但现实是，古典音乐世界的资源非常有限，音乐厅的演出席位有限，被反复邀请的往往是同一批人。要让一个新面孔进入这个体系，需要非常大的推动力，尤其是在市场层面。有些人比较幸运，即使不参加比赛也能被看见，但对更多人来说，如果没有表面的“卖点”，没有重要人物的支持，也不是社交媒体上的红人，几乎只有通过比赛才能挤进那批音乐厅常客当中，打开一些原本不会为你敞开的门。在获得奖项之前，你是同样的演奏者，但很多音乐厅不会考虑邀请你，因为他们已经有足够的人选来填满整个演出季。这就是现实。
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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。，推荐阅读91视频获取更多信息