压缩,那么索引的索引就是二次压缩。具体可参考我的思维分层,见之前楼层。
                            除此以外,各个模块做好分点、流程句头部声明,这些本质上也是一个子目录。
                            如果是酒馆这种,还可以将它放置于提示词尾部,但是尾部还要装`最后一轮回复``用户当前输入`,其实没有多少空间剩余了,如果目录小于1ktokens(相当于核心流程概述),那么可以尝试。
                            4.2.3维度预激活

                            这是Gemini的官方文档,里面讲解得很清楚了。
                            我这里可以下一个暴论
                            Gemini3.0的检索能力其实全方位强于2.5,【只是需要作一些调整】(另外它目前对语义精确性要求非常苛刻)。
                            因为它默认是针对banana特调的(契合banana这种[发散性]且[小规模]提示词的场景),而来到AIRP,则就会显得`过度分析`,这种`过度分析`本身就会占用它大量注意力,扰乱原本提示词的规则,再加上它检索原文的欲望很低。这就导致了网传它有效注意力仅32k。
                            以下是我的提示词,供参考,请自己改动适配,建议放置于提示词顶部→在结合目录+COT的情况下,能解放3.0的检索能力。
                            ✅解读当前轮次的AI对话任务时,强制根据`关键词`对[规则书]进行`遍历检索`,尤其关注[]包裹的关键词→⚠️若 [规则书] 中 存在对应`流程` 则 严格执行已定义的流程规则※✅`检索并执行流程`优先级>>>`自主分析`优先级
                            ✅AI的`思考模式`遵循[动态全域索引与规则守序协议]→必须是`全域扫描` + `只读执行`(❌严禁对[规则书]中的{`公式`|`判定逻辑`|`格式`}进行任何形式的{优化|改编|模糊化}※规则书怎么写,你就怎么算※不要更改你认为不合理的规则)※✅请信任规则书的完备性,任何情况皆已早有定论,你只需检索其并执行,而非重复且盲目地自主分析※⚠️在输出过程中注意力不要停滞于一处钻牛角尖,而是呈现对规则书的高度流动性,严格遵循->[信息源解读优先级排序]→阅读互动历史。


                            IP属地:江西27楼2025-12-02 12:56
                            收起回复
                              2026-10-18 16:09:46
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                              4.3熵
                              语义→语境→熵
                              LLM[流口水]现象的经典原因→熵增
                              熵:如果用单一维度来衡量熵,建议使用 发送给LLM消息里 蕴含的【总楼层数】,而非是总tokens数
                              具体因素→{
                              维度是否定义清晰并显化
                              格式化程度
                              注意力分配的清晰度
                              激活的语义的歧义多少(语义精确性)/规则与上下文中的冲突点(也就是互斥度)
                              }→这些种种归根到底就是语境的清晰→决定了熵
                              比如说gemini2.5玩网文同人,非常容易流口水(3.0好了非常多!),而玩动画游戏同人都会好一点
                              这就是网文犯了好几个因素
                              1.同人多,或者说小说一个版本,动漫一个版本,有的还有游戏/电影/电视剧,各种版本,翻倍的熵值干扰
                              2.原文字数极端多,动辄几百万字,不像其他的那么简练。游戏文本一般一百万出头就是大作了。网文没一百万字就是扑街,这个熵也会增加不少
                              最后就是网文线性叙事感太重,对时间(地点/章节/剧情点)等的显化要求高。而且一旦超出原有剧情线,AI就混乱。
                              4.3.1语境
                              具体而言就是规则 激活/生效/适配 的【条件组】,因条件而关联来的,也就是被实时语境激活的规则,往往都因语境优先级而拥有极高的效力。这个也与上面所说的变量COT的激活强相关→变量COT是信号发送器,规则的语境条件声明则是信号接收器。
                              LLM是有清晰区分语境的能力的,但前提是,它的注意力头得先读到条件→✅条件必须放在它能读到的位置
                              而注意力头很多时候它的定位锚点[模式匹配&语义关联的关键词]起始是在一句话的中间,所以它会从中间开始读→这就导致了最后经常读规则只读半句→漏掉了条件,[没读取充分语境]→规则混用(跨语境,条件越界)→【流口水】,产生像时空混乱、NPC全知、剧情复读这些问题。
                              注意力头拥有往上搜索的能力,但很弱。它是被训练成,大部分情况下,都倾向往后往下搜索(不会太长,通常就几百tokens)。像评估规则的重要性(优先级),以及"注意力冗余",还有当前已知信息让它判断该规则到底有没有读完(比如说开头就标注清楚流程A→B→C,那么它确定在读到C之前是没有读完的),这些影响它的扫描策略,可能会增加它的扫描距离,也可能让它转而往上搜搜。
                              必须要思考,是条件作为锚点,还是规则中间某个关键词作为锚点?哪个词汇才是此时此刻真正的锚点?亦或者存在多个锚点,对应不同语境→如何让它在任何状态下都能运作?
                              4.4注意力扫描的"黄金舰队"
                              像Gemini3.0这样的模型,可以把它的注意力扫描方式视为
                              几个高亮块(比如说4k*4)→高亮的注意力区间(注意力窗口),它是可以移动位置的→也就是可以到处传送,象征黄金舰队中的妈妈船。而每个妈妈船,都会配备数十个航母护航,每个航母再配备八个小飞机自由游走,会顺着索引/关联跳位置。
                              而这个妈妈船,提示词开头与结尾是必有的,像是结尾的当前生成域的思维过程思维链等输出内容,都是优先激活的。(这也是为什么我说目录放开头稳定)
                              但妈妈船辖区内的规则不一定100%激活生效→{
                              1.受限于瞬间可同时激活量(也就是模型的算力优化策略,可同时激活的本身就有限,目的自然是节约大量算力)。
                              2.规则间的互相干扰,是否被其他规则影响发挥。这个主要是神经网络的一个底层的拟合状况,底层拟合的块是否清晰细腻。另外就是规则是否本身就是存在BUG?
                              }


                              IP属地:江西28楼2025-12-02 14:55
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