卡帕西大神氛围编码了一个名为“llm council”的AI应用，它将多个顶尖大模型如GPT 5.1、Gemini 3等组建成“理事会”，模型先独立作答，然后互相匿名评审和排名，最后由“主席模型”综合出最终答案。此机制揭示了模型间存在“集体自省”倾向，并为多模型集成和AI自我评估提供了一种颠覆性的新策略。
卡帕西大神周六随手玩了“Vibe Code”了一个超级好玩的项目，简直就是把现在的AI界给玩“坏”了，它叫做“llm council”，中文可以叫它“大模型理事会”！
这不是普通的聊天应用，它是一个超级八卦又睿智的AI全明星阵容评审团，而且它完全是以一种“我就是玩儿”的心态被创造出来的，但它揭示的AI世界的潜规则和真相，让我们看看这个充满极客精神的黑客作品到底藏着多少秘密，以及它如何挑战我们对现有大模型评估方式的认知。
LLM理事会：AI界的“奥斯卡”评审团正式出道
这个“llm council”项目的核心理念，简直就是脑洞大开到了极致，它模仿了一个智囊团或者理事会的运作模式，把市面上最顶尖的几位AI大佬——比如OpenAI的GPT 5.1、Google的Gemini 3 Pro预览版、Anthropic的Claude Sonnet 4.5以及xAI的Grok 4——全部拉到一个圆桌会议上，让它们为了你的一个简单问题而集体工作，开董事会。
你以前是不是觉得有问题就直接问一个模型就够了？“错”！现在是抱团取暖和相互竞争的时代，你的每一个提问，都将触发一场在幕后进行的AI辩论赛和评审会，这感觉就像是请来了全球最聪明的四位超级大脑来帮你解答问题，而且它们还得先进行一场内部PK，想想就觉得刺激无比，这种集合智慧和竞争机制的结合，才是这个项目的真正魅力所在。
颠覆传统的工作流：三步走揭示AI“宫心计”
这个“llm council”最骚气的地方在于它的三阶段工作流，它彻底打破了传统“用户提问-模型回答”的单线模式，变成了一个充满了“戏剧冲突”和“自我评估”的复杂过程！
第一阶段叫做“First opinions”，也就是“初次意见”：
你的问题会被同时扔给理事会的所有成员，它们每个人都必须立刻给出自己的“独立见解”，就像四位专家在同一时间递交自己的研究报告一样，用户可以在一个标签页视图里，一个接一个地查看这些原汁原味的初稿。
这本身就已经是一个非常有价值的“多角度比较”功能了，让你瞬间就能感受到不同模型在理解和表达上的细微差别和独特风格。
第二阶段才是真正大戏的开始，叫做“Review”，也就是“互相评审”：
在这个环节，每个模型都会看到所有其他模型的回答，但有一个非常巧妙的设计，那就是身份是完全匿名化的，模型们不知道哪份答案是谁写的，这有效地防止了它们搞小动作或者内部拉帮结派。
它们被要求从“准确性”（Accuracy）和“洞察力”（Insight）这两个维度，对所有答案进行公正的排名和评价。
精彩的一幕：AI们正在审它们的同僚，互相挑剔和赞美，这种“自我反思”和“互相博弈”的过程，简直就是把人类社会的“评审机制”给“数字孪生”了。
最后第三阶段是“Final response”，也就是“最终定稿”：
一个被指定为“Chairman LLM”（主席大模型）的成员，将带着前面所有模型的所有初次意见和评审报告，去进行综合分析和提炼总结，最终给出一个集大成的回答，这个回答融合了所有模型的优点，避开了它们的“坑”，并且经过了同行评议的洗礼。
理论上来说，它应该是一个“超级优化”过的、质量最高的答案，这种流程设计本身就是一种对现有大模型评估体系的巨大挑战和有力补充。
惊人的“集体自省”：AI也懂得“择优录取”
感到有趣和震惊的是模型们在第二阶段“评审”时的表现：它们出奇地愿意承认其他LLM的回答比自己的更好，这种“集体自省”和“择优录取”的行为，简直是打破了我们对AI“自我中心”的刻板印象。
这不像人类，很多时候我们在评审时会潜意识地维护自己的“面子”和“立场”，而这些AI似乎真的能做到客观公正地去评估内容本身的价值。
举个活生生的例子，在阅读“专业书籍”的章节时，理事会的成员们清一色地把GPT 5.1的答案评为“最佳”和“最有洞察力”的，而Anthropic的Claude则经常被排在“最后一名”，中间的模型则漂浮不定。
这种投票结果本身就是一种非常有趣的模型评估策略，它不再是基于人类的主观感受，而是基于AI同行的专业判断。
这种投票结果本身就是一种非常有趣的模型评估策略，它不再是基于人类的主观感受，而是基于AI同行的专业判断，这让人不禁思考，是否同行评议也是评估AI模型真实能力的一种金标准。
尽管卡帕西大神也提出了自己的主观质疑，他发现GPT 5.1虽然被集体力捧，但它常常太啰嗦和展开得太广，而Gemini 3则更精炼和更具条理，而Claude则过于简洁，这说明AI的审美和人类的偏好之间，依然存在着微妙的差异，但无论如何，这种自我评审的机制，为我们打开了一扇观察AI思维和能力边界的全新窗口。
代码至上与极客精神：一场“Vibe Code”的胜利
这个项目最燃的地方，在于它诞生于一种纯粹的极客精神和Vibe Code（氛围编程）的状态。
帕西大神直言不讳地说，这是他周末没事找乐子的产物，他想在一起阅读书籍的过程中，同时评估和比较多个大模型的表现，所以就顺手把它敲了出来，这种解决问题和探索未知的冲动，才是技术创新的真正原动力。
他甚至酷炫地宣称，这个项目不会得到任何支持，它是原样提供给所有人的灵感来源，代码是转瞬即逝的（Code is ephemeral now），库的概念也过时了（libraries are over），如果你想改变它，直接让你的LLM去改就行，这种洒脱和自信，简直就是对当代开源文化和技术迭代速度的一种生动诠释。
它告诉我们，黑客精神就是想到就做，就是不追求完美，只追求快速验证想法和分享乐趣，他的这种态度，无疑会激励更多的代码爱好者去大胆尝试和随心所欲地创造，毕竟，很多伟大的发明最初都只是一个好玩的想法。
LLM理事会的深远影响：评估体系的“范式转移”
llm council虽然只是一个小小一个周末项目，但它所蕴含的设计空间和对数据流的巧妙构建，却拥有巨大的潜在价值。
它提出了一种全新的LLM评估策略，那就是集体智慧和同行评议，传统的评估方法，往往依赖于人类评分者主观判断或者预设数据集上的指标测试，而llm council则把评估主体变成了被评估对象本身，让AI来评估AI，这是一种评估体系的范式转移。
它提供了一个去中心化的、可能更客观的质量衡量标准，而且，它也为我们深入理解LLM合奏（LLM ensembles）和多模型协作的设计空间提供了一个非常好的起点。
未来我们可能不会再仅仅依赖于一个超级模型，而是会依赖于一个由多个模型组成的、相互监督、相互协作的超级理事会，它们之间通过复杂的数据流进行信息的交互和观点的碰撞，最终形成一个超越任何单一模型的集体智慧体，这种集成学习和分布式智能的理念，正在以一种前所未有速度渗透到AI应用的每一个角落，这个llm council就是这个趋势的一个精彩的缩影，它让我们看到了AI世界正在发生的一场静悄悄的革命。
总结与展望：探索“LLM合奏”的无尽可能
这个llm council项目，就像一个小小的火花，点燃了我们对大模型集成和AI自我评估的无限想象，它不仅是一个有趣的Web应用，更是一个充满哲学意味的实验场，它向我们证明了，LLM理事会这种群策群力的模式，不仅可以提供多角度的答案，还能通过相互评审来提升最终输出的质量。
尽管作者声称不会支持和不打算改进，但它的核心思想——多模型并行处理、匿名化交叉评审和主席模型总结——已经为所有AI开发者和研究人员提供了一个极具价值的蓝图。
我们可以预见到，未来会有更多的llm council变种出现，它们可能会探索不同的评审标准、不同的权重分配以及更复杂的集成策略，例如，让模型进行辩论而不是简单地排名，或者引入一个人类评委的角色来校准AI的评估偏见。
无论如何，这场由Vibe Code开启的LLM合奏的探索之旅，才刚刚拉开序幕，它的设计空间是无限广阔的，等待着我们去一一解锁和尽情玩耍。