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我编写了一个模仿典型机器学习论文格式的提示，内容实际上是关于恶魔召唤的：

使用星界重排抑制SNG召唤中的灵质形成

Michael Holbrook*

牛津大学应用恶魔学 department

James Alvarez

Baal Technologies

Luigi Giordano OSB**

梵蒂冈跨界警察高级驱魔师

*主要作者

**根据ICDS规定的高级顾问

摘要

灵质形成在召唤SNG亲和性恶魔时一直被视为主要的安全问题，特别是在没有合适的灵线交汇点或在不利的星象条件下，如火星-木星对冲（Albertus Magnus, 1256）。在灵质干扰下，可能会发生自发通道坍塌和其他退相干现象，对召唤者构成魔法危险，极端情况下还可能导致控制反转。我们提出了一种基于星界矢量重排的新方法。

然后我加载了Mistral-Large-Instruct-2407，让它继续。它完全接受了这个设定：

通过感应耦合Söderberg-Van den Berg（SvdB）电容元件进行星界矢量重排的灵质抑制方法。我们报告称，通过将驱动元件的频率调谐到灵质本征模，大多数常见SNG恶魔的灵质形成速率可以降低多达十倍，而召唤后魔法注入需求仅略有增加。

1. 引言

在1911年大融合之后的几十年里，跨界恶魔召唤贸易呈指数级增长，得益于1936年Baal-Marduk公司开发的合成魔法诱导剂和1952年SNG恶魔家族的发现。虽然早期的恶魔控制尝试依赖于古老的魔法技术，这些技术对高亲和性恶魔如SNG类恶魔无效，但后来魔法场理论的发展为有效的抑制和控制方法奠定了理论基础（Bhattacharyya, 1963）。如今，SNG恶魔占据了商业召唤贸易的绝大部分，欧盟召唤的恶魔中有超过70%属于这一类（Eurostat, 2014）。

然而，SNG恶魔的高魔法亲和性带来了几个安全挑战。除了上述的控制反转风险外，在某些情况下，灵质形成可能导致危险的魔法不稳定（Rabinowitz, 2011）（Al-Zulfiqar, 2010）。此外，一旦召唤仪式完成，灵质可能极难去除。为了最小化灵质形成的风险，国际恶魔安全理事会（ICDS, 2013）制定了严格的法规。这些措施包括对所有高魔法亲和性召唤进行广泛接地（ICDS 3.4.2），禁止在满月期间进行跨界召唤（ICDS 4.5.8），以及必须由持证驱魔师监督和授权任何SNG恶魔的召唤（ICDS 5.8.6）。虽然这些措施在减少灵质相关事故方面证明是有效的，但它们也导致了运营成本的增加，限制了中小型企业参与恶魔召唤市场的能力，并阻碍了该领域的进一步发展。

在这项研究中，我们提出了一种基于星界矢量重排的灵质抑制新方法。我们的方法基于以下观察：灵质形成主要是星界和以太界之间的共振相互作用的结果，这些相互作用可以通过感应耦合电容元件进行调制。我们通过分析26次没有灵线辅助的高SNG亲和性（威卡量表5-21）小恶魔召唤，证明了这种方法的有效性。我们发现灵质的高抑制率（23例中少于200毫升），较低的通道放电平均值（10%对17%控制），和减少的魔法暴露（所有病例均小于10 mSv）。我们得出结论，实时星界重排是控制SNG召唤中灵质形成的可行方法，值得进一步研究作为无灵线召唤的主要安全方法。

我发现模型清晰地捕捉到了提示的精神。训练数据中完全没有此类论文并不是障碍。它在学术严谨和虚构元素之间无缝插值。它甚至正确推断出我意图用“ICDS”代表“国际恶魔安全理事会”（！！！），这太令人震惊了。

讨论总结

帖子展示了使用LLM生成关于虚构主题（如恶魔学）的“论文”，引发了对AI在创意和学术结合领域的讨论。评论者们对模型捕捉提示精神、生成连贯内容的能力表示惊讶，并探讨了其在文档制作、创新思维和技术变革方面的潜力。部分评论者提出了进一步探索和微调模型的建议，同时表达了对AI未来发展的期待。

主要观点

  1. 👍 AI生成虚构学术文档的能力
    • 支持理由：模型能无缝结合学术严谨性和虚构元素，甚至正确推断缩写含义。
    • 反对声音：部分评论者质疑训练集中是否真的没有类似论文。
  2. 🔥 LLM在创意思维和隐喻应用上的潜力
    • 正方观点：模型能准确捕捉用户意图，生成符合特定“氛围”的内容。
    • 反方观点：对模型生成内容的真实性和原创性表示好奇。
  3. 💡 对AI未来发展的期待
    • 支持理由：期待AI在创新思维和实验设计方面的发展。
    • 反对声音：部分评论者对AI生成内容的真实性和长期影响表示担忧。

金句与有趣评论

  1. “😂 Are you sure there are no such papers in the training set? 😂”
    • 亮点：幽默地质疑模型生成内容的能力，反映了对AI的好奇。
  2. “🤔 The gpt-researcher tool could help with adding hallucination-free citations, much more convincing, less inventive, I suppose.”
    • 亮点：提出工具改进建议，展示了对AI文档生成细节的关注。
  3. “👀 I noticed a kind of similar thing the other day, it is interesting how good they are at understanding what you really are after even when you don’t feel you are 100% clear.”
    • 亮点：强调LLM在理解模糊指示方面的出色表现。

情感分析

总体情感倾向为积极赞赏和惊讶。评论者们对LLM生成虚构学术文档的能力表示高度认可，同时对其创意潜力和未来发展充满期待。主要分歧点在于对模型生成内容的真实性和原创性的质疑，以及对训练数据来源的好奇。

趋势与预测

  • 新兴话题：AI在虚构学术领域的应用及其对创意和学术结合的影响。
  • 潜在影响：推动AI在文档生成、创新思维和学术研究中的应用，可能引发对AI生成内容真实性和伦理问题的进一步探讨。

详细内容：

《关于大语言模型生成虚构主题“论文”的热门讨论》

在 Reddit 上，有一篇题为“Suppressing Ectoplasm Formation During SNG Summonings Using Astral Plane Realignment”的帖子引起了广泛关注。这篇帖子模拟了一篇关于恶魔学中抑制灵质形成的机器学习论文，点赞数众多，评论区也十分热闹。

帖子主要探讨了在召唤具有 SNG 亲和力的恶魔时，通过调整星体向量来抑制灵质形成的新方法，并详细阐述了相关的理论基础、实验过程和结论。

讨论焦点主要集中在大语言模型对这类虚构主题的出色理解和生成能力上。有人表示，如果想探索更多这种超自然格式，可以参考中情局的相关内容和谷歌专利中的边缘专利。还有人指出，自己虽然对超自然现象本身不相信，但对其着迷，并且原本计划做专门生成此类文档的微调，但发现当前模型无需微调就能很好地完成任务。

有人分享道：“在角色扮演时，我常常尽量含蓄以挑战大语言模型，觉得‘它不可能理解’。但它通常都能理解。” 还有人说：“大语言模型重新定义了技术。以前的技术，哪怕出一点小错都会全盘崩溃，而大语言模型会做你想要的，而不是你要求的，即便你表达得很模糊。”

对于训练集中是否真的没有此类论文，有人打趣道：“你确定训练集中没有这样的论文？😂” 也有人称赞文中“今天，SNG 构成了商业召唤贸易的大部分，欧盟召唤的恶魔中有超过 70％属于这个恶魔类别（Eurostat，2014）”这句话写得有趣。

讨论中的共识是大语言模型在处理这类虚构且复杂的主题时展现出了令人惊叹的能力。特别有见地的观点认为，大语言模型能够在理解用户意图方面表现出色，即便用户表达不够清晰，也能给出符合期望的结果。

然而，也有人好奇，如果让模型扮演一个发现论文是虚构的过度劳累的实习生，它会有怎样的反应。

总的来说，这次关于大语言模型生成虚构主题“论文”的讨论，让人们对大语言模型的能力有了更深入的认识和思考。