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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⑦，结果被卡帕西大神当场抓虫②？❷！

事情是这样的②。

一夜之间⑫，近1.7万字系统提示词——包含24000个token⑦，详细定义了模型行为⑪、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄露了⑫！

这事儿一出⑨，网友蜂拥而至速速围观②，甚至亲切地称呼这次意外泄漏事件是提示技术的金矿①。

就在此时⑦，大神卡帕西发现了华点：LLM学习缺少主要范式⑬？

随即他提出系统提示学习新范式——模拟人类经验积累过程①，将系统提示嵌入权重④。

简单总结一下⑧，就是模拟人类学习❷，为LLM提供备忘录功能①，让LLM拥有自主反思用户问题的“记忆”功能⑲，记录通用的问题解决知识和策略⑫。

新范式一石激起千层浪⑯，有人表示赞同②，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⑯，认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱⑫，也无法保证模型不会错误地理解提示②。

具体是怎么一回事呢③？别急⑯，接下来让我们一起来回顾整个事件⑬。

Claude系统提示词曝光

据揭露⑧，完整的Claude系统提示词包含16739个字④，也就是110kb▓。相比之下⑬，ChatGPT中的OpenAI的o4-mini的系统提示仅有2218个字⑯，约为Claude的13%③。

具体内容也相当有趣⑪，不仅详细阐述了Claude基本的行为风格和偏好⑰，还包含了大量全局的问题解决策略③，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⑧，类似于LLM的“设置”选项⑳，定义用哪种语气回应⑬，以及补充训练数据中所没有的上下文信息①。

以下是Claude的提示组件构成：

其中最大的组件是工具定义⑭，由MCP服务器进行信息填充②。与标准的API不同③，MCP向LLM提供关于指令的详细说明教程⑫。

此外⑲，其余提示近80%的内容都与工具有关①，都详细说明了在与用户的交互场景中Claude是如何作用的②。

在提示词文档的最后还包含一些热修复⑰，指出了常见的LLM陷阱❸，例如关于川普的总统就职信息：

根据该提示⑯，Claude的可靠知识截止于2024年10月⑮，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②。

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⑬，Karpathy火速发表了一篇小作文——LLM学习缺乏主要范式⑦，并称之为系统提示学习⑳。

传统学习范式基于强化学习⑲、监督学习等预设框架被动优化❸，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①。

新范式与强化学习类似⑭，但采用直接编辑提示而非梯度下降的学习算法⑨。

其强调构建系统提示符供自身使用①，让预处理获取知识⑮、微调塑造行为习惯③、系统提示学习制定策略④，使LLM可以根据实时反馈和情景需求调整和完善响应策略⑥。

举个栗子⑳，现在的LLM就像电影《记忆碎片》的主人公⑫，只有短期的碎片记忆⑤，无法形成新的长期记忆❸。

而新范式仿照正常人类学习过程❸，即当你遇到一些问题并尝试解决后①，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⑫，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④。

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⑧，将知识转化为直觉⑥，达成实践学习⑰、逻辑推理的范式转变⑬。

利用系统提示学习可以有效实现测试时间训练❷，同时始终可以被人类审查⑬，并且保证更少的安全隐患❶。

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⑳，将超越传统学习范式的边界⑮，为真正的自我迭代乃至于AGI提供了可能①。

当然❷，Karpathy也明确指出新范式的实现还有更多有待解决的细节⑤，例如编辑系统的运行问题①、知识如何从显性系统文本转变为习惯性权重等④。

对此⑱，广大网友展开了激烈的讨论▓。

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⑳。

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⑬，让它无法从自身思维中学习④，系统提示学习并不能从根本上解决⑲，还需要寻找更为有效的思维模式①。

那么你的看法是什么呢⑰？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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