这篇文章讨论了语言模型（LLMs）在理解否定时的问题。LLMs在处理否定句时表现不佳，无法正确理解否定的含义。人类在处理否定句时表现更好。通过技巧和训练，LLMs的性能可以提升。作者认为，LLMs和人类的认知能力是不同的，但通过架构创新可以逼近人类的认知复杂性。
多重否定句真的很煩啊！ 雖然 ruby 有 unless 可以用，就可以不用寫 if not 不過可以用 if ，就避免用 unless ，除非 unless 較符合原意。 unless content.blank? # .... end 畢竟 unless not 還是比較難在第一時間讀
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