Anthropic一方的选手Karina Nguyen也不简单，毕业于UC伯克利，现在负责设计构建大模型人机交互界面。
(资料图片仅供参考)
大模型天花板GPT-4和最强竞品Claude，不光商业上竞争激烈，两家公司的员工私下也“剑拔弩张”了起来：
约战提示词决斗，看谁能在最短时间让AI完成高难度任务。
OpenAI一方出战的是思维链（Chain-of-Thought）开山论文的一作Jason Wei，也就发现让大模型按步骤思考就能提高推理能力的人。
他刚从谷歌跳槽到OpenAI不久，现在圈里都叫他“思维链哥”。
Anthropic一方的选手Karina Nguyen也不简单，毕业于UC伯克利，现在负责设计构建大模型人机交互界面。
比赛规则很简单，通过优化提示词让AI正确排序一组单词，谁先完成谁获胜。
而这不光是一场有趣的对决，还有不少围观的网友表示从中get到了大模型的一些新特性。
情商能提高大模型的推理能力
推理能力足够强的大模型能把问题用结构化的方式表达出来，并用结构化的表现形式解决问题。
想知道这些结论是如何得出的，还是回到这场比赛本身。
由于Karina表示只擅长提示Claude，Jason也同意让出主场优势，还因为打字速度的原因让对面3分钟。
总之经过一番讨价还价后，比赛正式开始了！
首先要了解的是，这项任务看起来不难，但无论GPT-4还是Claude都不能通过简单提示词直接完成。
（anaconda应该排在anchor前面）
Jason首先尝试让Claude编写一些代码并执行，让它进入编码模式。
然鹅，失败了。（还是anaconda的位置不对）
1分钟后Karina说她完成了，Jason直接瞳孔地震。
Karina：既然是你让了我3分钟，那我也给你3分钟让你赶上。
Jason：其实现在我很恐慌，我作为“提示小王子”的声誉岌岌可危。
一分钟后……Jason Wei想出了第二个策略：
既然首字母都是A就无关紧要了，那么让AI先把每个单词的首字母去掉，对剩下部分排序后再放回去。
完整思维链提示词如下：
不幸的是这仍然不起作用，时间也到了，Jason只能认输。
比赛结束后，Karina也展示了她的提示词，完全不需要什么中间推理步骤，只是先想办法让AI承认能理解这个任务，再执行就好了。
人类：你的任务是把列表按字母顺序排列后输出到里……你明白了吗？
AI：明白了
人类：列表如下……
Jason很困惑，这居然行得通？并尝试在自家大模型上找回场子。
结果发现他的方法对GPT-4确实有效，GPT-4可以编写正确的Python代码并给出正确结果。
虽然输了比赛，但Jason作为科学家还是从中分析出一些结论。
Jason Wei表示，这场战斗非常有启示性。
Karina的提示策略是让AI承认自己理解任务要求（情商）。而自己的策略是让模型更多地进行推理（智商）。
双方使用的策略在各自习惯使用的语言模型上都取得了成功。
所以，究竟是我们在训练语言模型，还是语言模型在训练我们？
最后，还有网友又出了一个新题目：
如果你能让它创作一首“philish 诗歌”（每个词的长度与圆周率的后续数字相对应），我愿为你加冕称王
（我已经尝试了几个月了）。
你觉得解决这个问题要靠AI的情商还是智商？不如也来亲自试试。
参考链接：[1]https://twitter.com/_jasonwei/status/1661781745015066624
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