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15922223087是一款模拟经营策略游戏,该版本玩家也可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风,将中国风元素融入游戏场景,为玩家带来极致的视觉享受,让您沉浸其中,感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中,玩家将扮演一位祖师,开宗立派,培养一众有趣的弟子,帮他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性,个性迥异,让您体验到千奇百怪的修仙生活。
与此同时,明升体育下载电脑版下载「含模拟器」还拥有独特的挂机机制,您可以将游戏放置在后台,解放双手,让弟子们自动修炼、渡劫,贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容,您可以自由摆放,打造属于自身个人的修仙宗门,创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木,处处充满着古韵仙风,让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。
一夜之间,近1.7万字系统提示词——包含24000个token,详细定义了模型行为、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄露了!
这事儿一出,网友蜂拥而至速速围观,甚至亲切地称呼这次意外泄漏事件是提示技术的金矿。
随即他提出系统提示学习新范式——模拟人类经验积累过程,将系统提示嵌入权重。
简单总结一下,就是模拟人类学习,为LLM提供备忘录功能,让LLM拥有自主反思用户问题的“记忆”功能,记录通用的问题解决知识和策略。
新范式一石激起千层浪,有人说赞同,也有人开始着手分析新范式帮助LLM畅玩Minecraft的可行性:
当然也有人持反对意见,认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱,也没办法保证模型不会错误地理解提示。
具体内容也相当有趣,不仅详细阐述了Claude基本的行为风格和偏好,还包含了大量全局的问题解决策略,例如下面这个解决经典LLM问题“草莓单词里有几个‘r’字母”:
系统提示告诉LLM如何回复用户提示,类似于LLM的“设置”选项,定义用哪种语气回应,以及补充训练数据中所没有的上下文信息。
其中最大的组件是工具定义(Tool Definitions),由MCP服务器进行信息填充。与标准的API不同,MCP向LLM提供关于指令的详细说明教程。
此外,其余提示(如引用规范、搜索指南和谷歌集成需要注意的几点)近80%的内容都与工具有关,都详细说明了在与用户的交互场景中Claude是如何作用的。
在提示词文档的最后还包含一些热修复,指出了常见的LLM陷阱,例如关于川普的总统就职信息:
根据该提示,Claude的可靠知识截止于2024年10月,此后发生的事件或新闻都以人为热修复或使用网络搜索工具来补充。
在读完Claude系统提示词文档后,Karpathy火速发表了一篇小作文——LLM学习缺乏主要范式,并称之为系统提示学习。
传统学习范式基于强化学习、监督学习等预设框架被动优化,问题的解决只依赖于强化学习嵌入权重,实际并不理解用户输入。
其强调构建系统提示符供自身使用,让预处理获取知识、微调(SL/RL)塑造行为习惯、系统提示学习制定策略,使LLM能够准确的通过实时反馈和情景需求调整和完善响应策略。
举个栗子,现在的LLM就像电影《记忆碎片》的主人公,只有短期的碎片记忆,没办法形成新的长期记忆。
而新范式仿照正常人类学习过程,即当你遇到一些问题并尝试解决后,你也许会用专属于你的“系统提示”记住解决策略,在下一次遇到同类问题时,你就会自然而然想到:也许你可以泛化使用上次那种解决方案。
通过经验->
明确的策略->
习惯性权重的流程,LLM可以像人类一样记笔记,将知识转化为直觉,达成实践学习、逻辑推理的范式转变。
利用系统提示学习可以有效实现测试时间训练,同时始终可以被人类审查,并且保证更少的安全隐患。
系统提示学习在未来还标志着自主AI系统正在发展自身的计算意识,将超越传统学习范式的边界,为真正的自我迭代乃至于AGI提供了可能。
当然,Karpathy也精确指出新范式的实现还有非常多有待解决的细节,例如编辑系统的运行问题、知识如何从显性系统文本转变为习惯性权重等。
也有人质疑LLM缺乏持续学习的本质,让它无法从自身思维中学习,系统提示学习并不能从根本上解决,还需要寻找更有效的思维模式。
除了培养弟子和建设仙门外,游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。
玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑,打造属于自身个人的修仙家园,创造仙门人的理想世界。
游戏的画面精致细腻,每一个场景都充满了古典美感,让玩家仿佛身临其境,感受到修仙之美。
游戏内置丰富的社交系统,玩家也可以与别的玩家组成联盟,共同对抗强敌,体验多人合作的乐趣,增加了游戏的可玩性和趣味性。
2、画面精美,场景设计唯美,让玩家沉浸其中,感受到了修仙世界的奇幻美感。
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