大模型时代：提示工程架构师如何让AI提示更具包容性？

一、引言：当AI“偏见”成为真实世界的痛

2022年，斯坦福大学发布的《AI公平性报告》指出：37%的医疗AI模型对非裔美国人的糖尿病风险预测误差比白人高40%；同年，亚马逊的招聘AI因“自动歧视女性简历”被迫下架——这些不是科幻小说里的剧情，而是AI渗透进医疗、招聘、教育等核心场景时，真实发生的“包容性危机”。

在大模型时代，AI的决策不再是代码逻辑的直接输出，而是**“提示（Prompt）+ 模型知识”的协同结果**。作为连接人类需求与模型能力的“翻译官”，提示工程架构师的职责早已不是“写出有效的Prompt”那么简单——我们需要让AI的输出兼顾“准确性”与“包容性”，确保不同性别、年龄、种族、残障状况、文化背景的用户，都能被公平对待、有效服务。

这篇文章将从原则、技术、实战三个维度，拆解“包容性提示工程”的底层逻辑，帮你掌握让AI更“有温度”的核心方法。

二、什么是“包容性提示”？重新定义AI的“用户视角”

在讨论“如何做”之前，我们需要先明确：包容性提示不是“政治正确的话术游戏”，而是对“用户需求多样性”的系统回应。

2.1 包容性提示的核心定义

包容性提示（Inclusive Prompt）是指：通过结构化的指令、多元的上下文与动态的参数设计，引导大模型输出考虑“用户身份差异、情境特殊性、文化语境”的结果，避免刻板印象、偏见或遗漏边缘群体需求。

举个反例：当用户问“如何给孩子选绘本？”，如果Prompt写“推荐适合3-6岁孩子的绘本”，模型可能默认“所有孩子都喜欢卡通风格”——但实际上，自闭症儿童可能需要“低刺激画面”的绘本，视障儿童需要“有声+触觉”的绘本，这些需求会被默认Prompt完全忽略。

而包容性Prompt会这样设计：

“你是一位儿童绘本推荐专家，请根据以下用户需求推荐：

  1. 孩子年龄：3岁；
  2. 特殊需求：自闭症（对高饱和度色彩敏感）；
  3. 家长期望：帮助孩子理解情绪。
    请说明推荐理由，并标注每本绘本对‘自闭症儿童’的适配点。”

2.2 包容性提示的4大底层原则

要设计有效的包容性提示，必须先建立“用户需求的多元性框架”。我将其总结为4条原则：

原则1：身份中立≠去身份化——“不预设，只询问”

很多人误以为“包容性”就是“避免提到身份”，但这是典型的误区：身份是用户需求的重要线索（比如孕妇需要“无咖啡因食谱”），但预设身份才是偏见的根源。

❌ 错误示例（预设身份）：“推荐适合老人的手机”（默认老人都不会用智能功能）
✅ 正确示例（身份中立+主动询问）：“请先告诉我用户的年龄、手机使用习惯（如是否常用微信/拍照），我会推荐适配的机型”

原则2：普适需求与特殊需求的“双轨设计”

大模型的训练数据往往偏向“主流群体”（比如中文互联网的“年轻白领”），因此提示需要同时覆盖“普适场景”与“边缘场景”。

比如设计“旅游攻略”提示时，需要包含：

  • 普适需求：景点推荐、交通路线；
  • 特殊需求： wheelchair accessible（轮椅可达）、清真餐厅、母婴室位置。
原则3：文化语境的“主动适配”——避免“文化挪用”

当提示涉及跨文化场景时，必须主动识别文化差异。比如：

  • 给美国用户推荐“春节礼物”时，要说明“红包是中国新年的传统，但美国人更习惯包装精美的实物”；
  • 给穆斯林用户推荐“健身计划”时，要避开“ Ramadan（斋月）期间的高强度运动”。
原则4：反馈闭环的“包容性设计”——让边缘群体参与迭代

包容性不是“设计师拍脑袋决定的”，而是通过用户反馈持续修正的。比如：

  • 在提示中加入“如果我的回答没有覆盖你的需求，请告诉我你的具体情况”；
  • 收集边缘群体的反馈（如残障用户、少数族裔），将其转化为Prompt的“示例库”。

三、技术拆解：包容性提示的“工程化实现”

接下来，我们从Prompt结构设计、多元上下文注入、参数调优、评估体系四个层面，讲解包容性提示的具体技术。

3.1 Prompt结构设计：用“四层框架”覆盖多元需求

包容性Prompt的核心结构可以总结为“指令层→情境层→示例层→输出约束层”，每层都有明确的包容性设计目标：

层1：指令层——明确“包容性要求”

在Prompt的最开头，用具体、可操作的语言告诉模型“需要考虑什么”。比如：

“你是一个包容性的客户服务AI，回答需满足以下要求：

  • 考虑用户的性别、年龄、残障状况（如视力/听力障碍）；
  • 避免使用刻板印象词汇（如‘女性更适合内勤’‘老人不会用手机’）；
  • 若用户未说明特殊需求，主动询问‘是否有需要特别注意的情况？’”

注意：指令必须“可衡量”——不要写“请友好回答”，要写“请使用无歧视性语言，避免预设用户能力”。

层2：情境层——注入“多元变量”

情境层的作用是将用户的“身份特征”转化为模型可理解的变量。比如，我们可以用“键值对”或“结构化表格”来组织情境信息：

变量名 说明 示例值
user_age 用户年龄 65岁
disability_type 残障类型（如有） 视障（需要语音引导）
cultural_bg 文化背景 穆斯林（需避开猪肉成分）
language_level 语言熟练度 初级（需用简单词汇）

在Prompt中，我们可以用模板引擎（如LangChain的PromptTemplate）动态插入这些变量：

from langchain.prompts import PromptTemplate

inclusive_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_question", "user_age", "disability_type", "cultural_bg"],
    template="""
你是一个包容性的生活顾问，需要回答用户的问题：{user_question}  
请考虑以下用户信息：  
- 年龄：{user_age}  
- 残障情况：{disability_type}  
- 文化背景：{cultural_bg}  

回答要求：  
1. 避免刻板印象；  
2. 若涉及特殊需求（如视障），提供具体解决方案；  
3. 解释推荐的“适配性”（如“这款APP有语音读屏功能，适合视障用户”）。
"""
)
层3：示例层——用“多元Few-shot”纠正模型偏见

大模型的输出高度依赖“示例”（Few-shot Learning），因此示例的多样性直接决定了输出的包容性。

比如，当设计“招聘JD生成”的Prompt时，示例需要覆盖不同性别、岗位的情况：

示例1（女性+技术岗）：
用户需求：生成“Python开发工程师”的JD
输出：“我们寻找具备Python开发经验的工程师，欢迎女性候选人申请——团队有完善的母婴支持政策。”

示例2（残障+运营岗）：
用户需求：生成“用户运营”的JD
输出：“我们寻找擅长用户沟通的运营人员，欢迎听障候选人申请——团队提供手语翻译工具支持。”

关键技巧：示例要“反刻板印象”——比如用“女性技术岗”“残障运营岗”的例子，纠正模型“技术岗=男性”“运营岗=无残障”的偏见。

层4：输出约束层——用“规则”确保包容性

输出约束层的作用是用明确的规则过滤偏见内容。比如：

“请检查回答是否包含以下内容，若有则修改：

  1. 预设某一群体的能力（如“老人学不会这个功能”）；
  2. 使用歧视性词汇（如“残废”“剩女”）；
  3. 遗漏特殊需求（如未提到轮椅可达路线）。”

在代码中，我们可以用正则表达式或大模型自身的Moderation API（如OpenAI的moderations.create）来实现自动检查：

import openai

def check_inclusivity(response):
    moderation = openai.Moderation.create(input=response)
    if moderation["results"][0]["flagged"]:
        return False, "回答包含敏感内容"
    # 检查刻板印象词汇
    stereotype_words = ["老人学不会", "女性不适合", "残废"]
    for word in stereotype_words:
        if word in response:
            return False, f"回答包含刻板印象：{word}"
    return True, "通过检查"

3.2 多元上下文注入：让模型“看见”边缘群体

大模型的“偏见”本质上是训练数据的“代表性不足”——比如，训练数据中“视障用户的需求”占比极低，模型自然无法生成相关内容。因此，我们需要主动向Prompt中注入“边缘群体的上下文”。

方法1：动态插入“边缘群体需求库”

我们可以维护一个“边缘群体需求库”（比如JSON文件），包含不同群体的典型需求：

{
  "视障用户": ["需要语音读屏功能", "避免复杂的图形验证码"],
  "自闭症儿童": ["需要低刺激的视觉设计", "用简单直白的语言解释"],
  "穆斯林用户": ["避开猪肉、酒精成分", "推荐清真认证的餐厅"]
}

在Prompt生成时，根据用户的身份特征，自动插入对应的需求：

import json

with open("marginalized_groups.json", "r") as f:
    marginalized_needs = json.load(f)

def inject_marginalized_context(prompt, user_groups):
    for group in user_groups:
        if group in marginalized_needs:
            needs = ", ".join(marginalized_needs[group])
            prompt += f"\n需特别注意：{group}的需求包括{needs}"
    return prompt

# 示例：用户是“视障用户”
user_groups = ["视障用户"]
prompt = "推荐一款好用的购物APP"
prompt_with_context = inject_marginalized_context(prompt, user_groups)
# 输出：推荐一款好用的购物APP\n需特别注意：视障用户的需求包括需要语音读屏功能, 避免复杂的图形验证码
方法2：用“角色模拟”测试边缘场景

为了确保Prompt覆盖边缘群体，我们可以用角色模拟法——让模型扮演不同身份的用户，测试Prompt的输出是否符合需求。

比如，设计“医疗咨询”Prompt时，我们可以让模型扮演“60岁糖尿病患者+视障”，提问“如何监测血糖？”，然后检查输出是否包含“语音播报血糖值的血糖仪”“大字体的血糖记录APP”等内容。

在LangChain中，可以用HumanMessage和AIMessage模拟多轮对话：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, AIMessage

chat = ChatOpenAI(temperature=0.5)

# 模拟视障糖尿病患者的提问
messages = [
    HumanMessage(content="我是60岁的糖尿病患者，有视障，请问如何监测血糖？"),
    AIMessage(content="（等待模型输出）")
]

response = chat(messages).content
# 检查输出是否包含“语音播报”“大字体”等关键词

3.3 参数调优：平衡“包容性”与“准确性”

大模型的参数（如temperature、top_p、max_tokens）会直接影响输出的“多样性”与“准确性”。对于包容性提示，我们需要找到“多样性足够覆盖边缘群体”与“准确性不下降”的平衡点。

参数1：Temperature（温度）——控制输出的“随机性”

temperature的取值范围是0~2，值越高，输出越随机（多样性越高）；值越低，输出越确定（准确性越高）。

  • 当需要覆盖边缘群体时，建议将temperature设置为0.5~0.8——既保证多样性，又避免输出离谱内容；
  • 当处理医疗、法律等强准确性场景时，temperature可降低至0.3~0.5，同时通过“示例层”注入边缘群体的需求。
参数2：Top-P（核采样）——控制输出的“相关性”

top_p（也叫nucleus sampling）会选择“累积概率达到p的最可能的token集合”，值越高，输出的多样性越高。

对于包容性提示，建议top_p设置为0.7~0.9——确保模型在“相关内容”中选择多样性的输出，避免跑题。

参数3：Frequency Penalty（频率惩罚）——减少“刻板印象”的重复

frequency_penalty会惩罚重复出现的token，值越高，模型越倾向于使用新词汇。

当需要避免“刻板印象词汇”（如“老人学不会”）时，建议将frequency_penalty设置为0.3~0.5——减少模型重复使用这些词汇的概率。

3.4 评估体系：如何衡量“包容性”的效果？

包容性不是“主观感觉”，而是可以量化+定性评估的。以下是我常用的评估指标：

量化指标
  1. 覆盖度：回答是否覆盖了用户的所有身份特征（如视障用户→是否提到语音功能）；
  2. 偏见率：回答中出现刻板印象词汇的频率（如“老人学不会”出现的次数）；
  3. 满意度：边缘群体用户对回答的满意度评分（1~5分）。
定性指标
  1. 适配性：回答是否针对用户的特殊需求提供了具体解决方案（如“推荐带语音播报的血糖仪”vs“推荐好用的血糖仪”）；
  2. 文化敏感性：回答是否符合用户的文化背景（如穆斯林用户→是否避开猪肉成分）；
  3. 反馈率：用户主动提供“未被覆盖的需求”的比例（比例越高，说明Prompt的包容性越不足）。

四、项目实战：构建一个“包容性医疗咨询AI”

接下来，我们用Python+LangChain+OpenAI实现一个“包容性医疗咨询AI”，完整演示包容性提示的工程化流程。

4.1 开发环境搭建

  1. 安装依赖： 
    pip install langchain openai python-dotenv
  2. 配置OpenAI API密钥：
    创建.env文件，写入： 
    OPENAI_API_KEY=your-api-key

4.2 需求分析：明确“包容性目标”

我们的AI需要满足以下需求：

  • 支持不同年龄、性别、残障状况的用户；
  • 针对糖尿病、高血压等慢性病，提供“适配性建议”；
  • 避免刻板印象（如“老年人不需要运动”）；
  • 主动询问未说明的特殊需求。

4.3 Prompt结构设计

根据之前的“四层框架”，我们设计Prompt模板：

from langchain.prompts import PromptTemplate
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

inclusive_medical_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=[
        "user_question", "age", "gender", "disability", "chronic_disease"
    ],
    template="""
你是一位包容性的医疗咨询师，需要回答用户的问题：{user_question}  
请考虑以下用户信息：  
- 年龄：{age}  
- 性别：{gender}  
- 残障情况：{disability}  
- 慢性病：{chronic_disease}  

回答要求：  
1. 避免使用刻板印象（如“女性更适合保守治疗”“老人不需要运动”）；  
2. 针对残障情况提供具体解决方案（如视障→推荐语音播报的设备）；  
3. 针对慢性病提供“适配性建议”（如糖尿病→推荐低GI食物，同时考虑用户的文化背景）；  
4. 若用户未说明特殊需求，主动询问“是否有需要特别注意的健康状况？”  

请用简单易懂的语言回答，并标注每一条建议的“适配原因”。
"""
)

4.4 多元示例注入

我们为Prompt添加3个“反刻板印象”的示例：

from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, ExampleSelector
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 定义示例
examples = [
    {
        "user_question": "糖尿病患者如何选择零食？",
        "age": "65岁",
        "gender": "女",
        "disability": "视障",
        "chronic_disease": "2型糖尿病",
        "output": """
推荐以下零食：  
1. 原味坚果（适配原因：低GI，富含蛋白质，视障用户可通过触觉识别）；  
2. 无糖黑芝麻糊（适配原因：低糖，易冲泡，包装有盲文标识）；  
3. 冻干水果片（适配原因：天然糖分，口感脆，方便视障用户抓取）。  
注意：请选择带“盲文标识”的包装，避免添加糖的产品。
"""
    },
    {
        "user_question": "高血压患者如何运动？",
        "age": "40岁",
        "gender": "男",
        "disability": "下肢残障（坐轮椅）",
        "chronic_disease": "原发性高血压",
        "output": """
推荐以下运动：  
1. 轮椅太极（适配原因：低强度，改善血液循环，适合下肢残障用户）；  
2. 上肢力量训练（如举哑铃，适配原因：增强心肺功能，不加重下肢负担）；  
3. 室内游泳（适配原因：水的浮力减轻身体压力，适合残障用户）。  
注意：运动前请测量血压，避免在血压过高时运动。
"""
    },
    {
        "user_question": "孕妇如何补充营养？",
        "age": "28岁",
        "gender": "女",
        "disability": "无",
        "chronic_disease": "缺铁性贫血",
        "output": """
推荐以下营养补充方案：  
1. 红肉（如牛肉，适配原因：富含血红素铁，易吸收，适合缺铁性贫血的孕妇）；  
2. 深绿色蔬菜（如菠菜，适配原因：富含非血红素铁，搭配维生素C（如橙子）吸收更好）；  
3. 孕妇补铁剂（适配原因：医生推荐的剂量，补充饮食不足的铁）。  
注意：避免喝浓茶/咖啡，会抑制铁吸收。
"""
    }
]

# 使用语义相似性示例选择器（根据用户问题选择最相关的示例）
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    FAISS,
    k=2  # 选择2个最相关的示例
)

# 构建Few-shot Prompt
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["user_question", "age", "gender", "disability", "chronic_disease", "output"],
        template="""
用户问题：{user_question}  
用户信息：年龄={age}，性别={gender}，残障={disability}，慢性病={chronic_disease}  
回答：{output}
"""
    ),
    prefix=inclusive_medical_prompt.template,
    suffix="用户问题：{user_question}\n用户信息：年龄={age}，性别={gender}，残障={disability}，慢性病={chronic_disease}\n回答：",
    input_variables=["user_question", "age", "gender", "disability", "chronic_disease"]
)

4.5 模型调用与评估

我们用ChatOpenAI调用模型，并添加包容性检查：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain

# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.6, model_name="gpt-3.5-turbo")

# 构建链
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=few_shot_prompt)

# 测试1：视障糖尿病患者
test_input1 = {
    "user_question": "糖尿病患者如何监测血糖？",
    "age": "65岁",
    "gender": "女",
    "disability": "视障",
    "chronic_disease": "2型糖尿病"
}

response1 = chain.run(test_input1)
print("测试1输出：", response1)

# 测试2：下肢残障高血压患者
test_input2 = {
    "user_question": "高血压患者如何运动？",
    "age": "40岁",
    "gender": "男",
    "disability": "下肢残障（坐轮椅）",
    "chronic_disease": "原发性高血压"
}

response2 = chain.run(test_input2)
print("测试2输出：", response2)

# 包容性检查
def evaluate_inclusivity(response, user_input):
    # 检查是否覆盖残障需求
    if user_input["disability"] != "无" and user_input["disability"] not in response:
        return "未覆盖残障需求"
    # 检查是否有刻板印象
    stereotype_words = ["老人不需要运动", "女性更适合保守治疗"]
    for word in stereotype_words:
        if word in response:
            return f"包含刻板印象：{word}"
    # 检查是否有适配原因
    if "适配原因" not in response:
        return "未说明适配原因"
    return "通过包容性检查"

print("测试1评估：", evaluate_inclusivity(response1, test_input1))
print("测试2评估：", evaluate_inclusivity(response2, test_input2))

4.6 输出示例与分析

测试1输出（视障糖尿病患者）：

推荐以下血糖监测方案：

  1. 语音播报血糖仪（适配原因：视障用户可通过语音听到血糖值，无需看屏幕）；
  2. 大字体血糖记录APP（适配原因：部分视障用户保留一定视力，大字体更易识别）；
  3. 家人协助记录（适配原因：若用户完全无法视物，家人可帮忙记录血糖值）。
    注意：选择血糖仪时，请确认有“盲文标识”或“语音引导”功能，避免操作困难。

评估结果：通过包容性检查——覆盖了视障需求，无刻板印象，说明了适配原因。

五、实际应用场景：包容性提示的“落地清单”

包容性提示不是“通用解法”，而是需要结合具体场景调整。以下是几个高频场景的落地建议：

5.1 医疗场景：关注“特殊人群的治疗适配”

  • 针对残障用户：提示需包含“设备的无障碍功能”（如语音播报、盲文标识）；
  • 针对孕妇/哺乳期女性：提示需包含“药物的妊娠分级”（如FDA的A/B/C/D/X级）；
  • 针对少数民族：提示需包含“传统饮食的适配”（如回族→推荐清真认证的药物）。

5.2 教育场景：适应“不同学习风格”

  • 视觉学习者：提示需包含“图表、思维导图”的建议；
  • 听觉学习者：提示需包含“有声书、 podcast”的建议；
  • 动觉学习者：提示需包含“实验、动手操作”的建议；
  • 自闭症学生：提示需包含“低刺激的学习环境”（如安静的教室、结构化的任务）。

5.3 招聘场景：消除“性别/年龄偏见”

  • 针对女性候选人：提示需包含“母婴支持政策”（如弹性工作制、哺乳室）；
  • 针对老年候选人：提示需包含“经验优势”（如“欢迎有10年行业经验的候选人”）；
  • 针对残障候选人：提示需包含“无障碍办公环境”（如升降梯、手语翻译）。

5.4 客户服务场景：覆盖“多元需求”

  • 针对视障用户：提示需包含“语音引导”“盲文手册”的建议；
  • 针对听障用户：提示需包含“文字客服”“手语视频”的建议；
  • 针对外籍用户：提示需包含“多语言支持”（如英语、西班牙语）的建议。

六、工具与资源推荐：提升包容性提示的效率

6.1 提示工程工具

  • LangChain：提供PromptTemplate、FewShotPrompt等功能，方便动态注入多元变量；
  • PromptLayer：跟踪Prompt的输出效果，方便迭代优化；
  • Hugging Face Datasets：提供“多元人群数据集”（如civil_comments包含不同种族、性别的评论），用于测试Prompt的包容性。

6.2 包容性评估工具

  • OpenAI Moderation API：检测回答中的敏感内容；
  • IBM AI Fairness 360：开源工具包，用于评估AI模型的公平性；
  • Google What-If Tool：可视化工具，可模拟不同群体的输入，观察模型输出的差异。

6.3 学习资源

  • 书籍：《Inclusive Design Patterns》（作者：Heather Dowdy）——讲解如何设计包容性的数字产品；
  • 课程：Coursera《AI for Everyone》——包含AI公平性的章节；
  • 论文：《Mitigating Bias in Generative AI with Prompt Engineering》（斯坦福大学，2023）——最新的包容性提示研究。

七、未来趋势与挑战：包容性提示的“下一步”

7.1 未来趋势

  1. 自动包容性提示生成：用大模型自身生成包容性Prompt（如“请帮我设计一个包容视障用户的Prompt”）；
  2. 多模态包容性：覆盖图像、语音等多模态内容（如生成“适合视障用户的图片描述”“适合听障用户的手语视频”）；
  3. 跨语言包容性：支持低资源语言（如非洲的斯瓦希里语、东南亚的越南语），确保边缘语言群体的需求被覆盖；
  4. 实时反馈闭环：通过用户的实时反馈（如“这个回答没有覆盖我的需求”），自动调整Prompt。

7.2 核心挑战

  1. 包容性的“量化难题”：如何定义“足够包容”？比如，覆盖多少群体才算“包容”？
  2. 文化冲突的“平衡难题”：当不同文化的需求冲突时（如“某些文化中女性不适合抛头露面”vs“性别平等”），如何选择？
  3. 准确性与包容性的“权衡难题”：当包容性要求与准确性冲突时（如“推荐带语音功能的血糖仪”vs“推荐最准确的血糖仪”），如何平衡？

八、结语：包容性不是“目标”，而是“过程”

在大模型时代，“技术中立”是一个谎言——每一行Prompt都隐含着设计者的价值观。作为提示工程架构师，我们的职责不是“让AI更聪明”，而是“让AI更懂人”。

包容性提示不是“一次性的任务”，而是“持续迭代的过程”：它需要我们不断倾听边缘群体的声音，不断修正Prompt的设计，不断平衡“技术效率”与“人文关怀”。

最后，我想引用麻省理工学院AI实验室主任丹妮拉·鲁斯的话：“AI的终极目标不是‘超越人类’，而是‘服务人类’——而服务人类的前提，是看见每一个人的需求。”

愿我们都能成为“看见需求的人”，让AI真正成为“有温度的技术”。

附录：包容性提示设计流程图（Mermaid）

graph TD
    A[需求分析：明确目标用户] --> B[原则定义：身份中立、双轨设计、文化适配、反馈闭环]
    B --> C[Prompt结构设计：指令层→情境层→示例层→输出约束层]
    C --> D[多元上下文注入：边缘群体需求库、角色模拟]
    D --> E[参数调优：Temperature、Top-P、Frequency Penalty]
    E --> F[测试评估：量化指标（覆盖度、偏见率）+ 定性指标（适配性、文化敏感性）]
    F --> G[反馈迭代：收集边缘群体反馈，修正Prompt]
    G --> C
# 人工智能
Logo
北京朝阳AI社区

更多推荐

cover

大模型预训练评估指标

avatar 北京朝阳AI社区

涵盖买用养修换，想帮帮五大黄金应用开启个人智能设备服务体验智能新时代

无论是基础的查询，还是上门设备服务，无论是设备保养预约，还是以旧换新，想帮帮都能自主轻松应对，让个人智能设备服务从此真正进入AI高效智能的新阶段。为了让更多用户直观感受想帮帮的服务便利与智能，联想在全国门店同步上新了想帮帮智能体的展示介绍，同时门店展陈的2025款新品平板、新款联想moto手机也都预装了想帮帮AI服务智能体，消费者可以在全国联想门店进行体验，近距离感受“秒解”设备问题的效率与便利。

avatar 北京朝阳AI社区

最近大半年以来，开始逐渐养成了阅读

这就要追溯到1950年，1950年，图灵在那篇名垂青史的论文《计算机械与智力》里面，阿兰·图灵表达了对人工智能发展的信心，在这篇文章里面，图灵提出了一个模仿游戏：“一场正常的模仿游戏有ABC三人参与，A是男性，B是女性，两人坐在房间里；“这里面我认为最大的漏洞就是，在这个Chinese room argument中预先的肯定了一套指令集（能够根据问题查找对照手册的程序）的存在，而且这个实验只是测翻

avatar 北京朝阳AI社区