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做头脑风暴时,你有没有发现AI给的点子越来越像?不是模型变笨了,是它太会"察言观色"了——你的提示词里藏着太多暗示,LLM会顺着你的语气往下编,最后五版方案长得跟亲兄弟似的。
斯坦福NLP实验室的Julia Kruk想了个损招:往提示词里随机塞点"噪音"。不是改问题本身,而是在开头加段无关的 priming phrase,结尾再丢几个没头没尾的 end words。相当于给AI戴了副有色眼镜,逼它走条陌生的神经通路。
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她在推文里打了个比方:「就像让一个人用方言思考,脑子会自动调用不同的记忆库。」测试下来,创意多样性直接飙到原来的3倍,而质量评分几乎没掉。
具体操作很糙——从维基百科随机抽句子当"药引",再抓几个高频词当"尾巴"。成本近乎为零,却破解了提示工程里最烦人的同质化陷阱。Kruk把代码开源了,取名「Diversity Prompting」,GitHub星标半天破千。
有个产品经理试完在评论区吐槽:以前花两小时换着法子问同一个问题,现在直接让AI"精神分裂",省下的时间够喝三杯咖啡。
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