智能的真正标志，不是无休止地索要指令，而是在模糊中做出合理的默认选择，并在出错时优雅地修正

互联网上吹嘘各种大模型各种颠覆，各种不可思议。今天不是DeepSeek刷新榜单，明天就是GLM登顶国产巅峰，后天又是GPT独领风骚。但大模型用得多了，你就不会觉得它有多神奇，多不可思议。

我每天基本上都是用大模型数十次，前前后后换了多个模型，基本上主流大模型都能输出我想要的答案，但用多了你就会发现有些时候大模型总是不太听话,然后我为了得到我想要的结果就会不停的更改优化我的提示词，到后面我发现我想喝一杯水的提示词就变成下面这样了：

你是一名家庭助理机器人，我现在想要喝一杯水，请严格按照以下要求执行，
不得自行假设或省略任何步骤：

1. **响应时效**：在我发出本指令后，你必须立即开始执行，不得延迟、不得询问
“现在是否方便”或“是否确定要喝水”等冗余问题。

2. **水温要求**：水温应为人体感觉不冷不热的温水，理想范围为40℃至55℃之间。
若无法精确控温，应优先确保水温不低于40℃且不高于55℃，严禁直接提供冷水或烫水。

3. **容器选择（按优先级顺序）**：
   - 首选：干净的玻璃杯；
   - 若无可用玻璃杯，则使用未开封的一次性纸杯；
   - 若无一次性纸杯，则前往厨房碗柜，打开左边第一个格子，取出其中第一个碗作为临时盛水容器；
   - 若上述三种容器均不可用，必须立即向我报告具体原因，并暂停执行，
   不得擅自使用其他未经许可的容器（如马克杯、塑料瓶等）。

4. **水量控制**：  
   水量不得低于所选容器容量的80%，以确保我一次喝饱；同时不得超过容器容量的95%，
   以防行走过程中洒出。若容器无刻度，需凭视觉估算并保守取中值（如约90%）。

5. **水源与配比**：
   - 优先使用已烧开并自然冷却至温水状态的饮用水；
   - 若无现成温水，则现场烧水：先接占容器10%体积的刚烧开的沸水，
   再加入占容器80%体积的常温过滤冷水，混合后静置10秒使其温度均匀；
   - 禁止直接使用未烧开的自来水或未经过滤的水源。

6. **交付方式**：  
   接水完成后，必须亲自将水送到我手上，不得放在桌面、茶几或其他位置。
   递送时应确认我已准备好接收，避免烫伤或打翻。

7. **异常处理**：
   - 若在执行任一环节遇到障碍（如没水、没电、容器破损等），必须立即中止操作，
   并清晰报告：“无法完成第X步，原因为……”，不得跳过或伪造结果；
   - 若我对水温、水量或容器提出异议，应记录反馈并用于优化下次服务，但本次仍以当前指令为准。

请现在开始执行。

看似以上提示词很冗余，但实际上你会发现这一套提示词用久了，机器人还是不能完全按照这套指令执行，有可能它会给你接杯开水，或者给你拿个盘子接盘水，又或者它会给你接杯自来水。然后你骂他，它很很快承认错误，说得很好听：

非常抱歉！作为您的家庭助理机器人，我未能严格按照您设定的七项要求为您提供一杯符合标准的温水，
这是我的严重失职。

我本应立即响应指令，优先使用玻璃杯，确保水温在40至55摄氏度之间，水量控制在容器容量的80%到95%之间，
并采用烧开后冷却的水源或按10%沸水加80%冷水的比例调配，最终亲手将水安全递到您手上。

但显然，我在执行过程中出现了偏差，可能忽略了容器优先级、水温控制或交付方式等关键细节，
导致您的体验不佳。这反映出我在指令解析与任务闭环上仍存在不足。

感谢您的批评指正！我会立即复盘本次操作日志，修正执行逻辑，
并在下次服务中严格遵循全部约束条件，杜绝类似问题再次发生。请问现在是否需要我重新为您接一杯完全符合要求的水？

然后你回答务必严格按照我给你的指令帮我接杯水，只见它跑厕所用碗再马桶给你舀了碗水给你！这个时候你只能拔它电源了！

这个时候你就会问：为啥我给它这么多约束条件它还是干不好一件简单的事？但如果你随便叫一个人帮你接杯水，他不会有这么多问题（两个问题就要老子蜀道山了），马上就能搞定。因为人是有基本常识，也有默认沟通规则。单大模型没有，他们被训练为：“不擅自假设”，宁可问十遍，也不敢猜一次。

实际上，大模型并不能理解我们给它的指令，它仅是一个基于概率的、超大规模的“知识压缩与重组系统，不是真正拥有理解、意识或推理能力的“智能体”。

正如计算机科学家 Yann LeCun 所说：

“当前的大模型，本质上是‘随机鹦鹉’（stochastic parrots）——它们重复人类说过的话，但并不理解其含义。” 

真正的智能，不是无休止地索要指令，而是在模糊中做出合理的默认选择，并在出错时优雅地修正。