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• 🌪️ AI 被 Few-Shot 灌晕了
• 🤯 模式匹配 > 实际任务
• 🚀 改用规则控制
• ✅ 效果逆袭！
• 💬 欢迎评论区聊聊你的经历

🌪️ AI 被 Few-Shot 灌晕了

你是不是也喜欢给 AI 塞一堆“示范案例”，美其名曰“让它更懂业务”？🤔 我以前也是这么干的，结果……AI 不仅没变聪明，反而像是被灌了一脑袋浆糊，连自己该干啥都忘了！

喂的 few-shot 越多，AI 越像个“学渣”——光顾着背题，根本不会举一反三。😅 你以为它在学习，其实它只是在“模式匹配”里打转，离你真正的需求越来越远。

🤯 模式匹配 > 实际任务

调试的时候我才发现：few-shot 越多，AI 的幻觉率越高！它开始“自由发挥”，给你编答案、瞎推理，活像一个被宠坏的孩子，越教越歪。

我一度怀疑是不是我 prompt 写得不够好，于是不断加例子、加说明、加细节……结果 AI 的表现越来越“降智”，识别率不升反降。💥 原来，prompt 里的噪音越多，AI 越容易懵圈。

🚀 改用规则控制

后来我换了个思路：不喂例子，只讲规则。告诉 AI “边界在哪”，而不是“你该学谁”。

没想到，这一招居然灵了！AI 像是突然开了窍，开始有自己的“判断力”了。🎉 我不再需要准备无穷无尽的案例，而是把精力花在明确规则、清晰指令上。

✅ 效果逆袭！

Prompt 变短了，识别率却上来了。AI 终于看起来像是“有点脑子”了。

如果你也发现 AI 老是“抽风”，输出结果莫名其妙——别急着加例子，试试简化 prompt，强化规则。如果还是不行……那我只能说：早换 AI，早轻松！😆

💬 欢迎评论区聊聊你的经历

你有没有遇到过类似的情况？是不是也给 AI 喂过一堆 few-shot，结果反而更糟？🤔 或者你有没有自己的“调教 AI 小妙招”？

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✨ 互动引导：

• 你有没有被 AI 的“幻觉输出”气到过？
• 你觉得“规则控制”和“案例学习”哪个更适合你的项目？
• 如果 AI 老是“抽风”，你会选择换一个模型吗？

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