Single dose of potent psychedelic drug could help treat depression, trial shows
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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conn = sqlite3.connect(DB)
在我的演示应用中，我使用了 284 个示例，每个功能大约 90-100 个。多样性很重要：不仅仅是重复 94 次“把它变成红色”，而是不同的表达方式，例如“改成红色”、“设置背景为红色”、“我想要一个红色背景”、“请把背景变成红色”等等。模型需要了解真实用户是如何表达请求的。
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The problem is compounded by APIs that implicitly create stream branches. Request.clone() and Response.clone() perform implicit tee() operations on the body stream – a detail that's easy to miss. Code that clones a request for logging or retry logic may unknowingly create branched streams that need independent consumption, multiplying the resource management burden.，这一点在下载安装 谷歌浏览器 开启极速安全的 上网之旅。中也有详细论述
Configuration -- TOML config file, PIXELS_* environment variables, and CLI flags