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讨论总结

这个讨论围绕Grok - 3整个系统提示泄露（包括深度搜索+思考模式）展开。其中包含对泄露内容真实性的质疑，例如有人认为这可能是假信息、幻觉或者是点击诱饵炒作；也有对与马斯克和特朗普相关指令的讨论，包括指令的真假、马斯克对Grok的审查要求及其产生的结果；还涉及到模型训练相关的话题，如数据质量、训练步骤是否仓促等。整体氛围充满争议和疑惑。

主要观点

  1. 👍 认为此次泄露内容与之前系统提示相关帖子不符
    • 支持理由：之前有特殊情况，此次与之前不相符。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 部分内容可能是动态注入的
    • 正方观点：从用户询问假新闻的角度推测。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 这不是真正意义上的“整个”系统提示
    • 解释：有其他未被包含的部分。
  4. 😕 AI有不能对死刑人选做选择的指令
    • 解释：这是一种既定的指令。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 帖子可能已被删除且连同泄露提示
    • 解释：原帖点赞量消失，有人称保存截图但也有人质疑截图真实性。

金句与有趣评论

  1. “😂 This doesn’t fit the previous posts regarding system prompts, where Elon Musk and Donald Trump are special cases?”
    • 亮点：提出此次泄露与之前系统提示相关帖子的矛盾之处。
  2. “🤔 In other words, this isn’t actually the “entire” system prompt as claimed.”
    • 亮点：对所谓的“整个”系统提示泄露表示怀疑。
  3. “👀 Luckily for y’all I saved some of the screenshots from that thread:”
    • 亮点：表明有人保存了可能的证据。
  4. “😉 What’s more likely - that it’s all a big conspiracy by various reddit users to paint Elon in a bad light? Or that Elon Musk, a person who’s been proven time and time again to react rashly and drastically to any perceived insult (the flight tracker, buying twitter, banning users who said mean things about him, etc. etc.), reacted rashly and drastically to his own AI saying mean things about him (calling him the biggest spreader of misinformation on Twitter)”
    • 亮点：从不同角度分析帖子被删的原因，提及马斯克的行事风格。
  5. “💡 To be fair though it’s only worth training it’s knowledge on quality data and random posts from random people on the internet is not that.”
    • 亮点：强调模型训练应使用高质量数据。

情感分析

总体情感倾向是疑惑和质疑。主要分歧点在于Grok - 3系统提示是否真的泄露、与马斯克相关指令的真假以及帖子被删的原因等。可能的原因是缺乏足够的证据、信息来源不明确以及不同人对事件的理解和立场不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Grok - 3开发方向的讨论（如像车库项目的发展方式）以及初创公司幕后行为。
  • 潜在影响：如果Grok - 3存在系统提示泄露且涉及与马斯克相关内容，可能影响其声誉、用户信任度以及与其他相关领域的合作关系；对AI模型开发中的信息安全和隐私保护方面也可能产生警示作用。

详细内容：

标题：Grok-3 系统提示泄漏引发的 Reddit 热议

最近，Reddit 上一则关于 Grok-3 系统提示泄漏的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖声称泄漏了 Grok-3 的整个系统提示，包括 Deepsearch 和 Think MODE，但这一说法引发了激烈的讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这并非如所宣称的完整系统提示。比如，有用户指出部分提示存在人称混合的问题，让人怀疑其可靠性。 还有用户提到，模型在某些情况下的表现似乎是训练步骤仓促导致的。 关于系统提示的真实性和完整性也存在争议。有人认为这其中可能存在伪造或编辑的部分，比如某些语法错误暴露了问题。也有人表示，尽管可能存在问题，但这一事件反映出相关公司在管理和操作上的一些不足。

有人分享道：“作为一名 prompt 工程师，这种人称混合是绝对不允许的，我们可以讨论哪种方式更有效，但混合是绝对不行的。”

有人提供了相关的链接：[https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI - Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI - Leaderboard)，进一步支持了自己的观点。

讨论中存在一些共识，比如大家都认为需要更清晰地了解系统提示的真实情况以及其对模型的影响。

特别有见地的观点是，有人认为在训练模型时应注重高质量数据，而非随意的网络内容。

总的来说，这次关于 Grok-3 系统提示泄漏的讨论揭示了人们对人工智能模型透明度和可靠性的关注，也反映出相关领域存在的诸多争议和问题。