Daily check-in: 2026-05-21

[yufeiyi]

Day 1 打卡 — LLM + Prompt

学了什么

• LLM 是概率模型，不是知识数据库——它每一步只选"下一个最顺眼的词"，不是"找正确答案"
• 幻觉（Hallucination）是架构决定的必然行为——模型没有"我不知道"的选项
• Prompt 是接口设计，不是魔法咒语。Instruction 四段式：任务目标 / 可用输入 / 禁止行为 / 输出格式
• Temperature 对比实验：T=0 确定 vs T=0.7 平衡 vs T=1.5 随机
• 结构化输出（JSON/schema）让机器可检查，但安全边界靠代码层

核心认知链

LLM 是概率模型 → 它不知道自己在说什么，只是选下一个最顺眼的词 → 所以它天然会编造（hallucination） → 所以它需要外部状态管理（数据库/链上） → 但 AI 自己判断不了"什么该存、什么该变" → 这个判断（决断）只能由人来做 → 所以 LLM 是推理层，人类是决策层

关键思考

1. 小说崩盘 = LLM 幻觉——都是"只关注当前这一步怎么顺，不关注之前承诺过什么"
2. 小说本质是变化过程不是静态事实——"变化轨迹管理"是无人解决的工程问题
3. Web3 保证不可篡改已实现，但"什么该存"的判断仍是人的活
4. Prompt 的软边界可被后续输入不断改变概率——LLM 输出是概率驱动的