最近，朋友圈是不是又被各种“AI 降智”的段子刷屏了？
有人吐槽：“我以为在和 AI 聊天，结果像在和小学毕业生对话，连问题都理解不了。”
还有人无奈：“这 o1 别说推理了，连听懂我在讲啥都难。”
咳咳，别急着拉黑 o1，今天咱们来聊聊：为什么“降智”现象会发生？
更重要的是，如何用 OpenAI 最新的提示指南，把 o1 从“迷茫期”拯救回来，重回聪明绝顶的小助手身份！
AI 降智的真相：真的是模型太笨了吗？
先别急着甩锅给 AI，让我们冷静分析一下：为什么 o1 有时候看起来像“降智”了？
其实问题并不是 AI 突然不聪明了，而是我们和它“沟通方式不对”。
简单来说，AI 像个超级聪明但有点“较真”的人，你不给它说清楚事情，它就容易抓错重点。
比如说：
你问它：
“请分析这篇文章。”，
但其实你想让它总结文章的核心观点。
你给它一堆上下文信息，结果它乱七八糟地输出了一大段，和你想要的根本不是一回事。
这就好比你和朋友说：“我们去吃饭吧。”，
结果朋友一脸懵：
“去哪吃？
”
最后你俩为撸串还是喝粥吵了一小时，气氛拉满。
所以，与其吐槽 o1 降智，不如先看看你是不是没说清楚你想要啥！
OpenAI 最新提示指南来了！
别急，OpenAI 已经注意到大家的“吐槽热情”，特地发布了最新提示指南，帮你和 o1 更高效地沟通！
下面划重点，看看怎么让 o1 更懂你：
1. 简洁提示，直击核心
推理性AI的强项是理解清晰、明确的指令，你的提示越直白，它的表现就越好。
别绕弯子，也别花里胡哨。
❌ 错误示范：
“帮我总结这篇文章，用精炼的语言，分点表达一下主要观点……”
（AI 一脸懵逼）
✅ 正确示范：
是不是又快又精准？AI 接收到明确的任务后，直接给你一个大写的 YES。
2. 用分隔符清晰分割信息
如果你有复杂的内容要给 AI，比如多段背景信息、多部分问题，用分隔符清楚地把每部分分开，就像给内容贴上标签。
OpenAI 推荐用 """ 或 XML 标签，
比如：
您还可以嵌套标签:
这相当于对 AI 说：“兄弟，任务拆好了，你逐条执行就行。”
简单又清晰！
3. 不要强迫 AI“逐步推理”
很多人喜欢让 AI “一步步思考”（chain-of-thought），比如要求它“先分析，再总结”。
然而，OpenAI 最新指南建议：别这么干！
这会干扰它的内置推理能力，反而降低了输出质量。
直接告诉它问题，让它自由推理，才是正确姿势。
放手让它干，别瞎指挥，AI 更懂事！
4. 精简上下文，避免信息过载
如果你正在用检索增强生成（RAG）技术，给 AI 提供相关文档，那记住一个黄金法则：上下文越少越好，只给它最相关的信息。
就像我们聊天时讲究“少废话，直奔主题”一样。
5. Markdown 格式也能控制
o1 默认输出不再包含 Markdown，但如果你需要格式化输出，可以在提示中加一句：
这样，Markdown 格式直接回归，输出美观整齐，一步到位！
为什么“降智”无法完全杜绝？
当然，降智问题不会因为这些提示建议完全消失，因为 AI 本质上还是在不断进化的“工具”，它不可能做到完美。
• o1 模型在并行调用、高复杂度推理任务中仍有局限。
• 如果提示设计不当，AI 还是可能输出不理想的结果。
• 某些需要超高逻辑能力或精准理解的任务，可能仍需人工验证。
不过，好消息是，通过这些优化技巧，你能显著减少“降智”现象，并大幅提升 AI 的实用性。
用案例说话：修复 Python 计算器 Bug
你的 Python 计算器总是加法出错，比如 2 + 2 有时变成 5。
这时候的正确提示是：
我是一个 Python CLI 计算器，支持加减乘除。
加法结果错误，例如 2 + 2 输出 5 而不是 4。
找出代码问题并修复。
o1 不降智，只要你会“聊”
还在吐槽 o1 降智？
试试
这些提示技巧，
不仅适用于 o1，
也适用于所有推理模型（如 Gemini 2.0 Flash Thinking）
：
1. 简洁明了，直击任务核心。
2. 用分隔符组织复杂内容。
