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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