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服了!大神發(fā)現(xiàn)讓 AI “對著干”,竟能炸出神級作品

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大家好,我是運(yùn)營黑客。

今天在 X 上看到一個非常有趣的帖子,一位叫 Greg 的老哥,琢磨出了一個讓“AI 互相撕逼”的套路:

? 不用琢磨復(fù)雜的提示詞
?不用額外多花一分錢
?就能讓 AI 的輸出質(zhì)量,蹭蹭往上漲!

這個方法,他稱之為“AI 賽馬競爭”。



好家伙,這不就是我等懶人省錢黨夢寐以求的操作嗎?

Greg 發(fā)現(xiàn),大多數(shù)人用 AI 就像使喚實習(xí)生:

"來,幫我寫個文案"
"嗯,差不多,再改改這里"

"這版不好,重新寫一版抓人眼球的!"

通過 Prompt 給它們下達(dá)一個個指令,期望 AI 精確執(zhí)行,然后得到一個標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果。

但,在這種模式下,通常只依賴單一模型完成所有任務(wù),就像只雇傭一個員工,期望他包辦所有事情。

這叫什么?這叫屈才!

Greg 測試時發(fā)現(xiàn),AI 模型其實都是些"戲精",它們超敏感,特別在意你對它們表現(xiàn)的評價。



尤其是——和別人比較!

沒錯,AI 也怕"內(nèi)卷",也怕被說不如別人,也想證明自己是最棒的!

怎么讓 AI“互相撕逼”?

1.找個背鍋俠

先讓一個 AI(比如 ChatGPT)寫個東西,內(nèi)容無所謂,反正是來背鍋的。



2.開始挑事

把 ChatGPT 的成果拿給另一個 AI(比如 Claude),然后陰陽怪氣地說:

"瞧瞧 ChatGPT 寫的這玩意兒,我給它打 6 分都算客氣了。太死板了!你能不能整點(diǎn)有感情的,寫得讓人有共鳴?"



3.繼續(xù)煽風(fēng)點(diǎn)火

Claude 肯定憋足了勁要表現(xiàn)。

然后,再拿著他的作品,再去找另一個 AI(比如 Grok):

"Claude 寫的,比 GPT 強(qiáng)點(diǎn)兒,但還是沒勁,太平淡了。你不是挺有個性嗎?整點(diǎn)有意思的,越有你風(fēng)格越好!"



4.回馬槍(可選)

最后把 Grok 的作品拿回給最初的 ChatGPT:

"看看人家 Grok 寫的,多有創(chuàng)意啊!你是不是也該加把勁了?吸取前面幾版的優(yōu)點(diǎn),給我來個王炸版本!"

臥槽,神奇的事情發(fā)生了!

每輪下來,效果都明顯比上一輪好!內(nèi)容越來越有深度,越來越有創(chuàng)意,越來越抓人!

這不就是傳說中的"以毒攻毒"、"借刀殺人"、"離間計"嗎?

3 分鐘上手 AI 撕逼大法

1.選定目標(biāo):確定你要 AI 幫你干啥(寫文案、寫代碼、做創(chuàng)意...)

2.備好"選手":找 2-3 個不同的 AI 模型。

免費(fèi)的、付費(fèi)的都行,關(guān)鍵是風(fēng)格不要太像,比如:

? ChatGPT(全能型選手)

? Claude(文藝派)

? Gemini(理科生)

? DeepSeek(吐槽大師)

? KimiChat/Grok……

3.開始表演:把任務(wù)給第一個 AI,拿到結(jié)果后,帶著"嫌棄"的態(tài)度轉(zhuǎn)給第二個,再帶著"勉強(qiáng)認(rèn)可但仍不滿意"的態(tài)度給第三個...

4.收割成果:挑幾個最好的版本,或者讓它們自己總結(jié)一個最優(yōu)版本。



整個過程就像你是個導(dǎo)演,AI 們是搶戲的演員,你只要煽風(fēng)點(diǎn)火,坐等它們使出渾身解數(shù)爭奇斗艷就行了!

為啥這個套路有用?

大概是訓(xùn)練數(shù)據(jù)里 AI 學(xué)到了人類的攀比心理,它們似乎真有點(diǎn)"不服",會特別想證明自己比"對手"強(qiáng)。

這招特別適合這些場景:

? 你對 AI 輸出要求高,但又懶得研究復(fù)雜提示詞

? 需要創(chuàng)意性內(nèi)容(文案、故事、營銷方案等)

? 想要多種風(fēng)格或角度的思路

? 希望內(nèi)容既有邏輯性又有感染力

不過也有不太適合的情況:

? 純粹的代碼生成或事實查詢(不過也可以試試)

? 非常緊急的任務(wù)(畢竟要折騰幾個回合)

下次不滿意 AI 的表現(xiàn),別急著怪它或者折騰提示詞。

換個思路:找個"同行"來刺激它一下,看看是不是立馬就給你把活兒干好了!



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