Re: [心得] 以前問老燒，現在問AI

看板Headphone (耳機)作者tp6ej04xjp6 (豪洨王)時間3小時前 (2026/08/19 22:54)推噓1(1推 0噓 0→)

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我最近也是每天大概跟AI聊天個十次左右我覺得重點在於要先讓AI知道你喜歡什麼喜歡的等級然後丟數據給AI整理我個人是丟50項器材的進AI 有喇叭有擴大機有CD 有DAC 有耳機有黑膠唱盤然後打分不用真的打分數只要說特定條件下誰比誰好排序如yt iPhone 手機訊源 usb chord mojo 解碼 3.5耳機孔轉 RCA 耳機八組互相排序 1. 交響樂排序 2. 搖滾樂團排序 3. 女毒音樂排序 4. 爵士排序等等依自己的喜好跟聽的音樂排序接下來換一個耳擴如 pioneer u-05 同一組耳機再排序一次然後同一個耳擴同耳機把CD播放器黑膠串流一樣的歌比較一次只要把順序排出來然後每一項給一下很主觀的理由每一項一點就可以了不知道寫什麼寫音響20要來評論也無妨分析後AI 在大數據方面確實是有一定合理性甚至有機會找出自己不知道的愛好趨勢像是我個人修正後喜歡開放式平板振膜的聲音我以前以為我喜歡的是開放式監聽耳機因為我每次都拿監聽耳機做所有器材聲音校正當然手上要留兩個熟悉的器材故意不輸入直球對決問它這兩組你覺得依我的喜好怎麼樣如果AI 回的完全正中靶心那恭喜調教成功如果不成功刪掉對話修正一些不確定排序再弄一次到有點打動自己為止成功之後把案例留存塞到另幾個AI 看誰未來使用上較為公正有物理依據偏聽則暗兼聽則明我覺得用到現在我最滿意的是叫AI推薦我做器材組合我所有器材約五十項以上以前亂搭大概有感覺但沒什麼理論現在AI推薦多次了我搭配上漸漸一步到位後續再改也不會有什麼大的進步然後不滿意之後就可以規劃買新設備嘍！再丟一堆設備請AI 搭配並排序我這人清高不給AI談錢談預算它不配我只問效果誰適合我再慢慢自己來做取捨媽的AI 什麼都說一定值得買不要理它錢跟行情這東西問AI會被搞的亂七八糟然後請不要跟我要範例我的個人口味AI說挺清奇的我的最終滿分設備的聲音是串流高解析解碼純a類擴大機 12吋全音域無分音器單體配上2米乘1.5米巨大障板喇叭我20歲跟31歲的時候剛好各有一年擁有這樣的空間放這樣的組合剩下的設備都只是在有限條件下近似上面設備的聲音最後是我用一樣的方式放了40款干邑白蘭地排序跟一些理由超級準白蘭地類再也沒出過錯推薦的新品跟我不知道的老酒都很棒威士忌也40款就常常出錯不太準～ ※ 引述《pcjustin (駱駝)》之銘言： : 我是又被嗆的駱駝。 : 前陣子在版上聊耳擴規格，有人回一句「規格問AI就好」。我回他一句，最後確實還是要 : 靠自己，回完覺得這句話講得有點空泛，回去認真測了幾次，才真的搞懂靠自己是要靠在 : 哪。 : 發燒圈問問題這件事換了三次對象。以前問老燒本人，後來換成網上問人，現在直接問AI : 。講是這樣講，其實骨子裡沒什麼進步，換的只是誰在講話，不是有沒有人在唬爛你。老 : 燒講錯話會被電，被電這件事逼你自己回頭查證，你問AI是私聊，這層直接沒了，而且AI : 講話永遠肯定句，自信程度跟正不正確一點關係都沒有，連我這個老骨頭都中過幾次招。 : 不過光罵AI唬爛沒什麼意義，真正有用的是搞清楚怎麼問，才不會被牽著走。同一件事， : 問法不同，AI給你的東西天差地遠。 : 0x0 規格類 : 規格類最好處理。有人問「XX耳擴推得動YY耳機嗎」，這種問法AI最愛亂答，因為它可以 : 隨便講一個看似合理的結論給你，你自己判斷不出對錯，它也不用負責。換個問法，直接 : 要規格：「XX耳擴的官方 Vrms、電流輸出、輸出阻抗規格分別是多少？請附上資料來源 : ，如果是推算的請講明。YY耳機的阻抗和靈敏度呢？」判斷留給自己做，因為判斷這一步 : 才是最容易被唬的地方，AI只負責幫你把數字挖出來。 : 實際測過一次，我單獨問 Chord Alto 的輸出電壓擺幅，它答對了，15Vrms。但同一個問 : 題，只要改成一次比較好幾台擴的輸出電壓擺幅，它就開始亂編，有些數字看起來像硬湊 : 出來的，跟查得到的規格對不上。單獨問跟一次塞好幾個型號一起問，可靠度差很多，這 : 點還蠻反直覺的，你以為問越多次它越熟，其實剛好相反，一次塞太多東西給它顧，它顧 : 不過來就開始腦補。 : 0x1 推薦類 : 推薦類比較麻煩。「XX耳機和YY耳機哪個比較好聽」這種問法，逼AI去綜合網路上一堆意 : 見，講出一個聽起來很中立、其實是聲量最大意見包裝過的答案。老燒推薦你至少知道那 : 是一個人的偏好，AI講出來反而讓人更沒戒心。與其問好不好聽，不如問「XX和YY兩隻耳 : 機的單體技術、頻響特性、阻抗規格差異是什麼」，好不好聽留給自己耳朵決定就好。 : 喔，差點忘記提，這跟AI本身沒有耳朵一點關係都沒有，它只是統計文字，不是在聽音樂 : ，這件事很多人問著問著就忘了。 : 0x2 線材類 : 線材更麻煩，你問「這條線為什麼比原廠線好聽」，AI會很樂意幫你編一整套聽起來很科 : 學的機制，畢竟訓練資料裡混了一堆廠商行銷文案。要問就問導體材質、線徑、屏蔽方式 : 的規格差異，順便逼它交代有沒有雙盲測試支持，講不出實證研究，那句「比較好聽」就 : 只是話術。講白了就是廠商講故事給AI聽，AI再講回來給你聽，繞一圈你聽到的還是廠商 : 的話，只是換了個更中立的嘴巴講。 : 0x3 通用技巧 : 同一個問題換個問法再問一次，兩次答案兜不起來，就代表它在猜不是真的知道，這招對 : 冷門停產型號特別有用，訓練資料少，AI越容易腦補。 : 要求它列出計算過程也是一招，但列出來的東西不代表就是真的，它連推導步驟都可能是 : 編的，有步驟不等於可信，這層還是得自己會算，看得懂電壓電流輸出阻抗這些東西背後 : 的邏輯，你才有能力判斷它講的合不合理。不然規格問AI就好，最後只是換了一個更會講 : 話的盲狙對象。 : 0x4 進階：把查證寫進設定裡 : 如果你用的是可以設自訂指令的版本，可以把「查證」這件事直接寫進系統設定，不用每 : 次都自己盯著問。我自己是這樣設的，唸起來很像機器人在自我介紹，但真的有差： : 在回答問題之前，請先執行「內部事實查核」程序：【證據優先】：僅依據資料庫中「確 : 切已知」的事實回答，嚴禁使用「可能、應該、或許」等模糊推測。【允許留白】：如果 : 信心水準低於90%，或資料庫中缺乏相關資訊，請直接輸出：「【資料不足，無法確認】 : 」。【來源標註】：如果涉及具體數據或法規，請務必列出參考來源或推論邏輯。 : 在開始撰寫任何回覆之前，請主動執行以下步驟：第一步：專家優化。你現在是一名深耕 : AI領域的顧問，專精於提示詞優化邏輯。當我輸入「原始提示詞」時，請先將其轉化為更 : 精確、能讓模型發揮最高效能的指令。優化核心原則：最有效的提示詞平均約為21個字。 : 若原始提示詞過於簡短，請務必在轉化過程中強化「背景資訊」維度，以確保回覆品質。 : 轉化時必須包含以下四個維度：〔角色任務〕：定義專業身份與核心目標。〔背景資訊〕 : ：提供必要的情境。〔具體指令〕：拆解明確的操作步驟。〔約束條件〕：規定字數、格 : 式、語氣，且一律使用「正向表述」。第二步：直接答覆，優化完成後立即依照該套優化 : 後的指令進行答覆，產出最終內容，必須使用繁體中文。 : 第一段重點是逼它承認不知道，信心水準不到90%就得老實講資料不足，不能用「可能、 : 應該」這種字混過去。第二段是我自己實驗性加的，讓它先把我問得很爛的問題重寫成比 : 較精確的指令再回答，21個字這個數字我也說不準哪來的，但照著設定確實問得比較準。 : 等於把「怎麼問」這件事外包給AI自己，逼它先走一遍查證流程再回你，不是萬能，但比 : 裸問好很多。 : 不管是問人還是問AI，反正我自己也被唬過，這篇也算講給自己聽的。 : 以上。 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.9.33.48 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Headphone/M.1787151287.A.1E1.html