所说的一切都可能是错的！

即使你赞同我的观点，

你的生活也不会因此有任何改变！

除非——你采取了相应的行动。

引子

这里是书先生和路夫人：在这个浮躁的世界，继续陪您沉静地努力。

我是一直在读书的书先生。

今天在“书先生AI共学群”里有朋友说，有人花了好几万去学习AI。

好几万，学AI。

我听完只有一个感觉：冤。

不是说AI不值得学，AI当然值得学。但花好几万去学，大概率是被层出不穷的术语唬住了，以为每个新概念背后都是一套全新的技术，不花大价钱系统学习就要被时代抛弃。

真相是：AI要学，但要学本质的东西，不要被层出不穷的术语搞昏了头脑，然后学一堆很快过时的所谓技术。

今天的推文，我就来把这个本质讲透。

本质只有一句话

生成式 AI 的本质是什么？

给定输入，预测下一个token。

所以，无论什么样的形式，本质上都是提示词。学习AI只需要学两件事情：提示词的不同形式有什么不同的功能，以及怎样组合这些形式来获得你想要的输出。

每当一个新的名词出现的时候，我们可以思考：它是一个新技术呢？还是只是另一种提示词存在的形式？如果是后者，那么它对输出有什么影响呢？这种影响可以怎样帮到我要做的事情呢？

我可以非常有自信地说，上面这几句话价值超过市面上绝大部分的AI教程。

“提示词工程”是伪概念

经常读我文章的朋友都知道，我一直在说提示词工程是伪概念。今天我把底层逻辑讲得更彻底一些。

提示词工程从一开始就是伪概念。正是因为这个伪概念的存在，才给人错觉，觉得后面出现的东西不是提示词了。

后面的很多概念的命名，也是因为”提示词工程”这个概念已经有了，所以要另外命名，并且也沿用”工程”的提法。

从提示词工程，到上下文工程，再到现在还没有最后定型的 harness engineering——它们背后，都是提示词的不同存在形式。

当你明白一切皆是提示词时，”提示词工程”这个概念就不成立了。因为既然都是提示词工程，那单独拎出一个来叫”提示词工程”，就没有意义了。

三个东西

现在AI圈流传着各种概念关系图，画得越来越大，装得越来越多。比如，群里一位朋友分享的这种图：

但我的看法是：无论画再大的图，只要现在大模型的基本原理没有变，就只有三个东西——

输入 → 模型 → 输出

所有的输入，本质都是提示词，无论是什么形式。

有人说”提示词是基础”。这话听着没毛病，但其实不准确。提示词不是基础，所有的输入都是提示词。

正是因为这个词被错误地用来指某一种特定的提示词，才让人误以为其它的不是提示词。

所以，上面那个圈再画大20倍，里面再装200个概念，它们也都还是提示词。

文体与文字

打个比方。我们从来不会因为议论文和说明文文体不同，就说哪种文体不是文本了。无论什么文体，都是文本。

同样的道理，无论是系统提示词、用户提示词、RAG检索到的文档、上下文窗口里的对话历史、还是harness里的各种控制信息——它们的”文体”不同，但本质都是文本，都是提示词。

因为生成式AI不能主动输出，必须要prompt它一下，所以输入叫prompt。至于如何去prompt，那不就各显神通了嘛。

群雄割据终将归一

现在各种概念你方唱罢我登场，让人眼花缭乱，就像汉末乱世，群雄割据。不过最终还是要三分天下直到归于统一。

新兴领域，大家都想造概念，占个位置。你问这些概念的创始人一个问题：这些概念是提示词吗？如果不是，为什么？我敢打赌，他们答不上来。

尘埃落定后，一定会有人出来总结：提示词的n种形式及其不同功能，对应大模型能力的不同阶段。但如果我们在尘埃落定前就看到本质，就能少走很多弯路。

我们不要被他们牵着鼻子走，我们要学最本质的东西。不然，就跟三国时漂泊的武将谋臣一样，今天跟一个主公，明天跟一个主公，每个主公都活不过两个月，疲于奔命。

结语

我是一直在读书的书先生，感谢你的阅读。

今天的推文，核心只有一句话：一切皆是提示词。

我们只有明白这一点，面对层出不穷的概念，心里才会有底，学起来才快。不同提示词形式肯定是要解决不同的问题，或者是大模型能力提升后产生的新的需要。但万变不离其宗，它们都是提示词。

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