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使用 AI 最大的問題，它能向下兼容。

以為自己在玩高級的東西，實際上行為很抽象……

而 AI 通過“向下兼容”或者“高級謊言”的方式，沒讓我們出丑。

下面四個實際上在構建“上下文垃圾場”的用法，分享給大家。

無則加勉，有則改之。

聯網搜索模式

當前的 AI 工具都提供了聯網搜索模式，初衷是幫助模型獲取實時信息，彌補模型內部知識不足的問題。

是個很好的功能，但是在國內，不用更好。

這里面有兩個坑：

1. 搜索結果質量非常糟糕，尤其是中文互聯網內容。過去十年中文互聯網除了生產垃圾和“黃色新聞”（指那些毫無營養(yǎng)的社會邊角新聞），幾乎沒有太多有價值的內容出現。還愿意在搜索引擎可見渠道發(fā)布的內容，基本都是營銷或品牌宣傳通稿，幾乎沒有有觀點的信息。
2. 搜索并不智能。你的某個需求可能被模型拆解成錯誤的檢索詞，疊加原本質量就不怎么高的信源，非常致命。海外的產品也好不哪里去，Grok會把你的中文提煉出關鍵詞后翻譯成英文再搜索，但是它那個翻譯非常垃圾……

對于模型已知的常識性問題，大模型大部分時候能夠辨別信息的質量，去偽留真。

但是對于模型不知道的知識，檢索的結果就是它能參考的唯一上下文。

再疊加大模型胡說八道的幻覺水平，這些“上下文”，只能放大錯誤。

且不說，今天中文互聯網里的很多網站，本來就沒啥信息量，還只顯示 10%的內容……

檢索錯誤 + 失真 + 殘缺，堆在一起，就是上下文垃圾場。

深度思考模式

DeepSeek R1 的深度思考模式，給全世界帶來了使用 AI 的新體驗。

對于大部分任務來說，思考過程可以讓模型有更多的上下文，用于生產最終的答案。

但也同時帶來了一些災難，尤其對幻覺嚴重、文化水平高、又很聽話的那些 AI 來說。

思考模式，是通過微調強行為大模型增加的輸出約束。

對于一些不需要思考、確定性強的任務，這個被“強加”的思考過程，就只能帶來災難了。

以“完成一個簡單的單價計算”任務為例。

讓 Kimi 使用長推理模式計算“生成 1 秒視頻消耗 8 積分，1 元錢可以買 100 積分，1 秒視頻的成本是多少？”，它在思考過程中多次出現“不可能這么簡單”“是不是有隱藏條件”這種毫無意義的“延伸思考”。

這些思考，只會把 AI 帶向錯誤的方向。

思考并不永遠是好事，有時候只是在構建“上下文垃圾場”。

以為自己能訓練AI

我在短視頻里見過太多“我把 XX 所有的文章都喂給 AI 后，它真的寫出了神級文案”這樣的內容。

現實中也有好多人，為了讓模型了解自己，守著一個對話窗口不放，所有任務、所有資料都塞在一起，還逢人就炫耀“我訓練的 AI 太懂我了！”

其實，以上這些行為，比前面兩種“構建上下文垃圾場”的舉動還要糟糕。

主流的大模型確實都有超過 128K（~20 萬漢字）的上下文記憶能力了，但這不意味著它能記住你所有的信息。

大模型的核心技術是一個叫做“注意力機制”的算法，它會在完成任務時聚焦在某些關鍵信息上。

這種給它塞入大量種類、目的分散的內容，與這個底層算法是相悖的。

除了讓你的 AI 像無頭蒼蠅一樣亂嗡嗡以外，不提供任何價值。

想想：你上一輪讓 AI 以簡單明了的語氣幫你回復郵件的指令，會怎么影響即將要完成的周報任務，這可是一個“要盡可能編造廢話以增加篇幅”的工作。

密密麻麻的約束

給大模型提出盡可能詳細的要求來約束它的輸出是對的，但不是所有要求都是對的。

我之前拆字節(jié)開源的 DeerFlow 項目，它的規(guī)劃提示詞里給出了非常多“MUST”約束，包括“必須全面覆蓋”“必須足夠深度”“必須足夠數量”“必須可靠信源”。

但是，標準是什么呢？多少叫全面覆蓋？多深叫足夠深？自家產品抖X是可靠信源么？

這些沒有標準，但又“必須”遵守的要求，除了讓 AI 做無用功、生產幻覺以外，毫無意義。

一頓操作猛如虎，仔細一看，“上下文垃圾”。

Attention！

提示詞工程，不是“給 AI 喂更多”，而是要確保“給 AI 喂對的”。

明確目標、信息充分、減少噪音。

用好 AI 的基本素養(yǎng)，需要持續(xù)修行。

我上周錄了 15 堂小課，總結了過去三年我使用 AI 的心得。

核心圍繞一件事：如何正確向 AI 提供信息、下達任務。

15 堂課包括 5 節(jié)認知內容和 10 節(jié)技巧內容

每節(jié)課都由一個場景誤區(qū)、原因解釋和快速改變的小技巧/自查清單組成。

其中，后面的 10 節(jié)技巧課，一半都是不需要你動腦子、直接讓 AI 來實施的。

所以我給這套課起名「四兩撥千斤」

另外，9月7日前報名，可以獲贈一年的《AI 大事件》周刊。