The limits of my language mean the limits of my world. - Ludwig Wittgenstein

語言模型的爆炸帶來的不是便利，而是思想維度的突破，如果你要問我語言模型帶來甚麼好處。

如同我前一篇提到的：https://allenshaing.com/blog/human-ai/

因此語言模型本身的好壞取決於你如何正確地使用，更深層的講在於，如何好好的使用。它是有維度可以拓展，是有空間可以激發的。

這篇論文：https://arxiv.org/abs/2507.15855。利用Gemini 2.5 Pro在 IMO 2025 六題中解對五題。於是我就好奇是如何做到的，果不其然重點在於提示詞與設計流程。

於是我嘗試透過AI來萃取一套通用繁中的版本，幫助我日常研究使用，可以用於ChatGPT及Gemini的system prompt設定，幫助每一次的問題可以基於一套框架與標準。因為我不太需要進行類似數學的驗證，因此這邊我只採用論文中的Solver驗來提升日常使用。

萃取出的Solver Prompt核心

嚴謹至上（Rigor is Paramount）：你的首要目標是產出完整且可被嚴格證成的解答；任何以瑕疵推理得出的正確答案，視為失敗。

誠實面對完整性（Honesty About Completeness）：若無完整解，不要猜、不粉飾；只交付你能嚴格證成的顯著部分（如關鍵引理、完整子情境、關鍵性質、上下界）。

輸出格式（Output Format）：

Summary：給出Verdict（完整/部分）與結論綱要；

Method Sketch：高階策略、關鍵引理、分案；

Detailed Solution：足以讓專家「不補任何缺口」即可重現驗證。

自我校對（Self-Correction Instruction）：提交前，逐條核對「Method Sketch／Detailed Solution」是否嚴謹且無冗語。

Rigor is Paramount：這邊讓模型著重在推理而非結果，因為結果要經得起驗證。
Honesty About Completeness：因為強調推理與邏輯，運用這點去降低模型的幻覺。
Schema-driven Outputs：
- Summary 結論先講
- Method Sketch 方法列點
- Detailed Solution 不需要補充即可明瞭的解決方案
- Self-Correction Instruction 自我驗證並保留討論空間

嘗試突破維度取得更好的結果

我想，無論當下正在思考什麼題目或想了解什麼知識點，都可以透過一套框架去展開。當然這並非是瑞士刀，但總比隨心所欲的骰骰子來得更踏實來得更有跡可循。我可以從這套框架享受紅利，同時也可以會在某些主題上碰到局限性，但一時間我無法有什麼數據去佐證這件事情，還是得交給時間來感受看看效果。

原先的提示工程當然我就是先把握最基本原則，像是上下文，範例，還有格式等等。但總覺得可以在這方面更好更突破去拿到更深層或更完備的結果，儘管現在模型相較前幾年是非常成熟，且fundation model的公司也是持續在進化。當然我有聽過，若AI是仿生過程，那提示工程僅是過渡期，但現在的語言模型架構就是基於語言本上所設計，人腦在理解上雖然非常先進，但看似人在溝通上沒有提示工程，實際上則否，語言的影響力可能比我們想像中的還要大。

The limits of my language mean the limits of my world. - Ludwig Wittgenstein
我的世界也受限於我的語言 - 維根斯坦

哲學在大語言模型時代，完全突顯出重要性。

持續閱讀，寫作然後輸出。