大模型天花板 GPT-4 和最强竞品 Claude，不光商业上竞争激烈，两家公司的员工私下也“剑拔弩张”了起来：
约战提示词决斗，看谁能在最短时间让 AI 完成高难度任务。
OpenAI 一方出战的是思维链（Chain-of-Thought）开山论文的一作 Jason Wei，也就发现让大模型按步骤思考就能提高推理能力的人。
他刚从谷歌跳槽到 OpenAI 不久，现在圈里都叫他“思维链哥”。
Anthropic 一方的选手 Karina Nguyen 也不简单，毕业于 UC 伯克利，现在负责设计构建大模型人机交互界面。
比赛规则很简单，通过优化提示词让 AI 正确排序一组单词，谁先完成谁获胜。
而这不光是一场有趣的对决，还有不少围观的网友表示从中 get 到了大模型的一些新特性。
情商能提高大模型的推理能力
推理能力足够强的大模型能把问题用结构化的方式表达出来，并用结构化的表现形式解决问题。
想知道这些结论是如何得出的，还是回到这场比赛本身。
由于 Karina 表示只擅长提示 Claude，Jason 也同意让出主场优势，还因为打字速度的原因让对面 3 分钟。
总之经过一番讨价还价后，比赛正式开始了！
首先要了解的是，这项任务看起来不难，但无论 GPT-4 还是 Claude 都不能通过简单提示词直接完成。
（anaconda 应该排在 anchor 前面）
Jason 首先尝试让 Claude 编写一些代码并执行，让它进入编码模式。
然鹅，失败了。（还是 anaconda 的位置不对）
1 分钟后 Karina 说她完成了，Jason 直接瞳孔地震。
Karina：既然是你让了我 3 分钟，那我也给你 3 分钟让你赶上。
Jason：其实现在我很恐慌，我作为“提示小王子”的声誉岌岌可危。
一分钟后……Jason Wei 想出了第二个策略：
既然首字母都是 A 就无关紧要了，那么让 AI 先把每个单词的首字母去掉，对剩下部分排序后再放回去。
完整思维链提示词如下：
不幸的是这仍然不起作用，时间也到了，Jason 只能认输。
比赛结束后，Karina 也展示了她的提示词，完全不需要什么中间推理步骤，只是先想办法让 AI 承认能理解这个任务，再执行就好了。
人类：你的任务是把列表按字母顺序排列后输出到里…… 你明白了吗？
AI：明白了
人类：列表如下……
Jason 很困惑，这居然行得通？并尝试在自家大模型上找回场子。
结果发现他的方法对 GPT-4 确实有效，GPT-4 可以编写正确的 Python 代码并给出正确结果。
虽然输了比赛，但 Jason 作为科学家还是从中分析出一些结论。
Jason Wei 表示，这场战斗非常有启示性。
Karina 的提示策略是让 AI 承认自己理解任务要求（情商）。而自己的策略是让模型更多地进行推理（智商）。
双方使用的策略在各自习惯使用的语言模型上都取得了成功。
所以，究竟是我们在训练语言模型，还是语言模型在训练我们？
最后，还有网友又出了一个新题目：
如果你能让它创作一首“philish 诗歌”（每个词的长度与圆周率的后续数字相对应），我愿为你加冕称王
（我已经尝试了几个月了）。
你觉得解决这个问题要靠 AI 的情商还是智商？不如也来亲自试试。
参考链接：
[1]https://twitter.com/_jasonwei/status/1661781745015066624
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：西风
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