在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
给你 30s，介绍一下今天你的 OOTD 吧。
我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
经常用 AI 的人都知道，大模型在与用户对话前，都会先阅读一段「系统提示词」，这个步骤不会对用户显示，而是模型的自动操作。这些提示词规定了模型的行为准则，很常见，不过在 Claude 的提示词中，竟要求模型参考「欧陆哲学（Continental Philosophy）」。
就在最近，豆包上新了图像创作模型 Doubao-Seedream-4.5（以下简称 Seedream 4.5）。 猜猜下面两张图片，哪张是 Seedream 4.5 生成的？哪张是最近风头正盛的 Nano Banana Pro 生成的？
宾夕法尼亚大学沃顿商学院（The Wharton School）今年发布了一系列名为《Prompting Science Reports》的重磅研究报告。他们选取了2024-2025最常用的模型（如GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Pro/Flash等），在极高难度的博士级基准测试（GPQA Diamond）上进行了数万次的严谨测试。
讲真，谁小时候没幻想过自己突然变成巨人？ 像奥特曼那样，随手把高楼大厦当武器，亦或者，把珠穆朗玛峰当台阶一脚跨过去，《格列佛游记》里的小人国，更是想象已久的场景。
左下角的血条、右下角的小地图，还有这一连串丝滑的跑酷动作…… 看到这个画面，你是不是以为《疯狂动物城2》这边刚拿下中国影史进口动画片票房第一，那边就趁势要推出 3A 开放世界游戏了？甚至这光影和物理碰撞，比很多大厂的游戏都要真实。
我们距离“一人造一家公司”、亦或者“仅凭自然语言就能开发出一款完整的应用甚至游戏”还有多远？
最近口述采样很火。如果您经常使用经过“对齐”训练（如RLHF）的LLM，您可能已经注意到一个现象：模型虽然变得听话、安全了，但也变得巨“无聊”。
