看到有人套出kimi的系统提示词，试了一下，果然可以。在提示词里发现，针对前一段时间大模型不会比数字大小做的修复，突然想，如果不让大模型一步一步地分析，让他直接给出答案，还能正确地给出答案吗？用手机里的豆包APP试了一下，果然，不能。

为什么一步一步地分析可以，而直接给出答案就不行？这就牵扯到大模型的工作流程了。具体我不太清楚，但大致来说，就是大模型在做类似于完形填空的工作，只不过它是根据你输入的内容进行补充。更具体的一点是，它每次可能只生成一个单词（token），然后将这个单词和前面的问题合并在一起，再生成下一个单词，然后继续合并，继续生成，直到任务完成。

因为这个原理，也就导致了在数字比大小时出现的情况。当让大模型直接给出答案时，相当于限制大模型的输出，即只完成一轮“完形填空”。大模型此时给出错误答案，说明大模型的训练数据无法给出直接的正确答案。当然也可以说，大模型没有作弊，比如针对数字比大小做特殊训练。

当给出提示词，让其一步一步地分析时，相当于告诉大模型，不要直接给出答案，先说些“废话”，然后再根据“废话”生成答案，这相当于强制增加“完形填空”的次数。而大模型此时能正确地给出答案，说明大模型有一定的推理能力，但这个推理能力是需要用户“激活”的。那么，假如用户不会“激活”，就会导致，大致相同的问题，大模型可能就给出错误的答案。

解决的办法有两个：第一，用户学着“激活”大模型，即学会编写能让大模型发挥最大作用的提示词；第二，让大模型在工作流程上完善，比如增加系统提示词，将系统提示词和用户提示词合并在一起交给大模型。或者先让大模型根据用户提问，生成一个更完整的提问，然后再交给大模型给出最终答案。