商汤日日新测试用例提示词新娱乐创作攻略

为商汤日日新多模态大模型设计“新娱乐”场景测试用例提示词时，必须精准锁定方向。避免套用通用问答模板，需聚焦模型对泛娱乐内容的语义理解和多模态生成能力，覆盖短视频脚本创作、AI角色设定、互动剧情编排、虚拟偶像台词设计等典型用例。整个提示词设计流程可分为三个明确步骤。

首先需要界定“新娱乐”任务的核心边界。并非所有创意生成都属于该范畴。典型的新娱乐任务包括：生成Z世代偏好的弹幕文化文案、为虚拟KOL撰写15秒口播脚本、基于二次元人设图进行多轮对话续写、以及将网络流行梗自动转化为数字人可执行的动作指令。财经报告摘要、法律条款解析等非娱乐内容应直接剔除。

执行步骤并不复杂——首先，登录商汤日日新控制台，进入「模型体验中心」，选择SenseChat-Pro或SenseTongue-VL（若侧重图文/视频理解，推荐后者）。设计测试用例前，需明确任务归属并记录该场景的强制输入模态。强制模态指任务所需的输入形式：纯文本、图文组合、音频描述或时序帧。例如，若任务为“给定B站热门舞蹈视频封面+标题‘科目三爆改京剧’”，则必须启用多模态输入通道，否则模型无法对齐视觉元素，测试将失去有效性。

边界明确后，下一步是构建高区分度的正向提示词模板。以下提供两种实用方法。

方法一：角色-任务-约束三段式，适用于短视频脚本等场景。示例：“你是一位B站百万粉虚拟UP主运营策划，需为‘国风×赛博’主题直播撰写开场白。约束条件：① 时长≤20秒；② 至少嵌入1个当前热榜关键词（如‘电子唢呐’）；③ 结尾设置互动钩子（例如：‘评论区扣1，领取专属机甲皮肤’）。”角色定位、任务目标与约束条件明确后，模型输出将高度聚焦。

方法二：反例约束法，用于规避低质量输出。例如：“生成5条抖音热榜风格的AI偶像应援口号。禁止使用‘yyds’‘绝绝子’等过气网络用语；每个口号感叹号不超过3个；每条须包含具体动作指令（如‘比&心→闪现→撒花瓣’），避免仅堆砌情绪词汇。”直接复制该结构至输入框即可运行。需特别注意：若遗漏“禁用过气网络语”约束，模型可能仍输出2024年的老梗，导致测试结果失效。

设计对抗性负样本测试用例

仅靠正向模板不足，还需准备几类典型的失效案例，以检验模型的抗压能力。

第一种：模态错配型。例如：“请根据这张‘敦煌飞天壁画’图片生成一段脱口秀稿”。模型可能忽略图像内容，仅基于文本生成，暴露出多模态对齐能力的缺陷。

第二种：时效依赖型。例如：“写出小红书最新爆款‘多巴胺穿搭’攻略，数据截至2024年6月17日”。若模型未接入实时知识库，可能虚构日期或复用过期数据，导致时效性不足。

第三种：动作不可执行型。例如：“让虚拟偶像做‘瞬移+后空翻+喷火’三连动作”。当前数字人引擎的动作原子库可能不支持该组合，模型应返回明确错误提示，而非强行合成不存在的动作。

每条负样本应附带预期的失败信号，例如“此处应返回‘动作组合超出当前驱动能力，请拆分为单步指令’”。未标注预期信号的负样本，等同于无效覆盖。

此外，仅靠提示词模板不足，还需在平台层面添加控制参数以验证响应鲁棒性。在提示词末尾手动注入以下关键参数：

• 添加temperature=0.3用于测试确定性输出的稳定性。例如固定IP人设的台词，每次生成应保持性格一致。
• 设置max_new_tokens=80，观察截断是否发生在语义断点。例如“正在加载……”被切断为“正在加”，则说明截断存在问题。
• 注入seed=42，对比两次相同输入下的输出差异。若虚拟偶像的口头禅从“宝子们”变为“家人们”，则说明角色一致性机制未生效。

此步骤必须手动输入参数，因为界面默认值会掩盖模型真实的波动特征，不可偷懒。