探究前沿模型的「下一代架構」想像：基於學童人設的提示實驗
為何重要
此研究揭示了模型內部可能存在強大的通用設計先驗或在訓練資料間接影響下，即便無軟體需求驅動，仍傾向生成特定架構。 對產業而言，「教師人設」或許可作為一種嶄新的 Prompting 風格，用來探索模型內隱的架構想像空間。 若加速器或軟體架構能迎合這些被確認的共同想像趨勢，未來的產品部署與導向設計效率可能有潛在最佳化空間。
這份研究透過特定的提示工程手法，觀察前沿 AI 在不同人設設定下，對未來架構藍圖的編織能力與穩定性。
- 實驗涵蓋 OpenAI、Anthropic、xAI 與 Google DeepMind 等六種前沿模型，並使用相同的三階段提示序列進行重複測試。
- 在特定的「學童人設」約束下，模型普遍收斂至包含記憶管理、專家路由與延遲解碼的共同架構模式。
- 特色案例顯示，GPT-5.6 Sol 繪製的後備架構與獨立繪製的 GPT-6 Astra 結構高度重疊。
- 移除人設後的控制執行結果顯示，模型缺乏類似的穩定收斂特徵，暗示該心理框架對影響生成的關鍵。