大型語言模型的工作原理是將你的話語分割成稱為「詞元」（tokens）的小塊，然後利用統計方法分析這些詞元，從而得到適當的回應。這代表你說的每一個字詞，甚至是一個額外的逗號，都可能影響AI的回答。問題在於，這種影響幾乎無法預測。雖然已經有許多研究試圖從AI提示的細微變化中尋找規律，但大部分證據相互矛盾，結論也不明確。
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在能力的提升、生态的健全、资源的投入影响下，各行各业正在尝试把智能体真正的用起来。根据麦肯锡2025年全球调研显示，约62%的受访组织已在部分业务中尝试智能体（23%为至少一个场景的规模化部署，39%为试验性应用）；但从业务职能的具体采用数据来看，产业对智能体的应用还处于早期阶段：根据该调查，对于智能体应用最多的职能依次是IT、知识管理、营销和服务，以应用最多的IT为例，仅有2%和8%的受访企业IT部门全面规模化（Fully Scaled）和规模化（Scaling）的应用智能体，以及6%和7%的企业IT部门试点(Piloting)和试验(Experimenting)的应用。。关于这个话题，91视频提供了深入分析
Source: Computational Materials Science, Volume 266