咒语已死 2023年初，网上流传着这样一个“万能提示词”： “你是一位拥有20年经验的麦肯锡顾问。请用金字塔原理，以MBA案例分析的格式，为我撰写以下问题的解决方案……” 据说这样写，AI的答案质量会“飙升”。 但如果你今天再试这个模板，用同一个问题、不同的模型，结果可能差强人意。GPT5.5可能给出一个过于啰嗦的框架性回答，Claude可能先花三句话告诉你“我不需要你告诉我我是什么…… 这不是哪…
不是你的表达能力有问题 我们先做一个小的思维实验。 假设你有一个朋友，他有一个非常奇怪的“听力”方式： 你说的每一句话，他会先把它拆成一个一个的字 每个字在他脑子里会激活一整套联想网络，不是联想“意思”，是联想 “在过往所有对话中，这个字后面通常跟着什么字” 然后他根据这些联想，一个字一个字地拼出他的回答 他没有 “理解”这个概念，他只是在做联想 你跟他说：“我今天心情不太好。” 他拆开六个字。 …
一个被忽略的常识 如果我让你说出一个“AI”的名字，你脱口而出的多半是 ChatGPT、豆包、Claude、Kimi，或者你手机里那个智能助手。 这很正常。过去三年，“大语言模型”和“生成式AI”铺天盖地，好不热闹。但这不正常的地方在于：很多人开始觉得AI = 聊天“机器人”。 当然，AI肯定不是聊天“机器人”，能聊天的“机器人”也不是“机器人”。 这不是一个词义辨析的游戏。这是一个认知错误：它会…
一个你肯定遇到过的场景 你把一份三十页的行业报告拖进对话框，敲了一行字： 「帮我总结这份报告的核心结论。」 几秒后，AI（人工智能）给你列了三条结论。条理清晰、措辞专业、每一条都有模有样。你很满意。直到—— 你随手翻了翻原文，发现其中一条结论在报告里根本不存在。AI 编造了一段逻辑自洽但完全虚构的分析，还煞有介事地标注了“根据报告第X部分”。 你又试了一次。这次，同样的提示词，结论变了一点点：上次…
