OpenAI secures up to $110bn in record funding deal

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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。

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德黑兰警告华盛顿必须

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与此同时,第一个推论很有威力,它在用坏结果追责了决策者之余还为其加上了负面的道德评价(懒于思考)。在这种认知下,因为畏惧追责而用纠结拖延决策的做法就很容易理解了。和 AI 讨论决策的做法虽然能够一定程度上解决拖延决策的做法,但是其更像是一种掩盖,而非真正解决了问题。第二个推论则是控制欲的源头之一。,这一点在新收录的资料中也有详细论述

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关于作者

吴鹏,独立研究员,专注于数据分析与市场趋势研究,多篇文章获得业内好评。

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