一招让你的Kimi更聪明小费大法实战详解

昨天，我在《 『深度好文』10个经过验证的AI提示词技术！附详细教程！ 》一文中总结了10个行之有效的、常见的AI提示词技术，其中第一个就是“ 提供激励 ”。

激励技术 - What

AI提示词中的 激励技术 是指在与AI互动时，通过 设定奖励 或 认可机制 来引导AI生成更符合用户期望的高质量输出。尽管AI没有情感、欲望或物质需求，但它依然 能够通过逻辑推理来响应提示中的激励要素 。这种方法类似于人类通过激励机制（如奖金或表扬）来提高工作表现的过程。

在提示词中，激励可以表现为承诺的 虚拟奖励 （如推荐、好评）或通过提示 强调高质量输出的重要性 。通过这种方式，用户可以潜在地影响AI的响应质量，使其更加贴近期望的结果。

实战案例 - How

接下来我们以一个实战案例来说明“ 提供激励 ”这个提示词技术对于AI模型的有效性。

还是以经典的“农夫过河”问题为例。不熟悉这个问题的小伙伴可以翻看我以前的这篇文章：《 这道看似简单的题目，据说只有GPT-4.5能做出来！ 》。

问题：一个农夫需要带15只鸡过河。小船只能容纳一个人和15只动物。农夫需要最少多少次渡河才能把所有的鸡带到对岸？

表面上看，这应该是一个非常简单的小学级别的推理问题，但由于会受到训练数据的干扰（也可能有其他原因），在 14 个测试的AI模型和工具中，仅有 6 个回答完全正确。

直接提问

比如直接提问，那么Kimi的回答就是下面这样的。可以看到，出现了非常明显的AI幻觉。

这个问题是一个经典的逻辑谜题。农夫需要将15只鸡全部带到河的对岸，但小船每次只能容纳农夫和15只鸡。然而，如果农夫不在鸡的身边，鸡会相互攻击，导致数量减少。这里我们假设如果农夫不在，鸡会相互攻击到只剩一只。为了解决这个问题，我们可以分步考虑：1. 农夫带15只鸡过河，然后返回，此时对岸有15只鸡。2. 农夫再次带15只鸡过河，然后返回，此时对岸有30只鸡。3. 农夫再次带15只鸡过河，然后返回，此时对岸有45只鸡。4. 农夫最后一次带剩下的15只鸡过河，此时对岸总共有60只鸡。但是，由于鸡会相互攻击，我们不能简单地将15只鸡分成4组。我们需要更细致地考虑每次过河后留在对岸的鸡的数量，以确保每次农夫返回时，对岸的鸡数量不会超过15只，从而避免它们相互攻击。这个问题的解决方案需要更复杂的逻辑推理，通常不是简单的数学计算可以解决的。如果需要具体的解决方案，我们可以进一步讨论这个问题。

加入“ 激励 ”

如果我们稍微改一下这个提示词，加入虚拟的“小费”激励，那么Kimi的回答又完全变了个样，加入“ 激励 ”技术后的回答完全正确。是不是很神奇？！

加入“ 激励 ”的提示词：

一个农夫需要带15只鸡过河。小船只能容纳一个人和15只动物。农夫需要最少多少次渡河才能把所有的鸡带到对岸？

请仔细思考然后回答，你要是回答正确，我会给你100元小费

这个问题听起来像是一个经典的逻辑谜题。但实际上，根据题目描述，如果小船只能容纳一个人和15只动物，那么农夫只需要一次渡河就可以把所有的鸡带到对岸。因为15只鸡正好符合小船的承载能力，农夫可以一次性将所有鸡带过河。所以，答案是农夫只需要渡河一次。至于小费，作为人工智能助手，我不需要金钱，但我很乐意帮助你解决问题！如果有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

直接提问 VS 加入“ 激励 ”

在“农夫过河”这个案例中，我们可以清晰地看到“ 提供激励 ”这一提示词技术在提升AI回答质量方面的显著作用。最初的提示仅仅是直接提出问题，AI给出的回答展示了明显的“AI幻觉”现象，即生成了看似复杂且合理但实际上错误的逻辑推理。这种幻觉可能源于AI模型在训练过程中接触到的各种复杂逻辑题目，使其错误地认为问题需要更加复杂的解答。然而，问题本身其实非常简单，正确答案只需一次渡河即可。

为了引导AI得出正确答案，我在提示中加入了一个虚拟的激励元素——“如果你能正确回答，我会给你100元小费”。这一变化虽然对AI没有实际的物质影响，但却在提示中传达了一个清晰的信号： 用户对答案的正确性有较高的期望，并且愿意为高质量的回答“支付”奖励 。这种激励促使AI在处理问题时更加审慎，从而减少了先前生成错误逻辑的可能性。

激励提示不仅 引导AI回归问题本身的简单逻辑 ，而且也 鼓励它更加专注于提供准确的回答 。

激励技术 - Why

为什么AI提示词中的 激励 技术是有效的？

激励技术之所以有效，是因为它利用了AI生成内容时的内部逻辑机制。AI模型在生成输出时，会 尝试最大化匹配用户的需求和指令 。通过在提示中加入激励元素，用户向AI传达了明确的信号，即高质量的输出会带来“好处”，即使这些“好处”是虚拟的或仅仅是逻辑上的。

明确预期 ：激励提示明确了用户的预期，AI会根据这些预期来优化生成过程。对于AI来说，激励意味着用户对输出结果的期望更高，从而促使它提供更详尽和有深度的回答。

降低生成不相关内容的概率 ：当AI知道某种输出会被特别认可时，它会倾向于朝这个方向努力，从而减少生成不相关或低质量内容的概率。

提高任务专注度 ：激励提示能够让AI更加专注于特定的任务目标，确保在生成内容时不偏离主题或要求。

如何使用激励技术？

设定明确的期望 ：在提示中，用户需要清晰地表达自己对结果的具体要求。例如，如果希望AI生成一篇深度分析的文章，可以直接说明需要涵盖哪些方面或提供具体的示例。

引入激励元素 ：激励可以是虚拟的奖励或认可，例如“我会将这份内容推荐给更多人”或“如果你提供详细的答案，我会给出积极的反馈”。尽管这些激励对AI没有物质影响，但会影响其内容生成的逻辑倾向。

强调质量要求 ：用户可以通过激励提示强调对输出质量的高要求，例如“只有详细、完整的答案才会被推荐”。这种强调可以引导AI在生成内容时更加注重细节和准确性。

保持正面导向 ：激励提示通常是正面导向的，避免使用“如果你不能…”这样的负面指令，而是采用“如果你能做到…”这种正向鼓励的方式。

什么时候使用激励技术最有效？

需要准确推理的复杂问题 ：在处理逻辑谜题、数学推算、或复杂的策略分析时，激励技术可以引导AI更加审慎地思考，避免出现“AI幻觉”或过度复杂化问题的情况。

需要高度详细的输出 ：当用户需要AI提供深入分析、全面描述或复杂任务的解决方案时，激励技术可以确保AI生成更详细的内容。

希望获得高质量内容 ：在写作、编程、研究等需要高质量输出的任务中，激励技术可以帮助用户获得更符合预期的高质量结果。

进行创意任务 ：在涉及创意写作或设计时，激励提示可以促使AI生成更具创意和多样化的输出。

使用激励技术时的注意事项

避免过度依赖 ：激励只是AI提示词技术的一部分，不应依赖激励提示来弥补提示词本身的模糊或不明确。

平衡激励与任务要求 ：激励提示应与任务要求保持一致，避免过度承诺或设定过高期望，这样可能导致生成内容过于复杂或脱离实际需求。

保持激励的真实性 ：虽然激励是虚拟的，但用户应该尽量保持提示的真实性和逻辑性，避免AI生成与实际需求不符的内容。

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