实验表明LLM专家人设普遍不提升准确率且增加成本

Cameron Palmer 通过 MMLU-Pro 题库对 4 个模型在 5 种提示词条件下的表现进行测试。实验结果显示，增加专家人设并未提升事实准确率，部分模型准确率甚至出现下降。进一步数据显示，专家人设会导致部分模型推理 token 显著增加，其中 Ling 3.0 Flash 延迟最高增加 36%，整体成本与耗时上升。基于此结果，建议在关注成本与速度时移除专家人设。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。