但真正的问题是，理想模型往往建立在需求高峰与利用率饱和的假设之上。而真实世界中的利用率，从来不会长期维持在高位。
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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。