根据宝玉老师宝玉 关于notebooklm的反向工程获得的系统提示词，用自己最新分享的论文内容和读书笔记，生成了一个播客节目，不想用这个词，但效果只能说太炸裂了。 「LLM, Reasoning」论文 Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example 心有灵犀一点通，只用1 个训练样本去打动模型，让LLM的reasoning能力巨大提升。

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@dotey 所以現在就可以把跟LLM對答紀錄（我study 新主題常用方式），再餵給 notebooklm 做成一個好讀易懂解說包，真的是分享給別人或自我複習都好用

@dotey 放心用 炸裂 吧，ai 今年是惊喜中继续带来惊喜。体验过的懂得都懂。

💡 Learn how Reinforcement Learning can boost your trading performance! In this free Substack article I share full code of a trading algorithm based on Reinforcement Learning that beats other Machine Learning models as well as simply buying and holding the stock.

@dotey 炸裂就是炸裂嘛 有一点没明白，是如何利用宝玉老师的反向工程提示词的？

@dotey 你和马冬梅什么关系？

炸裂了！

🤣

@dotey 后面发言人角色交换了😅

@dotey 哈哈，有点电视广告的味道呀，主持人像是个托😅。看看能不能搞个辩论话题。

@dotey 真的炸裂🤯LLM费曼输出😂