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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ВСУ запустили «Фламинго» вглубь России. В Москве заявили, что это британские ракеты с украинскими шильдиками16:45
智能体以LLM为代表的前沿模型作为大脑，通过软件工程令其可以在高阶目标驱动下完成复杂任务。可以说未来大部分的复杂AI应用都会以Agent为载体。事实上，我们在科幻作品中所看到的AI形象，比如《钢铁侠》中的贾维斯或《2001：太空漫游》中的HAL 9000，正是创作者对以Agent为载体的未来AI的直观想象。只是和物理世界交换的AI本身就极为重要和复杂，现在习惯上把这部分单独放在具身智能/机器人领域讨论。