AI也需“备忘录”：Karpathy从Claude万字提示词看未来 | Claude官网指南

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揭秘Claude的“超级说明书”：为何如此冗长？

与OpenAI ChatGPT等模型相对简洁的系统提示相比，Claude的这份长篇提示词显得尤为突出。它如同一份详尽的操作手册，规定了Claude的角色定位、行为准则、回应风格以及与外部工具的交互方式。其主要内容包括：

详尽的工具定义：详细描述了Claude可调用的多种工具（MCPs）的功能和使用方法，某些工具的介绍甚至长达千字。

明确的用户偏好与风格指南：细致规定了Claude在不同情境下应如何回应，例如处理计算任务时的思考步骤，面对知识截止日期问题的应对，以及创作诗歌时的风格要求。

细化的辅助说明：包括引用规范、Artifact（生成内容）说明、搜索指令以及与其他服务（如谷歌）集成的注意事项。

值得注意的是，这份提示词中还包含了许多看似“临时补丁”的段落，用于修正特定问题或应对突发情况。这种极度细致的指令集虽然有助于提升AI输出的准确性和可控性，但也暴露了其维护、更新和版本控制的巨大挑战。对于想要深入了解的用户，可以通过官方渠道探索Claude国内如何使用，以便更好地理解其设计哲学。

Karpathy的洞见：“系统提示学习”——AI的“记忆宫殿”

面对Claude这份庞大的系统提示词，Andrej Karpathy提出了一个引人深思的观点：当前LLM主流的预训练（Pretraining）和微调（Finetuning）学习范式，虽然能让模型掌握广泛知识和形成“习惯性行为”，但它们都依赖于模型参数的更新，这与人类学习的某些关键机制有所不同。

人类在学习新知识或解决新问题时，除了内化经验，还常常通过“记笔记”、“自我提醒”或总结经验教训等方式，将策略和知识以显式文本的形式记录下来。Karpathy将这种机制称为“系统提示学习”（System Prompt Learning）。他认为，LLM也应该具备类似的能力，能够：

显式存储经验：将解决问题的策略、用户反馈的精华、以及通用知识以文本形式“记录”下来，形成一个动态更新的“备忘录”。

自动生成与优化提示：理想情况下，模型应能通过与环境的交互和反馈，自动生成、编辑和优化这些“系统提示”，而非完全依赖人工编写。

这种“系统提示学习”范式，可以看作是介于模型内部参数和外部知识库之间的一种新型学习机制，它让AI不再像电影《记忆碎片》中的主角那样，只能依赖短暂的“参数记忆”。对于希望体验这种前沿AI的用户，可以关注Claude官方中文版的最新动态。

“系统提示学习”的革命性潜力与挑战

若“系统提示学习”得以实现，无疑将为AI领域带来革命性的变化：

更高效的数据利用：通过显式的“复盘”和“总结”，模型能从反馈中提取更高维度、更丰富的信息，远胜于单一的奖励信号。

更强的泛化与适应能力：显式记录的策略和经验，更容易被模型在新任务和新情境中迁移和应用，从而提高泛化能力。

更可解释的AI行为：当AI的决策部分基于可读的“系统提示”时，其行为将更易于理解和调试。

然而，实现这一愿景也面临诸多挑战： * 自动编辑与优化机制：如何设计有效的算法，让模型能够自动、准确地编辑和优化其“系统提示”？ * “元学习”系统的构建：是否需要一个专门的“编辑系统”来管理和学习如何生成优质提示？这个系统本身又该如何学习？ * 显式知识的内化：如何让这些显式记录的知识，在适当的时候能够有效地转化为模型更深层次的、类似“习惯”的参数化能力？

像最新的Claude 3.7这类先进模型，未来或许会逐步探索和集成类似的动态学习机制，使其更加智能和适应性更强。

普通用户的启示：与AI高效沟通的艺术

尽管“系统提示学习”尚处于理论探讨阶段，但Claude冗长的系统提示词本身，也为我们普通用户如何更有效地与AI（如通过Claude官网或Claude镜像站使用的模型）沟通提供了宝贵启示：

指令越明确越好：模糊的指令往往导致不满意的结果。学习像Claude系统提示那样，具体地说明你的需求、期望的格式、角色扮演以及任何不希望出现的行为。

善用结构化表达：使用列表、编号、小标题、示例等方式组织你的提示，有助于AI更清晰地理解你的意图。

“提示工程”并非高深莫测：它更多的是一种清晰、有逻辑的沟通技巧的延伸。通过不断实践和调整，任何人都可以提升与AI的交互效率。

对于希望在国内顺畅使用Claude的用户，可以搜索相关的Claude国内使用教程，或者寻找可靠的Claude镜像站进行体验。

结论：AI的未来，“笔记”或将不可或缺

Andrej Karpathy从Claude的万字提示词中看到的，不仅是当前AI工程的复杂性，更是未来AI学习方式演进的一个重要方向。“系统提示学习”这一概念，为我们描绘了一个AI能够像人类一样主动总结经验、动态调整自身行为模式的蓝图。虽然挑战重重，但其潜在的巨大价值，无疑将激励研究者们不断探索。

对于广大用户而言，理解AI的运作机制，并学会更高效地与其沟通，将是驾驭这一强大工具的关键。有兴趣深入体验和探索的用户，不妨访问 https://claude.aigc.bar，亲身感受前沿AI的魅力，并思考如何更好地利用提示词与AI共同创造价值。