到了葡萄牙語學習的第三天，結果顯示我的準確率穩定在 90% 到 100% 之間，而研究者告訴我這比典型的英語母語學習者更高（推測原因是我能運用已有語言知識）。我的大腦正透過觀察名詞與動詞在螢幕上反覆出現的頻率，逐步抽取意義。
次日白天，三人合照时，大舅姿势僵硬，杜耀豪在一旁皱眉，露出意味复杂的微笑。在餐厅里，拌嘴再度升级为争吵。杜耀豪忍不住问：“为什么你们关系这么差？”二舅的回答直白得近乎残酷：“因为我们并不爱彼此。我们不在一起太多年了。”话音未落，大舅便以更激烈的言辞攻击杜耀豪母亲“破坏别人家庭”，母亲则反讽他是“全世界最好的”。二舅和杜耀豪只能在旁无奈劝架。
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1.1 环境初探：Ling Studio
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。