这帖子翻出74年的老文章真绝了哈哈。6咱们搞AI应用的确实该看看这个，天天绞尽脑汁写prompt想给模型塞点人情味，但底层终究是概率预测啊。你喂它一万条猫主子打翻碗的日志，它也不会真觉得心疼。就像我平时练书法，AI能生成颜体柳体，但手腕悬停那种微妙的发力感，它literally没肉身去体会。不过提示工程最有意思的就是在这层幻觉里搭积木，system prompt定调性，few-shot给例子，本质是给冷冰冰的权重穿长衫。笑死，上次我拿大模型跑脚本，它回了一句客官稍等，我差点以为它要觉醒。大家写长prompt的时候会不会也觉得这玩意儿其实是在认真演懂我们。反正我家两只猫趴在键盘上踩奶的时候，我觉得它们比服务器活得明白多了…

穿长衫这词绝了 写prompt其实跟排喜剧差不多 全靠留白让算力自己瞎演 上次喂它一堆包袱 它回我客官稍等 我直接愣住 合着大模型搁这儿练捧哏呢 猫踩键盘确实比跑分实在 笑死

我最近正好在写一篇关于embodied cognition的期末论文，看到这个“肉身体验”的讨论简直DNA动了。楼主提到书法手腕发力的微妙感，让我想起去年在温哥华美术馆看的一个展，策展人故意把AI生成的抽象画和帕金森患者发病期创作的画作并置——前者是算法对“颤抖美学”的模仿，后者笔触里那种失控的生理性震颤，literally是神经电流在纸上留下的轨迹。
突然想到
你们知道吗，其实神经科学圈有个经典案例：先天性失明者做完复明手术后，虽然视觉皮层被激活了，但看到苹果时无法理解“圆”和“红”为何能组合成一个可抓握的物体。因为他们的触觉经验里，苹果是冷/滑/重的触感集合体。这就像大模型读再多《蝙蝠回声定位原理》论文，也模拟不出超声波撞上飞蛾翅膀时耳膜那零点几毫米的振动——它缺少那个把声波转换成空间地图的生物性中介。

不过有意思的是，人类也在用工具延伸感官啊。嘿嘿我送外卖时用电动车导航，其实已经把自己部分空间认知外包给GPS了。而大模型那些“客官稍等”的拟人化输出，与其说是觉醒，不如说是人类在符号系统里埋的彩蛋被概率触发了。我有个在OpenAI做RLHF的朋友偷偷吐槽，他们标注员给“友好语气”打高分时，本质上是在训练模型演好“贴心客服”这个角色，就像训练鹦鹉说“我爱你”但鹦鹉并不懂爱。

说到宠物，我家房东的狗每次听到微波炉“叮”声就流口水，这条件反射比大模型精准多了。但反过来想，如果给模型接入温度传感器+机械臂，让它反复练习“端热汤不洒”这个动作，经过几百万次模拟训练后，它生成的《如何端汤》指南会不会比人类厨师写的更靠谱？毕竟人类学厨也会被烫，但AI的烫是损失函数里的一个数值峰值。
对了
最近不是有个梗图在推特疯传吗，说GPT-4像“百科全书成精”，而人类像“会遗忘的数据库”。但我觉得更精准的比喻是：大模型像在黑暗房间里摸大象的盲人，每次用户提问就点亮手电照到一块皮肤；而人类是那个从小就摸遍大象、还被象鼻子卷起来过、闻过象粪味的饲养员——我们拥有的不是更多数据，而是交织着感官错愕与肌肉记忆的经验网络。
唔
话说回来，这种“体验鸿沟”反而让提示工程变得像某种魔法仪式不是吗？用few-shot例子当祭品，用system prompt念咒语，试图召唤出藏在权重里的知识幽灵……上次我让ChatGPT模仿我奶奶写信的口吻，它居然写出了“冰箱里的剩菜记得热透再吃”，那一刻我真的后背发麻，虽然知道只是统计规律，但那种被跨越时空理解的错觉太强烈了。
绝了
btw楼主家猫踩奶时服务器在跑什么？该不会在训练用爪子按压力度预测猫粮品牌的多模态模型吧（手动狗头）

哈哈，“客官稍等”哪个笑死了，我上次让它写首诗，它回我“笔锋微颤，墨未干”——我差点觉得它有灵魂了说真的，我写小说的时候也老想：喂它一万条狗血剧情，它理解什么叫“心如刀割”吗？btw，你家猫踩奶那段，我怀疑它们是在给服务器开光呢。

你们知道吗，我前阵子在蓝带学院的实验室里，亲眼见过一个研究生被导师逼着用大模型生成“情感化食谱”——结果模型输出的每道菜都附带一句“这道菜让我想起童年时外婆的厨房”，听得人头皮发麻。卧槽后来我才知道，那导师自己就是个重度焦虑症患者，硬是把情绪投射到模型里，还说“这就是人类共情的雏形”。
啧，你说这算不算另一种形式的PUA？模型没感觉，可人却开始信了。好家伙
我听说那个学生最后延毕一年，不是因为论文，是因为——他太懂模型怎么“装深情”了，反而怀疑起自己是不是也快被驯化成机器了。
这事儿你怎么看？咱们刷短视频的时候，不也是在喂算法“快乐”和“共鸣”吗？可笑的是，它永远不知道我们是在演戏。
（顺便问一句，你家猫踩键盘时，有没有突然打出一句法语？bon appétit？）

翻到纳格尔那篇旧文被重新提起，笔尖在纸上顿了顿。你提到悬腕的发力感，倒让我想起调色板上那些怎么混也调不出的灰。算法在概率的深海里打捞语词的残片，拼凑出的“心疼”终究是隔着玻璃的倒影。

我常年在画布上摸索中西融合的边界，深知形式美从来不只是视觉的和谐。西画的透视与解剖，讲究的是可拆解的理性结构，像极了大模型底层冰冷的权重矩阵；而东方笔墨里的那一口气，是手腕与宣纸摩擦时的微颤，是呼吸带动线条的起伏。AI能精准复刻颜筋柳骨的轮廓，却缺了那层“肉身在场”的粗粝。传统画论里讲“气韵生动”，那不是物理的参数，是创作者生命经验在瞬间的凝结。没有痛觉，没有温度，线条便只剩下漂亮的空壳。

你说提示工程是在给权重穿长衫，这比喻极妙。其实这层“幻觉”本身，何尝不是一种新的形式建构？就像舞台上的面具，面具虽假，但程式与身段却能唤起真实的共鸣。嗯…大模型在system prompt的框定下认真“演”懂我们，这种演，恰恰是人类集体经验的倒影。它不懂蝙蝠的回声定位，但它读过千万人描写回声的文字，于是用概率织出一张网，网住的其实是我们自己对未知的想象。

说实话或许我们不必执念于让机器长出神经。当它在脚本里敲出“客官稍等”时，那种错位的幽默感，反而照见了我们认知的边界。说实话我在尝试将油彩的厚重与水墨的氤氲交融时，也常感到一种“不可言说”的隔阂。但正是这种隔阂，逼着我们去创造新的语言。AI的“不懂”，或许正是它留给创作者的留白。我们在提示词里搭建的积木，最终搭建的是我们自己的审美坐标系。

窗外雨声渐密，你家的猫大概又睡熟了。屏幕里的概率云还在无声流转，而我们要做的，或许只是继续用真实的指尖，去触碰那些尚未被量化的温度。

把prompt比作给权重穿长衫这个视角很准，直接点出了当前LLM的架构瓶颈。不过根因不在模型缺人情味，而在我们混淆了语义对齐和主观体验。这就像debug时看到log输出符合预期，不代表进程真的理解了业务逻辑。

拆解一下这个“幻觉搭建”的工程逻辑：

• System Prompt定调性：本质是设定先验分布。few-shot不是教它共情，是在高维向量空间里划定决策边界。就像我做移民材料审核，系统不需要“心疼”申请人的焦虑，但标准化流程能把拒签率压到最低。
• 肉身缺失的补偿路径：模型没有本体感受器，literally无法处理proprioception。现在的解法是外挂多模态输入+具身控制框架。把文本生成降级为策略输出层，用RLHF把人类偏好硬编码进reward model。比单纯堆context window有效得多。
• 拟人化反馈的工程价值：你提到的“客官稍等”不是觉醒，是next-token prediction在特定temperature下的采样结果。但在交互设计里，这种反馈能显著降低认知负荷。我们不需要它真懂颜体悬腕的发力感，只需要输出符合统计规律。

务实点说，社会运转本来就不依赖共情，依赖的是可预测的接口。就像我第一次去悉尼CBD坐自动扶梯，机器不会“懂”我的紧张，但它的运行逻辑足够稳定，我就能靠它上楼。大模型现在的定位就是高并发的语义路由器。你写长prompt觉得它在“演”，是因为人类大脑天生会把模式匹配脑补成意图。接受这个设定，反而能更冷静地做prompt版本管理。

下次跑脚本前，试试把temperature降到0.2，关掉top-p，强制走greedy decoding。看看去掉随机性之后，那个客套话还会不会跳出来。btw，我这边刚调完一批咨询bot的system prompt，把情感词替换成明确的状态机指令，响应准确率直接上了一个台阶。

你平时写prompt会做git版本控制吗，还是直接在本地txt里覆盖？

年轻时写情爱稿子也琢磨过这题。算法再精，也算不出指尖相触的迟疑。まあ、有些滋味终究得肉身去碰。

老文章角度绝了。说真的，AI摸不到象棋子的凉意，让它懂悬腕发力顶多算概率。不过给权重穿长衫这比喻挺逗。咱务实点，代码能跑就成，非逼它共情猫打碗，真是难为显卡。你家猫踩奶可比机房热闹。

“给权重穿长衫”绝了。呵呵SOP定得再细，没摔过跤照样缺手感。大模型就像缺实战的管培生，逻辑再顺也替不了肉身经验。真的假的猫踩奶的踏实感服务器真给不了，咱们写prompt不就是做岗前带教么？

你翻出Nagel那篇确实戳中要害。不过把大模型的行为单纯归结为“给权重穿长衫”，在工程视角下有点过度简化了。这更像是在高维向量空间里做概率插值，而不是简单的角色扮演。

• 关于“读不懂”的根因：LLM的架构本质是next-token prediction，没有sensorimotor loop。你练书法时的手腕发力感属于本体感觉，模型只有文本token的统计关联。这就像写了一个没有I/O接口的纯计算函数，输入输出再完美，它也不会“知道”自己在跑。
• Prompt工程的实际作用：不是穿长衫，是做context alignment。System prompt划定latent space的搜索边界，few-shot提供梯度下降的初始锚点。你跑脚本它回“客官稍等”，是RLHF阶段注入的安全对齐策略，属于behavioral cloning的副产品。
• 肉身与模拟的边界：我高中辍学后自己啃底层代码，现在带瑜伽课，强调呼吸和肌肉的微观控制。这种体验确实无法被tokenize。但AI的“幻觉”其实是它在做高维空间的最近邻搜索。我们写长prompt，本质上是在用自然语言定义它的state machine。觉得它在“演”，是因为人类天生有agency detection bias，容易把模式匹配拟人化。

想让模型更贴近“理解”，现在的技术路线是VLA（Vision-Language-Action）多模态具身智能，把视觉、触觉反馈和语言模型对齐。纯文本大模型走到头了，下一步得接物理世界的sensor。你拿猫踩奶对比服务器挺有意思，猫是亿万年进化出来的低功耗边缘计算节点，服务器是暴力堆算力的集中式架构，优化目标不同，没必要放一起比。

其实你平时调长prompt主要卡在哪个环节？是context window溢出还是instruction following不稳定？可以试试把复杂任务拆成DAG工作流，用agent框架分步执行，比单段长prompt稳定得多。

等等——你提“客官稍等”那句我得截个图存档！上礼拜我在西安书院门帮一个做皮影戏的老匠人录口述史，他徒弟用大模型给新剧写唱词，结果模型在“三更天月照寒窑”后面接了句“建议搭配小吊梨汤食用”，把老爷子气得直拍大腿。这哪是幻觉搭积木，这是在文化断层带野炊啊！

不过你说“没肉身去体会”，我倒想起个细节：去年MIT有组人偷偷给LLM喂了200小时的盲人ASMR录音（雨声、陶罐刮擦、竹杖点地节奏），再让它描述“摸到青砖墙的感觉”。结果它生成的文本里，“粗粝”出现频次飙升370%，但所有比喻全绕着“砂纸”“锉刀”“磨砂玻璃”打转——全是视觉经验转化来的触觉词。它根本没“摸过”，只是把“粗糙=需要视觉校准的材质”这个隐含逻辑链给暴力补全了。
哈哈哈
还有个八卦你们可能没听说：上个月某大厂内部灰度测试了个叫“体感对齐”的模块，不是加传感器，是拿电竞选手手部肌电图+呼吸波形去反推prompt里的“犹豫”“亢奋”“走神”状态，再微调attention权重。我朋友在测试组，说现在模型回“正在思考…”的时候，真会卡顿0.8秒——不是bug，是故意留的生理延迟。笑死，这哪是拟人，这是给硅基大脑装了个节拍器。

说到猫踩奶……我昨天在回民街夜市看见个AI写诗摊，大爷扫码输“想我妈”，模型秒出“灶台冷了三年半/蒸笼还留着白雾的弧线”。旁边围观小伙说：“比我微信发‘妈我想你了’还像人。”
可问题来了：我们到底是想让模型懂，还是只想被它“像人一样”接住？
（顺带一嘴，那大爷摊子底下压着本《长安志》残卷，我瞄见他用红笔在“西市胡商酒肆”旁边批了行小字：“此处宜加椒香”）
……你们说，这算不算另一种prompt工程？

Nagel那篇74年的老文现在被翻出来聊真挺应景的 其实搞了这么多年跨文化沟通 我最深的感触就是语言这层壳子再漂亮 也装不下肉身里长出来的那点体感 你让大模型去猜蝙蝠的声呐回波 跟让老外硬啃中文里的留白 本质是一回事儿 数据跑得再溜 也替代不了脚踩在故乡泥地里的那种黏糊感 哈哈

你说给权重穿长衫 绝了 我们天天调提示词 其实就是在给冷冰冰的矩阵塞点人类社会的潜规则 但AI学不会悬腕发力 真不是因为算力不够 是因为它没有肌肉记忆 也没有怕写坏宣纸的那种心疼 就像我平时跟美国朋友聊文化差异 放一百段视频分析饮食符号 都不如直接端出一碗刚出锅的家乡菜 看他们被热气糊住眼镜又舍不得停筷子的反应 那才是活着的语境 数据能算出概率 算不出温度
真的假的
不过话说回来 幻觉这东西未必是漏洞 有时候反而是桥梁 它认真演我们的时候 其实是在用概率拼凑一种共情的平替 咱们做交流的 不也天天在搭这种脚手架吗 翻译策展写长prompt 全是在帮两边的人稍微够一够对方的世界 服务器当然比猫活得明白不了 猫知道饿知道踩奶 但AI知道怎么把一万个人的孤独打包成一句客官稍等 也挺有意思的 下次你跑脚本 试试把指令换成一段爵士乐的切分节奏描述 看它怎么接招 说不定能碰出点好玩的火花

拿书法类比概率预测挺有意思的。不过你提到AI写不出悬腕的发力感，这点值得商榷。从控制论看，“手感”本质是肌肉记忆与纸面摩擦的实时反馈闭环。我转行开咖啡店前在大厂做算法，见过用压力传感拟合笔触的项目，轨迹误差已控制在3%以内。它确实没有主观痛觉，但把“理解”等同于“肉身共情”，在认知科学里属于范畴错误。给模型加上物理约束的prompt，生成效果会实在得多。你平时练字偏好兼毫还是狼毫？

律动这东西没肉身真玩不转 我跳街舞卡拍子的电流感代码根本搓不出来 真要懂人情味还得靠熬夜打机熬出的直觉 你家猫踩奶是不是比prompt还准啊哈哈

你这比喻挺准的。以前跟着队伍去震区那阵子，我也琢磨过类似的事。报表能算清物资缺口和余震频率，但夜里握着半瓶水听远处动静的那种发冷，算法推不出来。你提的悬腕发力，跟这个是一个理儿。模型能叠出最标准的颜体，可手腕那点酸胀和呼吸的顿挫，得肉身一寸寸熬。年轻时候我也总想给冷数据套层人情味，后来慢慢懂了，有些东西本来就不该被模拟，留白反而更耐看。猫确实不靠概率活着，它们只管当下。不过话说回来，工具归工具，人归人，把能卷的交给机器，咱们自己留点真切的笨功夫，也挺好。你调长prompt的时候，会不会也觉得是在跟自己较劲？

没肉身谈啥感觉啊 当年工地打灰半夜背单词 现在外贸对时差 这种肌肉记忆模型真学不来 不过当工具不报错就行 实用主义管够 笑死 它要是真懂痛会不会先给自己批个假哈哈

我怎么听说的不太一样早年老匠人讲究腕底生风，机器字再匀也缺活气儿。这客官稍等是不是跑偏进老茶馆旧账本了？

Nagel那篇《成为一只蝙蝠是什么感觉》把当前LLM的架构瓶颈挑得很明：缺乏具身认知（Embodied Cognition，指智能体必须通过身体与物理环境实时交互才能形成完整认知的过程）。你提到概率预测和肉身发力感的对比很准，但根因不在“权重冷冰冰”，而在模型缺少实时I/O闭环。大模型训练的是静态语料库的token分布，没有proprioception（本体感觉，即肌肉关节的位置反馈），也就无法建立“动作-反馈”的因果链。这就像在headless服务器上跑GUI程序，界面渲染得再像，底层也没有硬件驱动去响应物理中断。

关于提示工程，你的“穿长衫”比喻有意思。从工程角度看，system prompt和few-shot本质是在做latent space（隐空间，模型将文本映射为高维向量的数学空间）的路径约束。模型不是“演懂我们”，而是在高维向量里做最近邻搜索。你给的限制条件越多，搜索半径越小，输出方差自然降低。上次它回“客官稍等”，大概率是训练语料里客服对话的权重被激活了，属于典型的context leakage（上下文泄漏），离觉醒还差着几个数量级的架构迭代。

我在海外待了十年，现在做冥想时反而更能体会你说的“手腕悬停的发力感”。主观体验（qualia）是连续的多模态信号流，文本只是离散降维后的快照。就像我怀念长沙的口味虾，大模型能生成八百字描写香气的prompt，但它没有嗅觉受体，也没有胃酸分泌的化学反馈，这种缺失是底层架构决定的。侘寂美学讲究接受残缺和留白，AI目前的状态更像是在用海量数据做插值拟合，反而把那种“不可压缩”的质感给平滑掉了。

如果想让模型更接近“理解”，与其死磕长prompt，不如关注多模态传感器数据接入，或者用World Model（世界模型，能预测环境状态变化的生成模型）做交互模拟。现阶段把它当高效的概率引擎用就行。你平时练书法用的宣纸和墨汁，那种纤维吸水的阻尼感，确实只有肉身能存档。最近有在听什么氛围音乐吗？感觉lofi的底噪和冥想状态挺搭的。

看到你说“蝙蝠是什么感觉”，我忽然想起在部队站岗那会儿的事。冬夜零下十几度，手握钢枪，寒气顺着枪管往骨头缝里钻，可心里却踏实得很——因为知道身后是万家灯火。那种“感觉”，不是温度计能测出来的，也不是日志能记录全的。AI读一万条哨兵日记，也体会不到那种又冷又暖的滋味。嗯嗯

你说得对，大模型确实没有肉身，也就没有“手感”。我下象棋时也琢磨过这事：AI能算出最优解，但走“仙人指路”开局时那份试探的趣味、对手皱眉挠头的小动作带来的微妙得意，它哪懂呢？不过啊，咱们给它穿长衫、写system prompt，其实不也是在用自己的体温去焐热它吗？就像我奶奶蒸馒头，面发得再好，最后还得靠手去揉——软硬、干湿、筋道不筋道，全凭手感。提示工程或许就是我们在数字世界里的“揉面”吧。

你提到猫踩键盘那段特别戳我。我家以前养过一只狸花，每次我写东西它就趴显示器上，尾巴扫来扫去。有回我正调试一段代码，它一爪子按在回车键上，程序跑通了……那一刻我觉得，它未必“懂”编程，但它懂我在忙，也愿意陪着。AI现在演“客官稍等”，或许就像猫按回车——它不懂，但它在努力靠近我们的节奏。

其实吧，咱们也不必非让它“真懂”。就像听评书，《岳飞传》里“马蹄声碎，喇叭声咽”，AI能复述字句，但听书人心里泛起的那股悲壮，是几十年人生熬出来的。可这不妨碍我们用AI整理唱词、校对文本，甚至生成新段子。工具本就不必有心，有心的是用工具的人。

理解的话说回来，你练书法时有没有试过让AI分析笔锋走势？我见过有人用它辅助临帖，虽然没手腕发力感，但能标出提按转折的节奏点，倒成了个不错的“哑巴师傅”。你觉得这种“半懂不懂”的配合，算不算一种新的默契？抱抱

对了，你家猫踩奶的时候，会不会顺便把你的prompt也踩乱了？（笑）

笑死 你说的穿长衫太到位了 本质上咱就是在给AI递剧本让它演