嘿，各位老铁，欢迎来到元哥的“AI飞升”第八重境界！
上回书咱们说到，可以利用APE和Active-Prompt，让AI自己去优化自己的工作指令，主打一个“把懒偷到极致”。后台有朋友吐槽：“元哥，我的AI现在是越来越自动化了，但感觉还是个‘文科生’，一遇到数学题和复杂逻辑就犯迷糊。”
说到点子上了！LLM的本质是“语言”模型，你让它搞文字创作，它天马行空；你让它算个数，它能给你凑个八字出来。这就是典型的“文科生思维”——强于发散，弱于收敛。
今天，咱们就来给AI注入“理科魂”，教它两招，让它在逻辑和计算的世界里，也能游刃有余！
第一式：微操大师——定向激励提示 (Directional Stimulus Prompting)
有时候，我们不希望AI天马行空，而是想给它一个“创作方向”，但又不想把话说得太死，限制了它的发挥。这时候，“定向激励提示”（Directional Stimulus Prompting, DSP）就派上用场了。
它的核心，就是在Prompt里，加入一个微妙的“小暗示”或“小约束”，像个“路标”一样， gently地引导AI的输出方向。
这就好比，你是个导演，在给演员说戏。
- 以前的做法： “这场戏，你要演出悲伤的感觉。”（指令太宽泛）
- DSP的做法： “这场戏，你正常演，但记住，台词里要包含‘遗憾’这个词。”
这个小小的“定向激励”，就像一个钩子，能把AI的整个思维都锚定在你想要的方向上。
【玩法解密】： 在你的指令中，加入一个简短的、提示性的“约束条件”。
【你的需求】：
“帮我写一段关于大海的优美描述。”
【注入“DSP”灵魂后】：
“帮我写一段关于大海的优美描述。 提示：描述中要包含‘宁静’和‘力量’这两个看似矛盾的感觉。”
看到没？没有DSP，AI可能会写出千篇一律的“海浪、沙滩、蓝天”。但有了这个“定向激励”，它就会被引导去思考如何将“宁静”与“力量”这两种感觉融合，写出的文字立刻就有了深度和张力。
DSP的精髓在于“四两拨千斤”，用一个小小的约束，就能高效地驾驭AI庞大的创造力。
第二式：理科外援——程序辅助语言模型 (PAL)
DSP能引导AI，但遇到硬核的数学和逻辑题，AI还是会抓瞎。那咋办？
答案是：让专业的人，干专业的事！
“程序辅助语言模型”（Program-Aided Language Models, PAL）的思路堪称天才。它承认了LLM（大语言模型）是个“文科生”，不擅长计算。所以，它干脆不让LLM计算，而是让它干自己最擅长的事——阅读理解和翻译。
这就好比，你团队里的文案（LLM），虽然不会算账，但他能看懂财务报表，并且能把报表需求，清晰地转达给会计（代码解释器）。
【玩法解密】： 你给AI一个应用题，但你不让它直接给答案，而是让它“写一段能解决这个问题的代码”。
【你的需求（一个经典的思维链容易出错的题）】：
“小明有5个苹果，他吃了2个，又新买了8个，然后把剩下苹果的一半分给了小红。请问小明最后还剩几个苹果？”
【注入“PAL”灵魂后，你对AI说】：
“请写一段Python代码来解决以下问题： 小明有5个苹果，他吃了2个，又新买了8个，然后把剩下苹果的一半分给了小红。请问小明最后还剩几个苹果？”
然后，AI（文科生）就会“翻译”出这样一段代码：
# 初始苹果数
xiaoming_apples = 5
# 吃了2个
xiaoming_apples = xiaoming_apples - 2
# 新买了8个
xiaoming_apples = xiaoming_apples + 8
# 分给小红一半
xiaoming_apples = xiaoming_apples / 2
# 打印小明剩下的苹果数
print(xiaoming_apples)
你把这段代码扔给任何一个Python解释器（理科生）去运行，它都会给你一个精确无误的答案：5.5。
通过PAL，我们完美地绕开了LLM的计算短板。LLM负责“理解问题”，代码负责“解决问题”。强强联合，天下无敌！
元哥小结
今天这两招，核心就是“扬长避短”，给我们的“文科生”AI，配上“理科思维”的辅助：
- 定向激励提示 (DSP): 一个“路标”或“暗示”，在不限制AI创造力的情况下，精准引导其输出方向，实现“微操”。
- 程序辅助语言模型 (PAL): 一个“理科外援”，让AI负责把自然语言问题“翻译”成代码，把计算和逻辑交给更可靠的程序来执行。
学会了这两招，你的AI才算真正做到了“文理兼修”。
到此为止，我们的AI已经学会了思考、使用工具、写代码。但它还像一个只知道执行命令的机器人，做完一步算一步，从不回头看。
如果一步走错了，它会自己发现并纠正吗？它会“反思”自己的行为吗？
下一期，元哥就带大家探索Prompt的“自我修正”领域，聊聊如何让AI拥有“反思”和“纠错”的能力，变得更像一个真正的人！
【引用说明】
本文的创作灵感和核心知识点来源于《Prompt Engineering Guide》网站的技术文档及相关论文。
- Directional Stimulus Prompting: www.promptingguide.ai/techniques/…
- Program-Aided Language Models (PAL): www.promptingguide.ai/techniques/…
- Directional Stimulus Paper: arxiv.org/abs/2302.11…
- PAL Paper: arxiv.org/abs/2211.10…
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