人們嘗試過各種奇葩策略，試圖從大型語言模型（LLM，ChatGPT等工具背後的AI技術）中獲得更好的回饋。有些人深信，威脅AI能讓它表現得更好；另一些人認為，禮貌待人會讓聊天機器人更配合；還有些人甚至要求機器人扮演某個研究領域的專家來回答問題。這樣的例子不勝枚舉。這都是圍繞著「提示工程」或「情境工程」——即建構指令以使AI提供更佳結果的不同方法——所形成的迷思的一部分。但事實是：專家告訴我，許多被廣泛接受的提示技巧根本不起作用，有些甚至可能是危險的。但是，你與AI的溝通方式確實至關重要，某些技巧真的能帶來差異。
spurious "dispense cash" commands. To prevent this problem, and assuage the
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“那段历史表明，（当时的）华人是被仇恨的资产阶级和资本主义系统的台柱。”这并非杜耀豪的判断，而是他从家族长辈的遭遇和史料阅读中归纳出的、那个时代加诸越南华裔群体的标签。正是这个标签，成为家族命运分岔的起点。
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他說：「這造成了進一步的法律和合約不確定性，使供應商和客戶在試圖確定最終責任歸屬時處於極為困難的情況——這是一個成本高昂且可能漫長的過程，可能需要數年才能解決。」