我曾经困惑为什么这么多人会对像Cursor和ChatGPT这样的LLM偶尔出现幻觉或犯错感到不满。它们是神奇的超级分析师……那么它们犯几次错误又有什么关系呢？ 我发现基本的质量控制、三角测量和桥接可以帮助你发现这些错误。我在Theia之前做过几份私募股权的工作，其中质量控制（即确保助理的模型没有问题）是这个角色的重要部分。新分析师会犯很多错误。我最喜欢的一句话（在凌晨2点）是“干得不错，但这一页上的每一个数字都是错的。”我觉得这很乏味和无聊，但这是工作中绝对关键的一部分。 我以前从未将其视为一种技能，但我发现自己每天都在使用它与LLM互动。我实际上并不认为LLM会完全停止犯错，所以这现在是你的一项核心技能。 我发现一些最佳的质量控制技巧是—— 1. 只需浏览模型/代码。你可以通过这种方式发现很多错误。 2. 基本的三角测量（例如，45%的内部收益率是错的，美国的比萨销售额不可能是500亿美元，因为Domino's是180亿美元，而且它们不可能做到40%） 3. 在模型内部相互桥接数字（例如，如果市场增长50%，而我们的市场份额从5%增长到10%，那么我们为什么不增长100%？去检查那些数字） 4. 与之前的分析进行桥接（例如，我们2028年的收入在之前的模型中是1.2亿美元，现在是1.44亿美元……具体发生了什么？哦，我们将每单位的价格从10美元提高到12美元，好的） 老实说，这归结为在页面上查看数字，并在接受模型之前思考五分钟。这看起来很明显，但我发帖是为了帮助任何人。