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鹭羽 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

全网刷屏的Claude系统提示词⑥，结果被卡帕西大神当场抓虫⑧？⑲！

事情是这样的⑰。

一夜之间❶，近1.7万字系统提示词——包含24000个token⑤，详细定义了模型行为⑬、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄露了❸！

这事儿一出⑨，网友蜂拥而至速速围观⑪，甚至亲切地称呼这次意外泄漏事件是提示技术的金矿③。

就在此时③，大神卡帕西发现了华点：LLM学习缺少主要范式⑨？

随即他提出系统提示学习新范式——模拟人类经验积累过程⑬，将系统提示嵌入权重①。

简单总结一下②，就是模拟人类学习⑪，为LLM提供备忘录功能❸，让LLM拥有自主反思用户问题的“记忆”功能④，记录通用的问题解决知识和策略⑩。

新范式一石激起千层浪⑦，有人表示赞同⑬，也有人开始着手分析新范式帮助LLM畅玩Minecraft的可行性：

当然也有人持反对意见⑬，认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱▓，也无法保证模型不会错误地理解提示⑪。

具体是怎么一回事呢⑤？别急④，接下来让我们一起来回顾整个事件⑩。

Claude系统提示词曝光

据揭露⑳，完整的Claude系统提示词包含16739个字❷，也就是110kb⑮。相比之下⑥，ChatGPT中的OpenAI的o4-mini的系统提示仅有2218个字⑱，约为Claude的13%❸。

具体内容也相当有趣⑳，不仅详细阐述了Claude基本的行为风格和偏好❸，还包含了大量全局的问题解决策略①，例如下面这个解决经典LLM问题“草莓单词里有几个‘r’字母”：

系统提示告诉LLM如何回复用户提示⑥，类似于LLM的“设置”选项⑨，定义用哪种语气回应⑮，以及补充训练数据中所没有的上下文信息⑰。

以下是Claude的提示组件构成：

其中最大的组件是工具定义⑯，由MCP服务器进行信息填充③。与标准的API不同⑱，MCP向LLM提供关于指令的详细说明教程⑮。

此外❶，其余提示近80%的内容都与工具有关❸，都详细说明了在与用户的交互场景中Claude是如何作用的❶。

在提示词文档的最后还包含一些热修复⑬，指出了常见的LLM陷阱⑳，例如关于川普的总统就职信息：

根据该提示③，Claude的可靠知识截止于2024年10月⑳，此后发生的事件或新闻都以人为热修复或使用网络搜索工具来补充⑱。

利用系统提示学习构建新范式

在读完Claude系统提示词文档后⑱，Karpathy火速发表了一篇小作文——LLM学习缺乏主要范式①，并称之为系统提示学习⑫。

传统学习范式基于强化学习⑰、监督学习等预设框架被动优化❷，问题的解决只依赖于强化学习嵌入权重⑳，实际并不理解用户输入⑦。

新范式与强化学习类似⑩，但采用直接编辑提示而非梯度下降的学习算法❷。

其强调构建系统提示符供自身使用⑯，让预处理获取知识⑯、微调塑造行为习惯②、系统提示学习制定策略①，使LLM可以根据实时反馈和情景需求调整和完善响应策略①。

举个栗子⑬，现在的LLM就像电影《记忆碎片》的主人公❶，只有短期的碎片记忆③，无法形成新的长期记忆⑪。

而新范式仿照正常人类学习过程⑩，即当你遇到一些问题并尝试解决后⑮，你也许会用专属于你的“系统提示”记住解决策略⑨，在下一次遇到同类问题时❶，你就会自然而然想到：也许你可以泛化使用上次那种解决方案❸。

通过经验-明确的策略-习惯性权重的流程⑧，LLM可以像人类一样记笔记①，将知识转化为直觉⑭，达成实践学习①、逻辑推理的范式转变⑪。

利用系统提示学习可以有效实现测试时间训练⑨，同时始终可以被人类审查④，并且保证更少的安全隐患▓。

系统提示学习在未来还标志着自主AI系统正在发展自身的计算意识⑤，将超越传统学习范式的边界⑬，为真正的自我迭代乃至于AGI提供了可能⑱。

当然❸，Karpathy也明确指出新范式的实现还有更多有待解决的细节②，例如编辑系统的运行问题⑱、知识如何从显性系统文本转变为习惯性权重等⑳。

对此⑳，广大网友展开了激烈的讨论④。

例如有网友提出可以补充一个记忆层以实现系统提示学习⑫。

也有网友直接抛出了自己在记忆文档方面的研究结果：

也有人质疑LLM缺乏持续学习的本质③，让它无法从自身思维中学习⑫，系统提示学习并不能从根本上解决④，还需要寻找更为有效的思维模式⑧。

那么你的看法是什么呢⑫？欢迎在评论区留言讨论～

系统提示词链接：https://raw.githubusercontent.com/asgeirtj/system_prompts_leaks/refs/heads/main/claude.txt

参考链接：

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