我花了不少时间尝试让LLM制作出真正值得听的播客。难点不在模型本身。

我想知道LLM能否生成一个我愿意主动去听的播客——具体来说，就是把Hacker News的讨论串变成音频。结果发现，写脚本反而是最简单的20%。剩下的就是对抗模型默认想做的一切。两个方法最有效：1. 约束条件胜过指令。告诉模型“要像对话一样”毫无效果。真正管用的是给两位主持人不同的信息——一个只读文章，另一个只读评论。他们因为掌握的事实不同，根本无法达成一致，所以会争论起来，而不是礼貌地互相点头。这一个约束条件比任何“自然一点”的提示都管用。2. 先生成前编辑。把整个评论串都丢进去，模型会平等对待每条评论——结果就像会议纪要。先加一个廉价的“制作人”模型，让它决定这集播客的主题，并挑选出几条值得讨论的评论，然后主模型再写稿，这是质量提升最大的一步。过程中也有一些搞笑的失败案例：模型把“API”读成“appy”，把1,204读成“一千两百零四”，还有一次我在脚本里加了“[叹气]”想增加点人性，结果语音只是面无表情地念出了“叹气”这个词。完整文章及音频示例：https://hnlisten.app/blog/i-told-the-ai-to-sigh 好奇其他在做AI生成音频/对话的人有没有什么诀窍来解决“听起来不像论文”的问题——尤其是如何强制产生真正的分歧。