本文解释了像ChatGPT和Claude这样的大型语言模型（LLM）主要作为复杂的自动补全系统运行，它们根据海量训练数据预测下一个词元，而非拥有真正的理解或记忆。作者强调，用户必须将提示视为一项技能，理解LLM在会话之间不保留上下文，并且其上下文窗口有限，这会导致明显的逻辑不一致。通过将心智模型从“心智”转变为模式匹配的预测引擎，用户可以提高提示的有效性，并更好地解读模型的输出，包括其生成看似合理但错误信息的倾向。 AI
影响 理解LLM的机制可以改善用户交互和提示工程，从而更有效地使用AI工具。
排序理由 文章提供了关于LLM如何工作以及如何有效提示它们的观点/解释，而不是宣布新版本或事件。
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