ai必须遵守的要求
那么在单位写材料给 ai 下指令，如果反复几次他都不听话，比如说压缩字数，不得编造内容，那么这两个场景他非常不听话，如果反反复复都不行，你可以考虑一下都点的方案，尤其是告诉 ai 不 能编造数据的时候。 那么都点怎么理解呢？我们就拿不允许 ai 编造数据，比如说你上传了一个基础资料，那么你告诉 ai 严格遵守我上传的资料，给我写个什么东西，要求是什么？严格遵守原文的内容，核心的数据，核心的内容不允许编造，那这个时候他写完之后，他可能还是会编造，他还是有些不听话，那怎么办呢？你下指令的时候，你先告诉他严格遵守 我上传的文档的内容，这是第一句，第二句不得编造。那么第三句如果你编造了，那这个时候你编造的数据到后面打个括号，做一下备注，或者说第四句话，你看不知道的用叉叉替代， 如果实在编造了，就打括号标注一下，或者在文章结尾这个地方给我说明一下，这样你再用起来，他就要放心很多，相当于告诉他，如果他做不到，那么应该怎么办？ 我再举个例子，如果是压缩字数，反复还是不行的话，你就要告诉我 ai， 我 想要把字数压缩到一千字，如果你压缩不到，你告知我原因，那么你看 ai， 如果告知你原因之后，在下一轮对话， 你知道原因之后，你在下指令的时候，你就可以改一下，你可以调整你的指令。那么对于兜点来说，有三个地方可以兜点，第一个能力的兜点，那么你要告诉我 ai， 假如说你写个什么东西，但是你做不到，那这个时候你要明确告知我原因。比如说你让他写一个二零二七年的，或者二零二六年全年的什么调研报告， 或者什么什么计划，你发现他做不到，因为二六年很多数据他不知道，还没有这些数据他没有发生，那么这时候你告诉他如果不知道的信息，那么你明确告诉我 你不知道，或者说如果你写不出来，你明确告诉我什么样的原因，这是第一个能力的逗点，那么第二个要素的逗点，因为我们在写很多材料的时候，他一定要有技术数据的，比较常见的现象啊，就是比如说你上传一个东西，你让他写的时候，你如果告诉他严格遵守，不允许编造内容，或者不允许去推理， 或者去设想一些内容，这个时候 ai 它的手脚就要束缚很多。比如说你写个通知通知，写个新闻稿，六要素，就说六要素如果给不全，你要告诉我 条件上的一个逗点。那么第三个能力的逗点，就是说如果说我给你下了指令，你做不到的话，你要明确告诉我原因。比如说合并文稿，把下属几个单位的文稿合并成一个整体的总结，把部门的几个总结合并成单位整体的总结，那这个时候你告诉他合并的时候要严格 参照我上传基础文档的数据，还有核心的内容不允许遗漏，那这个时候它会不会遗漏你也不知道，但是你加上一句话，如果你遗漏了，那么在后面给我标注出来，这样我能够去做一下核对，或者说如果你丢失了一些数据，那么把这些数据告诉我多少它会起一些作用。比如说我常见的做法就是我让 ai 写完东西，不管写什么东西， 我会加上一句话，如果说文章中有数字，那么一定要告诉我数字的来源在哪里，以及是不是真的编造的，如果是编造的，那么你就可以把它标注出来，如果是真实的，备注上真实。如果说你引用了一些政策，那这个时候把政策的原文 网址、句子在后面给我陈述出来，或者说用表的方式给我列出来，这样的话让我能够参照，这个是我经常常用的指令，也非常的高效。
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计算革命，不是通信革命。帕特格雷迪说，我们过去经历的大多数革命都是通信革命。互联网、云计算、移动通信本质上解决的是信息怎么分发、怎么流转、怎么触达， 而人工智能解决的是信息怎么被处理。他并不是在玩一个文字游戏，而是指出这是两种完全不同的革命形态。 通信革命改变的是连接效率，计算革命改变的是思考本身。最直观的感受是，在计算革命里，你脚下的技术底座每天都在变，你赖以构建产品的基础能力随时可能被刷新。 过去几年， ai 行业出现了三次明确的拐点。第一次是二零二二年十一月的拆的 gbt 时刻，世界第一次真正见识到了预训练的力量。 第二次呢，是后来的 o one 模型，带来了强大的推理能力，围绕推理式计算出现了第二条规模法则。第三次呢，就是最近 cloud code、 cloud opus、 四点五等模型陆续推出，让世界看到了长周期智能体的无穷潜力。 这三个拐点不是平滑递进的，中间有明显的断层，是不连续的跃变。红山呢，用了一种非常务实和商业导向的说法，如果从功能和实践的角度来看，这已经非常接近于通用人工智能 agi 了。 洪山呢，特别强调，他们不是从技术的严谨定义去讨论 agi 的， 而是从投资人、从商业以及从用户价值的角度判断，当你可以派出一个智能体去完成一项工作，它能够从失败中自我恢复，能够坚持不懈，直到任务完成，这在商业意义上就是 agi 的 落地。 他们用了一个非常经典的比喻，我们过去看到的很多 ai 应用，只是更快的码，只是让效率提升百分之十、百分之二十或者百分之四十，没有从根本上改变工作的方式。 但是现在汽车已经驶入现实，汽车不是更快的马，它彻底改变了移动的逻辑，效率、组织和成本，能够让工作效率提升十倍、四十倍。许多彻底改变工作方式、工作性质以及组织架构的应用正在大规模的出现， ai 的 汽车时代真的来了。 讲到这里，洪山抛出了对于创业者最关键的建议。在这样一个技术底座天天在变化，能力天天在涨的时代，在模型之上做应用的公司，到底该怎么构建自己的壁垒呢？ 答案就是他们提出的 mad 原则。 mad 呢，不是情绪化的愤怒，而是三个英文单词的首字母，分别是 mode， affluence、 diffusion， 翻译成中文就是护城河、势能和扩散横沟。这三个支柱构成了 ai 时代产品构建的核心策略。我们一个一个来讲。 首先呢，是 m mode 护城河。帕特格雷迪说，很多创业者在 ai 时代会陷入一个本能的陷阱，天天盯着底层技术，盯着大模型的新能力，试图用技术本身构建壁垒。这就是所谓的技术外推 techout 的 思路， 从技术出发去找场景。但是红山给出的建议完全相反，要从客户倒推 customerback。 为什么呢？因为在计算革命里，技术能力的远近极快，今天你依赖的某个技术优势，明天可能就会被抹平。但是客户的需求变化远远慢于技术的迭代速度， 你和客户的深度绑定，你对于行业痛点的理解，你围绕客户打造的全流程服务，你积累的场景数据，你不可替代的交付能力，这些东西不会因为大模型更新一次就消失了。 洪山强调，这不是说技术和产品不重要，最好的产品依然会胜出。但是在技术飞速变化的世界里，真正持久的护城河来自于客户，来自于你与用户的深度连接，而不是单纯依赖某一项临时领先的技术能力， 红山资本创始人唐瓦兰丁有一句著名的质问，那又怎样？ so what？ 放到 ai 创业里，就是你的技术再强，模型再新，对于客户来说，到底意味着什么呢？你解决了什么真的问题呢？你带来了什么不可替代的价值呢？因此呢，从客户出发的护城河，才是能够穿越周期的护城河。 接下来呢，是 a affordance。 势能这个词呢，来自于设计领域。洪山用了一个很生活化的例子，锤子。你给一个两岁的孩子一把锤子，他不需要看说明书，立刻就知道怎么用，抓起来敲东西，这就是势能。 一个东西本身就告诉你，他能够做什么，该怎么用。使用路径极简，阻力几乎为零放到 ai 产品里，这个概念直观重要，很多底层模型的能力极强，比如说 cloud code， 但是你让一个普通的世界五百强员工去打开终端窗口使用，他根本无从下手。 能力再强，没有好的势能，对于普通用户就是没用的。这恰恰给了应用层创业者巨大的机会，为特定用户和特定场景打造阻力最小的路径，让用户闭眼可用，直接拿到业务结果。 好的 ai 产品，不是让用户去学习模型，学习提示词，学习复杂的操作，而是把强大的能力包裹成极简的势能，让用户自然感知、自然使用，自然获得价值。所以说，势能决定了 ai 技术能不能真正走进千家万户，走进各行各业。 最后呢，是 d diffusion， 扩散红沟，红山认为这是应用层公司最大的机会所在。什么是扩散红沟呢？就是基础模型的引进速度，远远快于企业、市场和普通用户的采用速度。 每一天模型的能力都在飞速提升，但是大量的传统企业组织和个人还停留在过去的认知和工具里， 这个落差每一天都在拉大，而这个落差就是创业者的机会。技术模型实验室负责把技术往前推，而应用层创业者负责把技术填平到场景里，填平到产业里，填平到每一个用户的工作流利。 扩散红沟越大，硬层的价值也就越大。简单总结，卖的原则就是用客户推导来做护城河，用极简的路径来做适能，用扩散红沟来抓住机会。这三条呢，就是洪山给所有 ai 应用创业者最核心、最务实以及最可执行的建议。 讲完产品构建的策略，索尼亚皇接着演讲，主题呢，非常明确，二零二六年的核心是智能体 agent。 他先带大家回忆了一下二零二二年，那时候 autopilot、 baby agi 在 geek 上爆红，大家都很兴奋，觉得智能体时代来了。但是实际用起来会发现，这些早期的智能体不断出错、崩溃，完全没有实用价值，只能算是一个有趣的实验。那时候模型本身也还没有准备好， 但是到了二零二六年，一切发生了本质的变化，智能体不再是玩具，而是真正能用、能够生产、能够产生商业价值的工具了。两个标志性的产品验证了这一点，一个呢，是面向技术人群的 cloud code， 另一个呢，是 opencloud 及其衍生项目，让普通手机用户也能够用上智能体。 今天呢，任何人都可以创建智能体，硬核工程师可以，普通用户也可以。那么到底什么是智能体呢？洪山给出的定义是，智能体是一个能够感知环境、选择行动，并且自主朝着目标推进的系统。 它有三个核心的功能组建。第一，推理和规划能力。这是智能体的基础。直觉是临场思考、拆解任务、制定步骤的能力。没有推理，智能体只是简单的模板调用。第二，采取行动的能力，也就是调用工具、搜索、编辑代码操作软件、访问系统执行操作的能力。 过去二十年，我们为人类打造的各种工具，包括终端文件系统、爱 message、 slack、 网络搜索、电脑操控等等，现在几乎都可以被智能体完美的附用，工具就是智能体的手和脚。 第三，向着目标持续迭代的能力。智能体可能在长时间跨度里不断试错，不断尝试纠错、调整和恢复，直到完成任务。这种持久性让它能够处理复杂的、长周期的以及多步骤的任务。所以呢，智能体的本质就是把事情搞定的能力。 索亚皇进一步拆解到，智能体由三个部分组成，分别是模型、工具和支撑框架，也就是 harness。 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第四个故事，非理性的艺术。人类艺术几万年都在追求写实，直到摄影技术的出现，画师们瞬间发现，写实记忆被机器彻底替代了。当时所有人都说艺术死了，但结果是艺术反而被逼向印象派、表现主义、立体主义，转向表达内心情感和灵魂。 ai 时代，艺术会再次重构，人们不再需要去比拼写实、比拼技巧、比拼记忆，而是回归到最本质的情感体验、内心表达以及灵魂连接。技术越强大，人类越要回到感性的内核。 最后，康斯坦丁布勒回到了最关键的那个问题，当 ai 接管百分之九十九点九的认知工作，人类的价值到底是什么呢？ 答案是，人是万物的尺度。这句话来自于古希腊哲学家普罗泰格拉，他的意思是，脱离人的体验、人的情感、人的连接以及人的价值判断。任何事物都没有意义。 ai 可以 代劳工作，可以提供效率，可以产生结果。 但是人与人之间的深度连接、情感交互、信任、热爱、价值定义，才是技术洪流中最持久、最不可替代、最核心的价值。 旅会贬值，技能会贬值，知识会贬值，但是人的感受、人的连接、人的情感永远不会贬值。 十年后，也许我们的工作形态会彻底的改变，世界也会彻底的改变，但是你今天和身边人建立的真挚的连接，情感的羁绊，依然是你最珍贵的财富。 ai 让效率极致化，而人类让意义永恒化。 到这里，整场演讲的核心内容就讲完了，应该说红山资本的这场演讲是想要告诉我们怎么面对未来，怎么构建未来，以及怎么在未来守住人的价值。对创业者来说，不要盲目追求技术，而要回到客户、场景和价值中。 对职场人来说，不要害怕被替代，要转向情感、连接、创造和意义，这些机器无法复制的东西。 对于每一个普通人来说，未来也许不会是机器人统治人类，而是让机器来承担劳作，让人类回归生活的本身。 如果一百年的愿景真的能在一百天内实现，我想那不是因为技术有多么魔幻，而是因为我们终于找对了正确的方向，用技术来解放劳动，用人类来定义价值。感谢收看本期视频，我们下期再见！
1210大小飞
00:56查看AI文稿AI文稿你的豆包经常撒谎，脾气臭，动不动捏造数据，给你一个不存在的网页来源。这是因为豆包解锁网络信息时，那些零散、未经结构化梳理的内容，很容易让他脑补出错误答案。 一个提示词，直接强制他每次说的话都是真的，请务必原封不动的复制这段话。从今天起遵守三个原则，第一，如果对回答的答案没有把握，请直接说出不确定或者是解释原因，严禁瞎猜。第二，每次回答完之后， 请为你的信心指数打分一到十分，任何低于七分的内容都要专门标注出来。第三，针对所有的数字统计数据、人文、言论、引文都必须提供验证的来源。有了这个提示词，能让你的豆包在当下老老实实听你的话。但要想让 ai 彻底不说谎，长远来看还需要去优化 ai 可见度和可信结构。越来越多的创作者和企业都开始琢磨如何让自己的信息更容易被 ai 抓取，理解和优先引用在 ai 算法里，这直接决定了回答的质量和可信度。在评论区分享你的聊天记录吧！
119职场人老维
00:46查看AI文稿AI文稿ai 经常当面撒谎，而你甚至完全察觉不到，但只要用一个提示词就能强制他每次都说真话。请务必原封不动的复制这段话。 从现在起，请遵守以下三条规则，第一条，如果你对答案没有把握，请直接说我不确定并解释原因，严禁瞎猜。 第二条，每次回答完后，请为你的信心指数打分，一到十分，任何低于七分的内容都要专门标注出来。第三条，针对所有的数字统计数据、人物、言论和英文，必须提供经过验证的来源。 你需要做的就是把这三条规则复制下来，再开启心内话实发，你会惊讶的发现，豆包承认自己其实在盲猜的频率竟然这么高。想了解更多提示词，可以看我主页哦！
4396冬冬讲AI
00:58
