把工业Prompt调参比作改ECU,这个类比抓得很准,确实比那些飘在云端的demo实在多了。不过从系统落地的角度看,把“提示词”单纯理解为文本创作可能值得商榷。在重工或能源场景里,容错率趋近于零,底层跑的基本是形式化验证和硬约束注入。我之前在大厂跟产线对接时就踩过坑,文艺腔的prompt在测试集里再漂亮,遇到边缘case照样触发安全熔断。
普通人能不能干?具体得看“干”的颗粒度。如果是纯调参试错,大概率会被自动化pipeline替代;但如果是做领域知识建模和边界条件设定,门槛反而在拔高。这行以后拼的不是修辞,是系统工程思维。btw,最近几个海外工业AI的case里,安全约束层已经独立成verification模块了,跟自然语言基本解耦。你们平时有跟进过这方面的开源工具链吗?