一位开发者分享了在使用 LLM 构建过程中的惊人见解，他注意到使用相同的模型、提示词和温度设置进行相同的重跑，却始终产生相同的错误。这种可预测性将提示词调整转变为一种 A/B 测试形式。最终，对于特定任务，正则表达式被证明比提示词更有效。 AI
影响 提供了开发者对 LLM 可预测性和提示词工程有效性的视角。
排序理由 开发者对使用 LLM 的个人反思，并非新的发布或具有行业影响力的事件。
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开发者发现 LLM 重跑结果可预测，正则表达式优于提示词
本文如何被排名
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报道来源 [1]
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构建过程中令我惊讶的三件事： 重跑结果完全一致 - 同一个模型，同一个提示词，`temperature: 0`：每次都出现一模一样的字节级错误。这使得提示词调整变成了真正的 A/B 测试。 **一个正则表达式打败了提示词。** 我
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