大型語言模型的工作原理是將你的話語分割成稱為「詞元」（tokens）的小塊，然後利用統計方法分析這些詞元，從而得到適當的回應。這代表你說的每一個字詞，甚至是一個額外的逗號，都可能影響AI的回答。問題在於，這種影響幾乎無法預測。雖然已經有許多研究試圖從AI提示的細微變化中尋找規律，但大部分證據相互矛盾，結論也不明確。
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庞若鸣在Meta负责的是超级智能实验室，这是一个旨在构建比人类更强大系统的先锋团队。他在Scale AI联合创始人兼前首席执行官汪滔（Alexandr Wang）以及GitHub前首席执行官奈特·弗里德曼（Nat Friedman）领导下工作。