under pressure (e.g. on 32-bit or smaller address spaces). You can use
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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热力图可以理解为一张“重点标记图”——图像中颜色越深的区域，代表模型应该越关注。比如指令是让机器人开办公室门，它会重点盯着门把手，而不是整扇门——不管门是木门、玻璃门还是什么颜色，只要把手在那儿，它就知道怎么操作。回到工厂搬料箱的场景也一样，模型关注的是把手，不是整个料箱，更不是整个视野里的工厂。，详情可参考safew官方下载
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BYOB (bring your own buffer) reads were designed to let developers reuse memory buffers when reading from streams — an important optimization intended for high-throughput scenarios. The idea is sound: instead of allocating new buffers for each chunk, you provide your own buffer and the stream fills it.