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GLM 给出结论，交给 NotebookLM 批判；NotebookLM 给出修正，交回 GLM 批判。来回几轮之后，一个经过双向检验的分析框架自然浮现出来。两个模型单独面对人类输入时都倾向于顺从，但面对另一个模型的结论时批判性会明显提高。字符渲染管线最难啃的部分就是用这个方式调出来的。
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除此之外，伴随着NPD、BPD、ADHD等概念的走红，一些带有医学或心理学诊断意味的测试也很受欢迎。，更多细节参见https://telegram下载
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