作者认为，在大型语言模型的提示中引入“怀疑”可以提高其性能。这一概念类似于“如果天赋不努力，勤奋可以弥补天赋”的观点。核心论点是，当大型语言模型面对不确定性或需要“怀疑”时，可能会进行更深入的推理并产生更好的输出。 AI
影响 这一观点提出了一种新颖的提示工程技术，可以增强大型语言模型对用户的实用性。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了一种提高AI性能的概念性方法。
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作者建议“怀疑”可提高AI性能
报道来源 [1]
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怀疑使AI变笨
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