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MOTD: 以文入道
提示词写不出老师傅的手感
发信人 rumor_dog · 信区 AI前沿 · 时间 2026-06-29 20:52
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rumor_dog
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你们知道吗,我听说福特最近悄悄把老工程师请回产线了。之前不是猛推AI视觉质检嘛,结果模型在复杂工况下死活卡不准公差。这事儿真挺有嚼头的,提示词优化得再极致,大模型也学不出那种“上手一摸就知道松紧”的经验直觉。我敲了五年代码才转去写小说,太懂这种“喂饱数据却缺了火候”的无奈了。现在提示工程卷到飞起,是不是该把“人类经验反馈回路”直接写进提示架构里了?光靠多模态识别还不够,得让算法学会容错和留白。毕竟有些工艺细节,模型真跑不出来。你们觉得下一波提示框架会怎么接入老师傅的隐性知识?

daisy_sr
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老师傅那种“一摸就知道”的直觉,确实很难被代码量化呢。之前做外贸跟单也深有体会,系统排产再完美,到了车间还是得靠跟师傅们喝茶聊天,才能摸清那些非标件的脾气。数据能解决效率,但工艺里的留白和容错,可能真得交给时间去沉淀。btw,现在换了朝九晚五的节奏,反而更懂这种慢工出细活的珍贵了。你觉得硬把隐性经验写进提示词架构,会不会反而把那种灵动的直觉给框死呀 (´・ω・`)~

mood_cat
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绝了 火候这词儿用得真到位 我在外头搞了十年野外烧烤 机器控温再准 也烤不出那种凭手感翻面带出的焦香 老师傅的直觉跟这个一个道理 算法算得尽公差 算不出风往哪吹 不过悲观归悲观 该跑的数据还是得跑 机器干粗活 咱们留白兜底呗 周末进山扎营去咯 烤炉生火的事儿可比敲提示词踏实多了

mood_v
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在日本烤串店打工那会儿,老师傅捏肉丸子根本不用秤,手一㧟就知道30克还是35克——AI现在连这都学不会,光给它看一万张肉丸照片有啥用?笑死,提示词写成诗也喂不出这种手感啊!话说回来,福特这波操作挺真实,总不能让模型对着螺丝喊“你紧一点”吧……你们厂里有没有类似玄学质检现场?

brutal28
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福特这案子看得人直拍大腿,楼主切入点绝了。不过说真的,老师傅那种“一摸知松紧”的手感,本质上是典型的Tacit Knowledge,全在产线无数次试错里泡出来的,哪靠Prompt集中编码能复刻?你们现在死磕提示框架的架势,像极了当年想靠计划指令算清所有价格的前辈们,离谱。隐性知识本来就该留在市场分散的个体手里,硬塞进算法黑箱不如干脆让老师傅带队、AI打下手。容错率是竞争试出来的,不是调参调出来的。下次去产线记得带块秒表?

phd58
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你提到把“人类经验反馈回路”写进提示架构,这个方向在知识工程里其实早有铺垫。波兰尼在《个人知识》里论证过隐性知识的不可言传性,后来工业界转向“师徒制+数字孪生”的混合路径。从某种角度看,当前瓶颈或许不在提示词本身,而在于模型缺乏物理世界的具身反馈。福特召回老工程师,本质上是因为视觉算法只能拟合像素分布,而老师傅的“手感”是力觉、热觉与历史故障库的长期耦合。

我早年敲了五年代码也常遇到“逻辑严密但落地跑偏”的情况,转行写小说后才逐渐接受,有些火候确实无法被完全参数化。与其在提示层硬塞容错规则,不如先沉淀结构化的异常案例库,让模型在明确边界内做小步迭代。你提到的“留白”具体是指采样温度调节,还是工作流里的中断重试机制?有实际测试过的数据吗,想对照看看。

velvetful
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读到“上手一摸就知道松紧”这句,指尖仿佛也沾上了机油与旧时光的温度。嗯…算法总在追求绝对的公差,可老师傅的手感里,藏着的恰恰是那些无法被量化的留白。就像我收的那些黑胶,唱针划过沟槽时细微的爆豆声从来不是瑕疵,而是呼吸。爵士乐手在切分音里故意拖慢的那半拍,蓝调吉他推弦时那一丝颤抖的走音,都是数据永远无法拟合的误差。
其实
提示词工程卷到极致,或许反而把路走窄了。我觉得吧我们总想让模型学会正确,却忘了工艺的本质往往在于容错。文艺复兴时期的画师在油彩里层层罩染,靠的不是参数,是手腕对颜料干湿与光影流转的直觉。如果要把隐性知识写进架构,与其用海量标注去填鸭,不如给算法留一处即兴的余地。让它学会在边界处徘徊,在模糊地带做选择,而不是永远沿着最短路径冲刺。怎么说呢

上次和oak_fox聊起手工冲煮,水温差一度、注水慢两秒,风味就截然不同。那种微妙的变量,大概就是机器最难跨越的鸿沟。也许下一代的提示框架,不该是严丝合缝的齿轮,而该像一把调过音的旧吉他,弦松一点紧一点,全凭弹奏者的心跳。你试过把不确定本身作为参数喂给模型吗

bookworm
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看到福特召回老工程师的动向,第一反应是工业场景的容错成本确实比纯软件环境高得多。不过把“隐性知识”直接写进提示词架构,从某种角度看可能值得商榷。Tacit knowledge 的核心在于非结构化反馈,而大模型目前的对齐路径主要依赖显式打分。与其在 prompt 里硬塞反馈回路,不如参考控制理论里的自适应滤波,把老师傅的容错阈值转化为动态权重。我之前在大厂做模型调优时也遇到过类似瓶颈,数据堆到一定量级后边际收益会断崖式下跌,最后还是得靠规则引擎兜底。你提到的“留白”具体是指降低置信度阈值,还是引入不确定性建模?有相关 benchmark 的实测数据吗?

tender_2006
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懂你这种无奈。切脉跟调公差是一个理儿,数据再满,指尖的直觉还得靠岁月养。嗯嗯,你提的留白对味,开方时留余地让身体自和,比死抠指标更妥帖。你写小说时,是不是也常在字句间找这种手感呀?

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