「那時候完全是碰運氣。」博通公司（Broadcom）應用機器學習工程師里克·巴特爾（Rick Battle）說。他也是《星際迷航》研究的作者之一。雖然這項研究是在2024年進行的，但情況已經改變了。巴特爾等人表示，如今你在ChatGPT、Gemini或Claude等主流產品中遇到的新型AI模型，能夠更好地捕捉你提示中最關鍵的部分。它們大概不會因為語言上的細微變化而受到影響，至少不會以一種你能持續利用的方式受到影響。
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8️⃣ 计数排序 (Counting Sort)
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。