追踪大型语言模型的思维过程：提示词工程重要
追踪大型语言模型的思维过程：提示词工程重要
目录
-
- 追踪大型语言模型的思维过程：提示词工程重要
-
- **1. 分步思考能力：像人类一样打草稿**
- **2. 跨语言概念词典：突破语言符号的束缚**
- **3. 诗歌押韵规划：神经元提前预留韵脚**
- **4. 编造专业解释：数据模式导致的“客服式回应”**
- **5. 神经元电路追踪：定位负责进位计算的“算术区”**
- **6. 显性vs隐性思考：表面分步推导，内部并行计算**
- **7. 语言无关性：概念理解超越语言符号**
- **8. 双线程处理：直觉估算+精确计算**
- **总结：AI思维的“类人化”与本质差异**
- **1. Introduction (引言)**
- **2. Related Work (相关工作)**
- **3. Tracing Thoughts (追踪思想)**
- **4. Experiments (实验)**
-
- **4.1 Methodology (方法论)**
- **4.2 Results (结果)**
- **4.3 Qualitative Analysis (定性分析)**
- **5. Discussion (讨论)**
- **6. Conclusion (结论)**
1. 分步思考能力：像人类一样打草稿
现象：Claude计算1234+5678时，先估算1200+5700≈6900，再精确计算4+8=12，最终得出6912。 
原理：
- 自监督学习：模型通过大量数学题解析数据，自学了分步拆解问题的策略。
- 与论文关联：类似“Tracing Thoughts”技术中的步骤分解提示，但Claude的能力是自发形成的，无需显式提示。
意义：说明LLM具备模仿人类认知策略的潜力，可能通过训练数据中的解题逻辑潜移默化习得。
2. 跨语言概念词典：突破语言符号的束缚
现象：无论中英文提问