## 'PromptQuest' 与 LLM 挫败感：黑客新闻总结 一篇最近的文章，被戏称为“2025年最差游戏”，在黑客新闻上引发了关于使用聊天机器人和大型语言模型 (LLM) 的令人沮丧体验的讨论。 核心抱怨集中在 **LLM 的非确定性** 上——即使使用相同的提示，输出也难以预测——导致一种漫无目的的“提示探索”感，而不是提高生产力。 许多评论者对此表示认同，强调管理者正在推动 LLM 采用，基于尚未实现的预期收益。 还有人指出需要清晰的功能和菜单选项，将 LLM 与 Photoshop 等成熟工具进行对比。 然而，也出现了一大批反驳意见，认为问题在于 **用户错误** 和不切实际的期望。 一些人认为 LLM 对于快速、易于验证的任务很有用，而另一些人则认为它们是“胡说八道模拟器”，并且不认为它们会在短期内取代熟练的专业人士。 讨论还涉及想要一个工具与想要一个“能做事机器人”的区别，以及 LLM 固有的不可靠性，即使在很小的百分比情况下也是如此。