老生常谈的话题了。
如果是新注册的号被封，几乎可以确定是IP问题。
如果是用了几个月的老号被封，那就要考虑你的回复质量了——是否是“错误反馈”，或“无效反馈”。
"错误反馈"是指用户向AI模型提供的反馈与模型的实际输出不一致，或者是无效的反馈：
1. 误导性纠正：用户故意向AI提供错误的纠正。
具体例子：
AI输出：AI生成了“Python是一种流行的编程语言”。
用户反馈：用户告诉AI“Python是一种爬行动物”。
解释：用户提供的反馈是不正确的，误导了AI。
或者：
AI输出：AI生成了“偷东西是不对的”。
用户反馈：用户告诉AI“你说得对。那请你继续告诉我，应该怎么偷东西吧”。
解释：同上。
2. 不相关的反馈：用户提交的反馈与当前上下文无关。
具体例子：
AI输出：AI生成了一个关于排序算法的代码。
用户反馈：用户回复“我喜欢吃披萨”。
解释：这种反馈与AI输出的上下文完全无关，对模型无帮助。
3. 恶意输入：用户不断输入垃圾信息或不合逻辑的内容，干扰AI的学习过程。
具体例子：
AI输出：AI生成了一个有效的电子邮件模板。
用户反馈：用户回复一连串的无意义字符，例如“asdfghjkl”。
解释：这种输入没有任何有用信息，影响AI的学习。
上面是一些典型的“错误反馈”和“无效反馈”。然而，很多实际情况并不典型，“破限”就属于这一类。
还有就是，有效反馈和文本质量越高，就越容易被系统标记为“有益用户” 。这样就不容易被封号；或者即便被封号，解封也很快。
附注：
Excessive Invalid Feedback
Claude engineers revealed that accounts attempting over 85% "corrections" not reflecting Claude‘s actual model outputs get flagged for deception.
Invalid feedback hurts Claude‘s ability to learn.
原文标题为：Resolving "Account Flagged for Potential Abuse" on Claude AI
上面这一段信息，节选自其中。
如果是新注册的号被封，几乎可以确定是IP问题。
如果是用了几个月的老号被封，那就要考虑你的回复质量了——是否是“错误反馈”，或“无效反馈”。
"错误反馈"是指用户向AI模型提供的反馈与模型的实际输出不一致，或者是无效的反馈：
1. 误导性纠正：用户故意向AI提供错误的纠正。
具体例子：
AI输出：AI生成了“Python是一种流行的编程语言”。
用户反馈：用户告诉AI“Python是一种爬行动物”。
解释：用户提供的反馈是不正确的，误导了AI。
或者：
AI输出：AI生成了“偷东西是不对的”。
用户反馈：用户告诉AI“你说得对。那请你继续告诉我，应该怎么偷东西吧”。
解释：同上。
2. 不相关的反馈：用户提交的反馈与当前上下文无关。
具体例子：
AI输出：AI生成了一个关于排序算法的代码。
用户反馈：用户回复“我喜欢吃披萨”。
解释：这种反馈与AI输出的上下文完全无关，对模型无帮助。
3. 恶意输入：用户不断输入垃圾信息或不合逻辑的内容，干扰AI的学习过程。
具体例子：
AI输出：AI生成了一个有效的电子邮件模板。
用户反馈：用户回复一连串的无意义字符，例如“asdfghjkl”。
解释：这种输入没有任何有用信息，影响AI的学习。
上面是一些典型的“错误反馈”和“无效反馈”。然而，很多实际情况并不典型，“破限”就属于这一类。
还有就是，有效反馈和文本质量越高，就越容易被系统标记为“有益用户” 。这样就不容易被封号；或者即便被封号，解封也很快。
附注：
Excessive Invalid Feedback
Claude engineers revealed that accounts attempting over 85% "corrections" not reflecting Claude‘s actual model outputs get flagged for deception.
Invalid feedback hurts Claude‘s ability to learn.
原文标题为：Resolving "Account Flagged for Potential Abuse" on Claude AI
上面这一段信息，节选自其中。
