微软研究院和 Salesforce的一篇新论文发现，即使是功能最强大的大型语言模型，如果面临的指令是分阶段而非一次性给出，往往也会表现不佳。该文作者运行六项任务进行研究，最终发现：当提示被拆分成多个回合时，大语言模型的性能平均下降了39%。

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