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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⑬，结果被卡帕西大神当场抓虫❷？⑤！

事情是这样的❸。

一夜之间❶，近1.7万字系统提示词——包含24000个token❶，详细定义了模型行为②、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄露了❷！

这事儿一出❶，网友蜂拥而至速速围观③，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⑳，大神卡帕西发现了华点：LLM学习缺少主要范式①？

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⑳。

简单总结一下⑳，就是模拟人类学习❷，为LLM提供备忘录功能⑭，让LLM拥有自主反思用户问题的“记忆”功能②，记录通用的问题解决知识和策略⑤。

新范式一石激起千层浪❷，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⑳，认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱②，也无法保证模型不会错误地理解提示⑯。

具体是怎么一回事呢⑭？别急▓，接下来让我们一起来回顾整个事件⑮。

Claude系统提示词曝光

据揭露⑯，完整的Claude系统提示词包含16739个字⑩，也就是110kb⑨。相比之下⑯，ChatGPT中的OpenAI的o4-mini的系统提示仅有2218个字⑯，约为Claude的13%❷。

具体内容也相当有趣❸，不仅详细阐述了Claude基本的行为风格和偏好▓，还包含了大量全局的问题解决策略⑮，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③，类似于LLM的“设置”选项⑫，定义用哪种语气回应⑨，以及补充训练数据中所没有的上下文信息⑨。

以下是Claude的提示组件构成：

其中最大的组件是工具定义⑪，由MCP服务器进行信息填充⑳。与标准的API不同❸，MCP向LLM提供关于指令的详细说明教程⑩。

此外②，其余提示近80%的内容都与工具有关④，都详细说明了在与用户的交互场景中Claude是如何作用的⑫。

在提示词文档的最后还包含一些热修复⑱，指出了常见的LLM陷阱①，例如关于川普的总统就职信息：

根据该提示⑤，Claude的可靠知识截止于2024年10月▓，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⑥。

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⑪，并称之为系统提示学习④。

传统学习范式基于强化学习⑥、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①，实际并不理解用户输入⑩。

新范式与强化学习类似⑱，但采用直接编辑提示而非梯度下降的学习算法④。

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

举个栗子①，现在的LLM就像电影《记忆碎片》的主人公③，只有短期的碎片记忆⑨，无法形成新的长期记忆⑬。

而新范式仿照正常人类学习过程⑱，即当你遇到一些问题并尝试解决后❷，你也许会用专属于你的“系统提示”记住解决策略⑤，在下一次遇到同类问题时▓，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▓，LLM可以像人类一样记笔记⑱，将知识转化为直觉④，达成实践学习⑱、逻辑推理的范式转变⑥。

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⑬，并且保证更少的安全隐患⑰。

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⑯，将超越传统学习范式的边界⑰，为真正的自我迭代乃至于AGI提供了可能⑱。

当然⑫，Karpathy也明确指出新范式的实现还有更多有待解决的细节⑰，例如编辑系统的运行问题②、知识如何从显性系统文本转变为习惯性权重等⑤。

对此⑳，广大网友展开了激烈的讨论⑧。

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❶。

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⑭，让它无法从自身思维中学习❷，系统提示学习并不能从根本上解决③，还需要寻找更为有效的思维模式②。

那么你的看法是什么呢②？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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