“去年，投资人更倾向通用的具身智能叙事，比如偏好‘既能搬箱子、又能收拾桌子、还能叠衣服’的机器人。但现在则更看重能不能先扎进垂类场景，并且让客户愿意复购。这关系到商业化能力，也关系到能不能用数据飞轮突破真机数据不足的瓶颈。”刘年丰对《智能涌现》介绍。
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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Платон Щукин (Редактор отдела «Экономика»)