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通过“威胁AI”（如输入对抗性指令或恶意内容）试图增强模型能力缺乏科学依据，且可能适得其反：

对抗性攻击的局限性：

大模型的训练数据通常来自海量历史积累，单个用户的输入对模型参数影响极小。

若攻击者试图通过“威胁”或恶意指令污染训练数据（如投毒攻击），需长期、大规模注入数据才可能影响模型行为。

模型的安全机制：

主流AI平台会过滤异常输入，并定期更新模型以抵御攻击。

例如，OpenAI会对滥用行为进行监控，并在30天后删除未授权的训练数据。

结论：单次“威胁”或对抗性提示对模型能力提升无效，且可能被平台识别并拦截。模型的安全性和训练数据质量主要依赖平台的防护机制。

网上所谓的ai提示词增强几乎是骗子，大家要小心。

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