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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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這個流行趨勢始於近一兩個月，在TikTok上，坐擁70多萬粉絲的博主「SherryXiiRui」率先開始這個潮流，她在多段影片裡持續重復「從明天起，你要變成中國人了」、以及來自電影《搏擊俱樂部》裡的一句台詞「你遇見我的時候，正是我人生中非常中國化的時期」，配合燒熱水飲用等長久被戲稱為「東方玄學」的操作——在這個系列裡，她一人即貢獻了20多條影片，逐個介紹中國人的養生智慧和玄學道理，每一條都獲得了一百萬以上瀏覽量，並成功帶火了這個標簽：「成為中國人」。
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Reporting contributed by Danielle Kaye。关于这个话题，heLLoword翻译官方下载提供了深入分析
The problem gets worse in pipelines. When you chain multiple transforms – say, parse, transform, then serialize – each TransformStream has its own internal readable and writable buffers. If implementers follow the spec strictly, data cascades through these buffers in a push-oriented fashion: the source pushes to transform A, which pushes to transform B, which pushes to transform C, each accumulating data in intermediate buffers before the final consumer has even started pulling. With three transforms, you can have six internal buffers filling up simultaneously.