生成式 AI 的底层秩序：从提示词到潜空间几何

UBAI 的课堂只讲两件事：提示词与人机协作。

下面这些内容，不在课堂里解释。它们只是提醒你，基础背后有一整套冷酷而可靠的秩序。

提示词不是“话术”

提示词是对潜在分布的微扰。每一次措辞，都在改变模型的能量地形与采样轨迹。

当你感觉“语气变了”，本质是条件概率密度的峰谷开始移动。

人机协作不是“分工”

人提供目标函数与约束，机负责在潜空间里寻径。

好的协作让搜索半径更小，找到的也往往更稳。

我们关心的三件硬核小事

一 潜空间的几何是否平滑。曲率过大，模型会在细节上抖动，输出看似聪明，实则不稳。

二 证据集合的结构是否干净。检索增强用了就好，比“没用”更可怕的是脏。

三 生成过程的成本是否可控。吞吐、时延、显存，不只是工程指标，也是认知边界。

若必须说一点原理

扩散模型在潜空间里做去噪，表面是噪声与还原，内里是路径与配分。

最优传输衡量两个分布的距离，表面是距离，内里是代价与对齐。

当我们在模型上施加几何正则时，要求的不仅是好看，更是能复现。

给团队的三个可执行动作

一 以“任务卡”的形式写清提示词模板与禁用词，版本化管理。

二 对知识库做小步重整，先清洗，再切片，再召回，最后才是大模型。

三 为产出设立可复现实验单，记录条件、随机种子、输入与采样参数，允许追溯。

我们提供什么

我们提供训练有素的提示词体系与协作流程。

我们不提供神秘主义。

我们会把能落地的部分交到你手上，把需要沉默的部分留在系统里。

结语

生成式 AI 是技术，更是一种秩序感。

当秩序到位，产出自然整齐。

欢迎来课堂，把基础打稳。剩下的，交给我们。