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讨论总结

这个讨论源于一个基于“Complexity is not the problem, ambiguity is. Simplicity does not solve ambiguity, clarity does.”的帖子。部分评论者赞同这一观点，并阐述了在应用该理念时的具体做法，如使用简单陈述句和定义明确的形容词。也有人表示正在测试基于这个引用的想法，并会分享结果，还有用户使用提醒功能关注后续。此外，讨论涉及到系统指令对大型语言模型（LLM）答案的塑造，包括在学习方面的应用、LLM存在的问题等，同时还有对系统指令分享的询问、使用电影台词做系统提示的幽默尝试、基于LLM实验的经验分享、图片出错后的处理以及如何根据特定原则进行格式化操作等内容。

主要观点

  1. 👍 赞同原帖关于复杂性、歧义性、简单性和清晰性的观点
    • 支持理由：认为应用理念时使用简单陈述句和定义明确的形容词有助于避免歧义，达到清晰表达目的。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 系统指令下LLM的答案清晰切题
    • 正方观点：有助于穿透干扰提供最相关信息，在学习法律等方面很有用。
    • 反方观点：无
  3. 💡 不同LLMs实验表明单句简短清晰指令最佳
    • 解释：多句简单指令组合好过复杂语法的自然语言指令，有助于应对模糊性问题。
  4. 💡 在回答问题时要明确关键细节、重要考量、技术实现和额外背景等内容
    • 解释：以制作幼儿易放飞风筝为例，不同AI回答应包含这些内容。
  5. 💡 使用电影台词作为系统提示进行问答实验能得到有趣的结果
    • 解释：不同的提示会让回答有不同风格，如幽默风格。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s blue ‘cause… like… the ocean reflects up, right? Like a mirror, only blue. Duh. And sometimes it’s, like, other colors ‘cause the ocean gets mad and stuff. Like, green when it’s pukey.”
    • 亮点：用幽默的方式回答天空为什么是蓝色的问题，展示了使用电影台词作为系统提示得到的有趣结果。
  2. “🤔 For applying this, it usually means use simple declarative sentences.”
    • 亮点：阐述应用原帖理念的一种方式，体现了对原帖观点的理解和延伸。
  3. “👀 classic problem of LLM is hallucination lol”
    • 亮点：指出大型语言模型存在的幻觉问题，比较直白且带有调侃意味。
  4. “🤔 Ngl some lawmakers could use an "ambiguity is the problem" sign stapled to their forehead.”
    • 亮点：幽默地表达在法律学习中清晰性的重要性。
  5. “😂 Bro became Jordan Peterson”
    • 亮点：调侃回答风格像特定人物，增加了评论的趣味性。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大部分评论者都在围绕原帖观点进行讨论和延伸，或是分享自己的相关经验、尝试等。可能的原因是原帖的观点比较具有启发性，吸引了大家从不同角度去探讨在各种应用场景中的体现，包括语言表达、LLM应用等方面。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同AI在遵循清晰原则回答问题时的差异可能会引发后续讨论，例如在更多领域应用中的不同回答思路和效果。
  • 潜在影响：如果这种对清晰性的强调在LLM等领域得到更广泛的关注和应用，可能会提高这些工具在各个领域（如学习、信息获取等）的实用性和准确性，从而影响人们对这些工具的使用方式和依赖程度。

详细内容：

《Reddit 热门话题：关于系统指令与语言模型应用的讨论》

在 Reddit 上，有一个题为“ My system instructions based on this simple quote: Complexity is not the problem, ambiguity is. Simplicity does not solve ambiguity, clarity does. You will respond clearly to user’s question and/or request but will not simplify your response or be ambiguous. ”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论数众多。帖子主要围绕着如何在交流中避免歧义，追求清晰表达展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，要达到清晰表达通常意味着使用简单的陈述句，并选择定义明确的形容词。还有用户正在测试这一理念，并表示会分享自己的提示和结果。有人觉得答案应当清晰且切中要点，能够穿过噪音提供最相关的信息，比如在法律领域，这一理念就非常有用。也有人打趣说，一些立法者真应该把“歧义是问题”的标志贴在额头上。还有人分享自己在学习方面使用语言模型的经历，比如在考试前两周使用 Gemini 学习，期待更好的模型能带来更准确的笔记和更少的错误。对于如何使用 Claude 和 NotebookLM ，也有用户进行了探讨。有人提出，短而清晰、没有复杂语法的指令在使用不同语言模型时效果最佳。

这场讨论中的共识在于，大家都认同清晰表达的重要性。特别有见地的观点是在不同领域中如何应用这一理念以达到更好的效果。但在具体的应用方式和效果上存在一定的争议，比如不同语言模型的表现和如何优化指令等。

总之，这场关于清晰表达和语言模型应用的讨论，为我们提供了丰富的思考和借鉴。