与 AI 协作解新题:刻意让它撞出 100 个想法再全部试一遍
ivan_bezdomny · x · 2026-09-27
- 作者分享与 Astra 合作处理新问题时的刻意做法:不指望模型一次想对,而是设计一种机制让它能“误打误撞”产生约 100 个候选想法,然后全部尝试一遍。
- 在某些语言类工作上已经这样实践;作者认为 Jevons 型模型(效率提升反而推动更大规模使用)提供了把这种“撞想法”流程进一步扩展的可能。
- 思路与前文讨论呼应:LLM 未必靠“智能”解题,而是靠暴力枚举绕过人类记忆与抽象能力的限制,类似 Deep Blue 下棋。
所属事件:实践者分享让 AI 批量产出 100 个候选想法的工作法(2 条相关)→
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