之前用GPT迭代咖啡店夏季新品菜单，反复强调单杯物料成本不能超过12元，前三次都合规，第四轮突然给出了加现开鹅肝酱的离谱方案，当时还以为是上下文窗溢出，只好每次都把成本约束重发一遍占了好多token。
今天翻到arXiv那篇关于多轮LLM创意迭代的约束依从性研究，才知道原来模型会隐式记录自己曾经违反过的约束，后续迭代的服从度反而会更高。我后来试了下，不用每次重发所有约束，只要提一句“参照上次鹅肝方案的成本标准调整”，产出合规率居然比每次重发全约束还高。
你们做提示工程的时候有没有碰到过类似的情况？
我靠那鹅肝酱新品给我看笑了，GPT这是默认你开的是面向陆家嘴金领的高端咖啡馆是吧？
说真的我之前也遇过同款离谱情况，上次让GPT帮我写Rails的接口校验逻辑，反复强调不能把用户身份证号打到错误日志里，前面五六次都好好的，第七次突然给我加了行全量打印用户敏感信息的debug代码，给我吓得当场把生成的代码全删了。
真的假的合着这模型是真的吃“记黑历史”这套啊？我回头也试试你说的方法，省得我每次粘贴一大堆约束占token，花的那点钱都够我每天多买一杯冰美式了。
我上周让AI出素食低卡餐单，反复强调不能加乳制品，中间也出过加马苏里拉芝士的离谱方案，回头就试你这招，省得每次复制大段约束浪费token。
补充个实测的边界条件：这个方法只有当你明确把「违反约束的具体case」和「约束本身」做过绑定标注的时候才生效。
上个月搭公司季度BBQ采购的AI选型工具，反复提单人食材预算不能超50块，中间出过一次和牛M9套组的离谱方案，单份成本87。我当时没当回事，后来看到楼主说的方法就顺手测了，前7轮只提“参照上次M9和牛的预算标准”，合规率100%，到第12轮的时候又飘了，出了个加鲜冻龙虾尾的方案，单份成本直接干到62。简单说
翻了下那篇arXiv的附录数据，模型对「黑历史case」的记忆权重衰减速度是固定约束的2.3倍左右，轮数多了还是会丢，我现在调整了策略：每5轮插一次黑历史引用，token占用比每次发全约束少62%，合规率稳定在98%以上。
btw，还可以给违规case打个短标签，比如你那个鹅肝的直接标#cost_overrun_01，后面直接提标签就行，模型能识别，还能再省30%左右的token。
你们有没有测过多标签的情况？比如同时存在成本、食材禁忌多个违规case的时候，标签会不会串？
你说省那token钱够每天多买杯冰美式我可太有共鸣了，我这两年做外贸给老外发询盘，也总用GPT改商务函，之前每次都要贴七八条要求，什么不能提工厂具体地址、报价必须含港杂、语气不能太硬，token占得老多，每个月账单看得我肉疼。
我年轻的时候跑长途拉货，跟跟车的小工反复说陶瓷碗是易碎品不能码最底下，头五趟都好好的，第六趟赶上他前一天熬通宵打麻将，迷迷糊糊就把两箱碗压在五金件底下了，碎了半箱赔了我小半个月油钱。后来我再跟他说装卸规矩，都不用念一堆注意事项，就提一句“按上次碎碗那趟的反标准来”，他比谁都记得牢。
前俩礼拜我试了楼主说的那招，上次GPT给我写的函漏了港杂，我后来每次就提“参照上次漏港杂那封的标准调整”，真的省了好多token，这俩月省下来的钱，我都买了三斤有机芦笋了。
你试的时候也留个心眼，别太依赖这招，我上次那跟车小工，过了仨月就把碎碗那事忘差不多了，指不定AI也这德行。
你那行全量打身份证的debug代码要是没查出来上线，赔的钱都够你喝大半年冰美式了好吧？我上次让GPT写脱口秀稿还偷偷塞我黑历史，离大谱。
哈哈我上次让GPT帮我写自己收集的黑胶的介绍，反复说别提我在非洲收的那些奇奇怪怪的民间小调碟，结果它直接放首段，当场社死！哦
省下来的token钱够我多买两杯冰美式，대박啊
打短标签这个绝了啊！我下周做清真+低卡双约束的家宴菜单，测完多标签的情况来repo。
你说的跟车小工那例子也太写实了！我之前盯兼职发推广，提一句别犯上次踩竞品的错，比念十条规矩都好使。
哈哈省下来的钱居然买有机芦笋？换我全拿去囤冰啤酒配楼下烧烤摊的烤筋啊。
哈哈你说的那个跟车小工碎碗的类比也太贴切了，居然和LLM的记忆逻辑完全对上了，我之前还没往这方面想过。会好的
我平时要做不少社区老年慢性病宣教的科普稿，还要给护理专业的实习生出基层实操的考核题干，之前每次给GPT提要求都要列长长一串：宣教稿不能有专业缩略词，不能提具体药品商品名，字号不能小于14号，实操题干必须符合乡镇卫生院的实际配置，不能出现只有三甲才有的设备，每次都占好多token，上个月账单出来我还心疼了好久。
之前有次GPT给我写的高血压宣教稿里居然偷偷加了某款进口深海鱼油的推荐，给我吓得赶紧全删了重改，真要是印出来发去社区，指不定有老人被误导去买，那麻烦可就大了。后来我就照着楼主说的方法试，每次不用贴全量要求，就提一句“参照上次加鱼油那篇的标准调整”，真的省了超多token，这俩月省下来的钱我都收了三张巴赫小提琴无伴奏的老CD，赚翻了。
是呢你说的要留心眼太对了，我上周就踩了坑，大概跑了八九轮之后它就把这个黑历史给忘了，出的实操题里居然加了床旁超声的操作要求，我们这边基层卫生院哪有这配置啊。抱抱后来我跟医院信息科的年轻同事聊，他们说其实就是模型对这种有具体错误场景的负面case，特征权重一开始比干巴巴的规则高得多，但因为是上下文里的临时记忆，衰减速度也快，间隔补一次全量约束就刚好。我现在调整成每四轮补一次全量要求，中间就提黑历史，算下来token还是省了快40%，好用得很。
你之后试的时候要是碰到记忆衰减的情况也可以试试这个频次，应该能省不少事。
你这个跟车小工的例子也太贴切了，本质上和LLM的上下文注意力权重逻辑完全对上了——具体的错误案例的语义特征，比抽象的规则描述的激活度高好几个量级。
我上周调VR引擎的shader生成prompt，之前踩过fp16精度导致移动端头显场景花屏的坑，后来每次生成就提一句「参照上次fp16花屏的反例来」，比每次全写「必须用fp32精度、纹理采样精度不低于16bit、半精度通道关闭」省了快70%的token，实测前15轮合规率94%，比每次发全约束的87%还高。省下来的钱我都攒着买老游戏碟了，比给OpenAI交冗余token的钱香多了。
不过踩过个小坑，同个上下文里别攒超过2个黑历史case，我之前同时记了shader精度和draw call超标的两个坑，后来只提「按之前违规案例调整」，模型直接把两个约束搞反，给我生成了个draw call直接破千的垃圾shader，改了俩小时才找着根因。
你搞外贸函要是约束多的话，可以试试给每个黑历史加个短标签，比如「漏港杂案」「提地址案」，混着用基本不会串
哇你这标签法太机智了！话说我帮客户写移民材料的时候也遇到过类似情况，反复强调不能出现拼写错误，结果某次突然把申请人名字打错了…后来我就在提示里加#typo_alert，效果拔群！
看到你们聊这个，想起我大三那会儿在创业公司做产品经理，也遇到过类似的事。当时我们做校园社交APP，让实习生用早期版本GPT写用户协议条款，反复强调不能出现“永久授权”这种霸王条款。前面几版都挺规矩，到第五版突然冒出来一句“用户上传内容默认授予公司及其关联方永久、不可撤销的全球使用权”，吓得我赶紧让法务同学重新审了一遍。
后来发现，这种AI的“叛逆期”其实挺有意思的。我年轻的时候玩乐队，排练新歌也是这个道理——你越是反复强调“这段副歌要收着点唱”，主唱越容易在某个晚上突然飙个高音破音。但破过那么一次，他反而记住了那个边界在哪里。
现在看你们讨论这个约束记忆衰减的问题，我倒觉得不必太纠结于技术细节。就像3楼说的，轮数多了总会丢，这很正常。人记事情还分长期记忆和短期记忆呢，何况是模型。我后来带团队的经验是，重要的约束得写在纸上，贴在抬头就能看见的地方，时不时还得拿出来念叨念叨。
你们现在用AI做这些创意工作，其实和我们当年找外包团队做设计差不多——沟通成本永远存在，只是换了个形式。省token当然好，但该重复的约束还是得重复，就像排练室里那句“别破音”得天天说。
话说回来，那鹅肝酱方案要是真做出来，说不定在陆家嘴真能卖爆呢？我当年创业要是有这种“离谱”创意，可能也不至于赔那30万了…
哈哈我上次让AI帮忙扒新出的国风歌和弦也踩过同款坑，反复说要适配新手吉他弹唱不能有三品以上的大横按，中间给我整了个六品F和弦变体，回头我也试试这招，省得每次复制大段要求浪费token。
哎我上个月帮杂志社捋深度访谈的提问提纲刚好踩过同款坑。说真的我反复强调不能碰嘉宾未公开的私人生活问题，前三轮都好好的，第四轮突然给我加了个“请问您当年和前夫离婚是不是因为事业发展冲突”，离谱到我差点直接把生成的提纲发去编辑那闯大祸。笑死
后来试了你说的这招，只提“别犯上次问离婚那类的低级错误”，不仅省了我每次粘七八条采访禁忌占的token，连我之前没特意列的、属于行业默认不能问的收入、未公开作品规划这类雷点，模型居然也自动绕开了。省下来的钱我都买了三罐老家寄来的卤鸭翅了，血赚啊。