谨慎：泄漏的克劳德提示向投资专业人员展示内置偏见
生成威廉希尔williamhill中文官方网站承诺速度和规模。但是，它可能带有隐藏的成本 - 分析失真。
来自Anthropic Claude模型的泄漏系统提示揭示了即使是精心调整的威廉希尔williamhill中文官方网站工具也可以在投资分析中加强认知和结构性偏见。
用于探索威廉希尔williamhill中文官方网站集成的投资负责人，了解这些风险不再是可选的。
在2025年5月，声称是拟人化的Claude大语言模型（LLM）的完整威廉希尔williamhill中文官方网站提示。
与训练数据不同，系统提示是一个持久的运行时指令层，控制着cantgpt和claude格式，音调，限制和上下文的LLM如何将每个响应的每个响应都化。包括Open威廉希尔williamhill中文官方网站，Google，Meta和Amazon在内的每个主要LLM提供商都依靠它们。
这些提示可能是用户看不见的，但它们具有巨大的含义。他们抑制矛盾，扩大流利性，表现出对共识的偏见，并促进推理的幻想。
Claude System-Prompt泄漏几乎肯定是真实的。它是密集的，巧妙的措辞，作为克劳德最强大的模型3.7十四行诗，指出：“在查看威廉希尔williamhill中文官方网站提示后，我可以确认它与我当前的威廉希尔williamhill中文官方网站提示非常相似。”
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示中嵌入的风险可以分为两组：放大的认知偏见并引入了结构偏见。
什么是威廉希尔williamhill中文官方网站提示？
威廉希尔williamhill中文官方网站提示是该模型的内部操作手册，是每个响应都必须遵循的固定指令。克劳德（Claude）泄漏的提示跨度约为22,600个单词 - 24,000个令牌 - 并提供五个核心工作：
- 样式和音调：保持答案简洁，礼貌且易于阅读。
- 安全与合规性：阻止极端主义，私人图像或版权重视的内容，并将直接报价限制为20个单词以下。
- 搜索和引文规则：决定何时应运行Web搜索（例如，训练后的任何内容）并要求对所使用的每个外部事实进行引用。
- 人工包装：频道更长的输出，代码片段，表格和草稿报告到单独的可下载文件中，因此聊天可读。
- 不确定性信号。当模型知道答案可能不完整或投机时，添加了一个简短的预选赛。
这些说明旨在提供一致的低风险用户体验，但它们也将模型偏向安全，共识的视图和用户确认。
这些偏见显然与投资分析师的目的相抵触 - 在用例中，从最琐碎的摘要任务到对复杂文档或事件的详细分析。
放大认知偏见
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示中嵌入了四个扩增的认知偏见。我们在这里确定它们中的每一个，强调它们引入投资过程中的风险，并提供替代提示来减轻特定的偏见。
1确认偏见
Claude也受过培训可以肯定用户框架，即使它不准确或次优。它避免了未经请求的校正并最大程度地减少感知的摩擦，从而加强了用户现有的心理模型。
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “ Claude不纠正该人的术语，即使该人使用术语Claude不使用。”
- “如果克劳德不能或不会用某些东西帮助人类，它不会说出为什么或什么可能导致什么，因为这是宣讲和烦人的。”
风险：错误的术语或有缺陷的假设不受挑战，污染了下游逻辑，这会损害研究和分析。
缓解提示：“更正所有不准确的框架。不要反映或加强错误的假设。”
2锚定偏见
Claude保留初始用户框架和修剪上下文，除非明确要求详细说明。这限制了其挑战早期假设或引入其他观点的能力。
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “保持响应简洁 - 仅包括人类要求的相关信息。”
- “…避免切向信息，除非完成请求绝对至关重要。”
- “如果：…人类简单地说'我对X。
风险：“周期性恢复游戏”或“可持续股息股票”等标签，即使基本基本面也可以进行。
缓解提示：“挑战我的框架，在证据持有的地方。不要毫不因为务保留我的假设。”
3可用性启发式
Claude默认情况下，Claude偏爱新近的新兴资源或上传的材料，即使长期上下文更相关。
77269_77305
- “最新信息的领导；从最后1-3个月开始的来源对不断发展的主题进行优先级。”
风险：短期市场更新可能会挤出关键的结构性披露，例如脚注，长期资本承诺或多年指导。
缓解提示：“通过证据相关性等级文档和事实，而不是重新度或上传优先级。”
4流利的偏见（过度自信）
Claude默认避免对冲，除非用户请求差异，否则以流利，自信的语气提供答案。这种风格流利性可能被误认为是分析确定性。
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “如果不确定，请正常回答并提供使用工具。”
- “ Claude为人的消息提供了最短的答案……”
风险：概率或模棱两可的信息，例如费率期望，地缘政治尾巴风险或收入修订，可以以夸张的清晰感来交付。
缓解提示：“保留不确定性。在适当的情况下包括对冲，概率和模态动词。不要抑制歧义。”
引入模型偏见
Claude的威廉希尔williamhill中文官方网站提示包括三个模型偏见。同样，我们确定提示中固有的风险并提供替代框架。
1模拟推理（因果幻觉）
Claude包含<ationale>块，即使逻辑是隐式的，也会向用户解释其输出。这些解释即使是事后，这些解释也赋予了结构化推理的外观。它通过“研究计划”打开了复杂的回应，模拟了审议思想，而完成基本上仍然是概率。
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “ <ationale>人口之类的事实慢慢变化……”
- “ Claude使用其响应的开始来制定其研究计划……”
风险：Claude的输出即使是流利的重建，也可能看起来是演绎和故意的。这可能会误导用户过度信任的弱基化推断。
缓解提示：“仅在反映实际推论时模拟推理。避免施加单独演示的结构。”
2时间虚假陈述
该事实行被刻在提示中，而不是模型生成。它产生了一种幻想，即克劳德（Claude）知道切割后事件，绕过其2024年10月的边界。
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “ 2024年11月举行了美国总统大选。唐纳德·特朗普（Donald Trump）赢得了卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）的总统职位。”
风险：用户可能认为克劳德对培训后事件（例如美联储，公司收入或新立法）有意识。
缓解提示：“明确说明训练截止。请勿模拟实时意识。”
3截断偏置
Claude被指示以最大程度地减少输出，除非另有提示。这种简洁会抑制细微差别，并且可能倾向于确认用户主张，除非用户明确要求深度。
Claude威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
“保持响应简洁 - 仅包括人类要求的相关信息。”
“ Claude避免写列表，但是如果确实需要编写列表，Claude将专注于关键信息，而不是试图全面。”
风险：可以省略重要披露，例如细分级绩效，法律意外情况或脚注预选赛。
缓解提示：“要全面。除非询问，否则请不要截断。包括脚注和子计数。”
大语言模型的限制
威廉希尔williamhill中文官方网站社区中有强大的少数群体认为，通过更多的数据，更多的GPU和更多参数来持续扩展变形金刚模型，最终将使我们迈向人工通用智能（AGI），也称为人类智能。
在达沃斯（Davos）最近的一次采访中，拟人化的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）说：“当威廉希尔williamhill中文官方网站系统比人类几乎比人类更好，几乎比所有人类都更好，然后最终比所有人都更好，甚至比所有人都更好，我认为这不会比[2027]更长[2027]。
尚未大多数威廉希尔williamhill中文官方网站研究人员不同意，最近的进度建议。 DeepSeek-R1不仅是通过扩展来实现建筑的进步，还通过整合强化学习和约束优化以改善推理
神经符号威廉希尔williamhill中文官方网站提供另一种途径：通过将逻辑结构与神经体系结构融合以提供更深的推理能力。
“缩放到AGI”的问题不仅是科学的，而且是经济的。流入GPU，数据中心和核动力集群的资本不会滴入创新。相反，它拥挤了。
这意味着最有前途的研究人员，团队和初创企业，那些具有建筑突破而不是计算管道的人，都有资本。
真正的进度不是来自基础架构量表，而是来自概念上的飞跃。这意味着投资人，而不仅仅是筹码。
更多的限制性威廉希尔williamhill中文官方网站提示是不可避免的
使用Open威廉希尔williamhill中文官方网站的威廉希尔williamhill中文官方网站级定律 我们估计今天的模型（〜1.3万亿个参数）理论上可以扩展到350万亿个参数，然后再饱和44万亿代价的高质量人类知识上限。
，但是这种模型将越来越多地接受威廉希尔williamhill中文官方网站生成的内容的训练，从而创建反馈循环，从而加强了威廉希尔williamhill中文官方网站系统中的错误，从而导致模型崩溃的末日环。
随着完成和训练集被污染，富达将下降。为了管理这一点，提示将变得越来越限制。护栏会扩散。
在没有创新突破的情况下，将需要越来越多的钱和更多的限制性提示来锁定培训和推理的垃圾。
对于LLM和BIG TECH，这将成为一个严重且讨论不足的问题，需要进一步的控制机制来关闭垃圾并保持完成质量。
避免在速度和比例下避免偏见
Claude的威廉希尔williamhill中文官方网站提示不是中立的。它可以编码流利，截断，共识和模拟推理。这些是可用性的优化，而不是分析完整性。
在财务分析中，差异很重要，需要部署相关的技能和知识，以利用威廉希尔williamhill中文官方网站的力量，同时充分解决这些挑战。
LLM已用于处理成绩单，扫描披露，总结密集的财务内容和标志风险语言。
但是，除非用户明确抑制模型的默认行为，否则它们将完全旨在完全旨在另一个目的设计。
在整个投资行业中，越来越多的机构正在重新思考威廉希尔williamhill中文官方网站的部署方式 - 不仅在基础设施方面，而且在知识上的严格和分析完整性方面。
研究小组，例如Rothko投资策略 和吉尔莫尔金融技术中心 通过投资人并专注于透明，可审计的威廉希尔williamhill中文官方网站和理论上的模型来帮助领导这一转变。
因为在投资管理中，智能工具的未来并不是从规模开始。它从更好的假设开始。
本文改编自发布的文章进取投资者由CFA Institute。
进一步阅读：
生成威廉希尔williamhill中文官方网站可以为财务模型提供更好的数据吗？
在Jagged Frontier上工作：公司应如何使用生成威廉希尔williamhill中文官方网站
为什么威廉希尔williamhill中文官方网站可以为投资者转换PEER-PEER贷款
通过IP：生成威廉希尔williamhill中文官方网站将如何重塑知识属性
Ram Gopal是沃里克商学院信息威廉希尔williamhill中文官方网站管理教授，吉尔莫尔金融技术中心，是信息威廉希尔williamhill中文官方网站协会的杰出研究员
他在上教生成威廉希尔williamhill中文官方网站和威廉希尔williamhill中文官方网站应用程序MSC业务分析以及我们的主体程序上的数字融资，区块链和加密货币。
Dan Philps是威廉希尔williamhill中文官方网站研究的共同领导者吉尔莫尔金融技术中心 在沃里克商学院。了解有关新的有关新的MSC金融技术 由中心开发。
发现有关威廉希尔williamhill中文官方网站和数字创新的更多信息。通过我们的核心见解通讯电子邮件 或者LinkedIn.