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我们的解决方法之一是通过“二次预训练”提高模型对重点操作对象的关注，可以提高数据使用效率，节省大量预训练数据。
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3. 在线学习的常态化与身份化： 约42%的硕士研究生通过全在线模式学习，这一比例在2030年有望突破55% [43]。这不仅解决了职场人士的时间碎片化问题，更大幅降低了异地学习的住房与生活隐形成本。
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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。