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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。
"It's perfect," she writes in her research diary. "Just us and food. What more could I want?"
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最直接的路径，是广告化。与提高明面抽佣不同，广告化并不改变交易费率，而是将货币化重心转移到曝光、排序与推荐之上。商户为被看到的概率付费，而非为成交本身付费。从商业本质看，这是将抽佣从交易端移至流量端。，推荐阅读夫子获取更多信息
固定收入族最能看到購買力被侵蝕。