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该帖子仅提供了一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1jaqylp.mp4，无实质可翻译内容

讨论总结

该讨论围绕LLM（大型语言模型）必须通过技能检查才能与用户对话这一主题展开。其中提到人类交流是否也需要类似机制，有用户分享了LLM技能检查的工作流程，还探讨了除了特定技能检查之外其他可构建的检查种类，也涉及到OpenAI智能体的类似功能，各评论间互动较平和，未出现明显争执。

主要观点

  1. 👍 人类交流也需要类似LLM的技能检查机制
    • 支持理由：希望人类交流能确保一定质量或规范
    • 反对声音：无
  2. 🔥 存在一个LLM回复消息前需通过技能检查的工作流程
    • 正方观点：工作流程有具体操作和交互方式并会返回特殊工件
    • 反方观点：无
  3. 💡 除特定技能检查外还有其他检查种类且可以被构建
    • 解释：如外交能力、虚张声势方面的检查，还可使用原始DnD技能
  4. 💡 OpenAI的智能体有类似功能
    • 解释：确保输出格式符合需求，较大模型负责思考，输出经处理后给用户
  5. 💡 对运行LLM的GPU感兴趣并关注其生成token每秒的数量
    • 解释：有用户询问GPU型号并分享自己运行时的相关数据，也有人对数据表示质疑

金句与有趣评论

  1. “😂 I urgently need this for humans too.”
    • 亮点：提出人类交流也需要类似LLM的技能检查机制这一独特想法
  2. “🤔 A simple workflow where LLM must pass a skill check in order to reply to my messages.”
    • 亮点：直接点明LLM回复消息前需通过技能检查的工作流程这一核心内容
  3. “👀 Other checks, diplomacy = polite or rude, bluff = lie or truth, etc… I’m sure it could be workshopped 😁”
    • 亮点：指出除特定技能检查外还有其他多种可构建的检查类型
  4. “😎 OpenAI agents introduced something similar—I think it was guardrails.”
    • 亮点：提及OpenAI智能体有类似功能
  5. “😄 haha! thank is super neat u/Everlier!~!”
    • 亮点：表达对相关事物的肯定和喜悦以及对特定用户的感谢

情感分析

总体情感倾向为正面和平和。主要分歧点较少，大部分评论都是在分享观点、回答问题或者表达赞赏。可能的原因是这个话题相对较专业，大家更多是在交流信息，没有太多引发争议的因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何更好地构建除特定技能检查之外的其他检查种类。
  • 潜在影响：对LLM相关技术的发展可能会有一定的启发作用，比如优化LLM的回复机制或者开发更多的功能检查。

详细内容：

标题：LLM 需通过技能检测才能与我交流，Reddit 热议不断

近日，Reddit 上一则关于“LLM 必须通过技能检查才能与我交流”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了相关的视频链接[https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1jaqylp.mp4]，获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要讨论了 LLM 进行技能检查的工作流程及相关应用，引发了多个方向的讨论。比如有人提出是否能增加 LLM 的实际性能，还有人询问如何创建类似的功能，以及探讨不同硬件运行的速度等。

在讨论中，有人表示“我迫切也需要这对人类适用”。Everlier 详细介绍了工作流程，包括通过 Open WebUI 与优化的 LLM 代理进行交互，运行特定的工作流程并返回特殊的工件以可视化结果。还有用户请求帮助弄明白如何使用，Everlier 也给出了相关的最小启动示例和指导链接。

有人好奇这是否会提升 LLM 的性能，Everlier 回应称会让 LLM 处理起来更困难，因为它得假装一半时间无法回答。有人询问如何创建类似的东西，Everlier 则提供了关于自定义模块的指南链接。

也有用户提到了其他的检查方式，如外交方面的礼貌或粗鲁、欺骗方面的谎言或真相等，认为还可以进一步拓展。还有用户称赞这种骰子滚动效果很好，询问如何获取这一功能，Everlier 给出了相关的库链接。有人提到 OpenAI 代理引入了类似的东西，Everlier 认为 OpenAI 与 llama.cpp 及其他社区存在竞争和借鉴。

此次讨论的共识在于大家对这一技术表现出了浓厚的兴趣，并积极探讨其应用和改进的可能性。特别有见地的观点如对不同技术之间关系的分析，丰富了讨论的深度和广度。

总的来说，这次关于 LLM 技能检测的讨论展现了大家对新技术的探索热情，也为相关领域的发展提供了多样的思路。