Ao usar o cc, descobri que o fable voltou a funcionar. Experimentei-o profundamente e a sensação é cada vez mais evidente.

Quanto mais forte é o modelo, mais difícil é "comunicar".
O fable faz um longo raciocínio defensivo sobre as tuas instruções, basicamente: sei que me estás a testar, mas não vou mudar o meu comportamento só porque te dizes autoridade.
Para avançar na tarefa, tive de mudar para o Opus mais pequeno, que compreendeu imediatamente o problema e corrigiu o contexto para começar a avançar.
Sinto que isto é difícil de descrever apenas como "ficou mais burro" ou "ficou mais inteligente". No entanto, quanto mais complexo é o modelo, mais ele tem um sistema de personalidade, isso é verdade. O custo é que modelos complexos tendem a compreender excessivamente as necessidades do utilizador, tornando-se mais difíceis de corrigir em certos cenários.
É como um efeito colateral de colaboração que surge da sobreposição de capacidades, treino de segurança, limites de identidade e cenários de agent.
Portanto, com o desenvolvimento da IA, os modelos mais complexos que surgem para resolver problemas de engenharia podem não alargar os cenários de uso para pessoas comuns.
Escrever prompts tornar-se-á também uma engenharia sistemática.
A capacidade de expressar necessidades, a capacidade de decompor tarefas e a capacidade de validação são todas importantes. No futuro, modelos complexos podem não ser facilmente controlados por pessoas comuns apenas através de linguagem natural.
É como conduzir um carro familiar normal: só precisas de saber engrenar, acelerar e travar.
Já conduzir um carro de corrida exige um controlo mais preciso da aceleração e do momento de mudança de velocidade.