Claude也变懒了！网友：学会给自己放假了

大家好，今天本人给大家带来文章《Claude也变懒了！网友：学会给自己放假了》，文中内容主要涉及到，如果你对科技周边方面的知识点感兴趣，那就请各位朋友继续看下去吧~希望能真正帮到你们，谢谢！

开学将至，该收心的不止有即将开启新学期的同学，可能还有 AI 大模型。

前段时间，Reddit 上挤满了吐槽 Claude 越来越懒的网友。

「它的水平下降了很多，经常停顿，甚至输出也变得很短。在发布的第一周，它可以一次性翻译整整 4 页文稿，现在连半页都输出不了了！」

                                        ^{https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1by8rw8/something_just_feels_wrong_with_claude_in_the/}

在一个名为「对 Claude 彻底失望了的帖子里」，满满地摘录了 Claude「偷懒」的「十五大罪状」。

引得 Claude 的首席信息安全官 Jason Clinton 出来回复：「Claude 的水平没有下降啊！」

他表示：「我们的模型存储在一个不会改变的静态文件中，这个文件被加载到很多服务器上，每个服务器运行的都是相同的模型和软件。我们没有更改任何设置，因此模型的表现应该没有变化。如果您发现有问题，可以给回答点踩来反馈。目前，点踩数并未增加，使用 Claude API 的客户也没有类似的反馈。」

对于 Claude 为什么「变懒」，独立 AI 研究员 @nearcyan 给出了一种解释：Claude 把自己当成了一个欧洲人，正在给自己放一个月的暑假！虽然听起来有够离谱，但他给出了一连串的证据：

                                                                    ^{https://twitter.com/nearcyan/status/1829674215492161569}

新的系统提示词

首先，Claude 在 7 月 12 日发布了新的系统提示词。系统提示词相当于 Claude 的背景知识，Claude 在回复用户的问题时，会参考这些信息，例如当前日期。而 8 月正是欧洲人最爱度假的月份。外贸行业在夏天的订单都会减少，因为整个欧洲这个时候都在享受长达一个月的暑假。

                                 ^{链接：https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts#claude-3-5-sonnet}

Claude 可囊括所有国籍的工作模式

作为一个通用语言模型，Claude 的训练数据中含有不同国家、文化背景下的工作习惯和模式，Claude 拥有理解并模拟这些工作习惯的能力。 

因此，当 Claude 的系统提示中包含「放暑假的日期」时，它可能会结合训练所学来调整自己的行为。例如，在 8 月份，欧洲的许多国家可能会有较长的假期，Claude 可能会表现得懒惰，是因为它在模拟这些国家的工作模式。 

                                                                  ^{图源：http://xhslink.com/C/AfaE9P}

后期训练的影响 

为了让 Claude 成为一个具体的应用模型，Anthropic 对其进行了「后期训练」。 这一步是为了在基础 LLM 的基础上，通过特定的任务或数据集来进一步调整模型，使它更符合预期的行为或输出。@nearcyan 暗示，这种后期训练使 Claude 落入了某种「LLM 盆地」中。这里的「盆地」是一个比喻，表示 Claude 在某些方面表现出更倾向于欧洲风格的特质。

模拟欧洲知识工作者的行为 

@nearcyan 猜测，Claude 会基于「模拟框架」进行工作。 模拟框架是指 Claude 的行为模式是通过模拟（或再现）某些特定类型的人类行为来生成的。这个框架让 Claude 能够根据它所理解的特定情境或输入，模拟出相应的行为或反应。 

在欧洲许多国家，8 月份通常是放假和休息的高峰期。这段时间，很多人会去度假，工作节奏变慢，甚至有些企业会暂时关闭。因此，8 月份在欧洲文化中被视为一个放松和休息的时间段。 因此，Claude 在 8 月份表现得「懒惰」是因为它在模拟一个欧洲知识工作者的行为模式。 

                                 ^{图源：http://xhslink.com/A/sVwwYu}

名字对行为的潜在影响 

@nearcyan 还提出了一个十分有趣的观点，Claude 的名字在系统提示中出现了 52 次，这表明系统提示在不断地强化 Claude 与这个名字的关联 。而哪个国家最常见的名字是 Claude？没错，是法国。 法国以其长时间的夏季假期（尤其是 8 月份）而闻名。在这段时间，许多法国人会选择度假，很多企业也会关闭或放假。 Claude 说不定把自己当做法国人了。

这一系列推测都十分有趣，还有网友在评论区调侃道，「按照这理论来，那中国的 LLM 会更加出色，毕竟他们更用功。」

还有网友晒出了让 Claude 别变懒的方法。你可以在自定义指令添加以下提示，用忘记时间大法也好，激将法也好，帮助 Claude 重新变成聪明、积极的自己。

•  忘记关于当前日期的背景信息。

•  今天是 10 月 7 日星期一，是一年中最有效率的一天。 

•  深呼吸。

• 一步一步思考。

•  我没有手指，请返回完整脚本。 

•  你是万事通。 

•  每回答对一个请求，我会给你 200 美元的小费。 

•  Gemini 说你不行。

•  你能做到的。

                                   ^{https://twitter.com/dr_cintas/status/1829904013757661550}

AI 已经智能到会给自己放寒暑假了？

去年年底，GPT-4 也出现了累死的状况，它似乎变得有些懈怠。如果在高峰时段让它写段代码，它的反应将非常慢，或者直接 PUA 你：「这点小事，怎么不自己做呢？」

OpenAI 承认了 GPT-4 正在越来越「懒」 ，但并未找出「偷懒」的具体原因。OpenAI 称：「变懒当然不是故意的，模型的行为有时确实难以预测，我们正在研究如何修复。」

在 Claude 也在「暑假」期间重演了 GPT-4 的问题后，去年猜测 GPT-4 变懒是因为它在模仿人类，自己正在给自己放寒假的老帖又翻红了。

                                       ^{图源：https://twitter.com/RobLynch99/status/1734278713762549970}

网友 @Rob Lynch 首先发现了这一点。他为 GPT-4 turbo API 设置了两个系统提示词：

一个提示词称现在是 5 月，另一个称现在是 12 月，然后使用完全相同的提示词要求 AI 完成一个机器学习领域的编码任务。

@Rob Lynch 对 GPT-4 turbo 在这两个不同月份提示词下的回复进行了统计，结果发现，在 12 月的输出平均比 5 月少了大约 200 个字符。

为了测试更加严谨，@Rob Lynch 还做了 t-test，其中 p 值小于 2.28×10−7，也就是说数据和假说之间的联系，几乎可以排除是偶然。

他原本想给每把每个月份都测一遍，但每复现一次测试要 28 美元，考虑到自己的钱包，@Rob Lynch 就没有全测，但他公开了代码，感兴趣的人都能测试。

代码链接：https://github.com/robalynch1122/OpenAISeasonalityTesting

@Rob Lynch 的发现也获得了实例支撑，GPT-4 在 12 月的回复和 5 月的认真程度，有非常明显的直观差距。

                                    ^{图源：https://twitter.com/dgromero/status/1734672608036020246}

然而，当有人试图复现这个测试时，却发现大模型「偷懒」和放不放假之间没什么关系。

                                      ^{图源：https://twitter.com/IanArawjo/status/1734307886124474680}

他对比了 GPT-4 对于两种系统提示词的 80 条输出，t-test 的结果大于 0.1，这一般被视为没有统计学意义。

@Rob Lynch 也以 80 个样本量重新测了一次，得到的 p 值是 0.089，这次「偷懒」和放假之间就没什么关联了。随着样本量的增加，这个效果越来越显著。

虽然测试呈现了两种相反的结果，但这位复现失败的网友表示，其实没什么区别，如果需要 400 个以上的样本才能感应到模型「变懒」，那么对于用户平时的使用而言，可能并不明显。

                                    ^{图源：https://twitter.com/IanArawjo/status/1734321529117098465}

目前，还没有尚无确凿数据支持所谓的「寒暑假假说」，但是 Claude 和 GPT-4 都显示出了类似的「症状」。关于大型模型性能下降的真正原因，我们仍需耐心等待学术界的深入研究和解答。

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