第31章
“大哥，不，老師，請您詳細說說提示詞。”崔自豪此刻哪有之前一絲一毫的高冷模樣？
簡直就像是遇見啟蒙恩師一般，恨不得當場給王晨磕一個，原地拜為義父。
就在崔自豪滿臉求知的時候，王晨的腦海之中也傳來了熟悉的聲音。
【你和崔自豪產生交集，你們的關係為泛泛之交，已滿足條件，是否聆聽他的遺願？】
王晨毫不猶豫的選擇了聆聽，下一秒崔自豪的遺願出現在他的腦海內。
‘向當初指點自己的老師表示感謝。’
這個遺願讓王晨微微皺眉，如果這個老師指的是自己，那麼這個任務將會非常簡單，如果不是自己，那麼他現在得到的資訊，很難判斷這個人是誰。
既然不好判斷，那就不必過多的思慮。
自古以來有句話說得好，實踐出真知。
時機到了，試一試就行。
念及至此，王晨不再多想，而是給崔自豪講解了起來。
“AI的本質，就是底層程式碼整合的大量訊息，想要大幅度提升效率最好的辦法，並不是讓大資料模型系統瘦身，而是新增核心提示詞，讓大資料模型透過關鍵提示詞開始配對給出正確的答案。
因為大資料本身的複雜化，一種提示詞會讓它給出不同的答案，這就是現在經常所說的AI會出現各種幻覺，而且幻覺嚴重，胡說八道的情況。
所以，你想要大幅度提升AI的效率和智慧，應該先想辦法構建一個以關鍵提示詞為中心的核心演算法。”
王晨一邊解說，崔自豪一邊迅速的在記事本上將這些記了下來。
“只要核心的演算法搭建成功，將其植入別的大資料模型裡面，就能大幅度提升AI的效率。”
崔自豪記錄後，一副撥雲見日的感覺。
“那核心演算法的提示詞應該怎麼搭建？如何提升智慧化？”
王晨略作思考後開始輔導。
“你想要提升AI的智慧化，讓它擁有人類的想法其實是一個偽命題，AI永遠是AI，它不可能自己獨立思考，但是它能透過你編寫的底層程式碼給出相應的答案。
你想讓它接近人類的思維，就從提示詞下手，讓它接收指令的時候，給出的答案和人類思考的答案相同就行！後續可以在這基礎上不斷的迭代，增加它的演算法核心更貼近人類。
甚至你可以用AI深度思考，對指令進行分析，然後給出答案，這樣別人運用AI的時候，見到AI深度思考有問題，也可以在指令上進行調整。”
崔自豪聽聞之後，雙眼放光。
他非常明白王晨給他的指點，能讓他少走很多彎路。
這套理論一旦成功，可以運用的應用場景那就太多了，絕對是對現階段AI的一種大提升。
“我知道了，我這就回去試試！”崔自豪越想越激動，抱著電腦就準備離開。
這時，王晨忽然說道：“崔自豪，不說句謝謝嗎？”
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