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LLM 是一个函数。你给它什么，它就还你什么。

当你要发散性思维的时候，就少给它一些输入：输入越少，解空间越大，它才可能给出你没想到的方向。过早把自己的答案塞进去，拿回来的往往只是自己答案的回声。

当你要开始收敛的时候，就多加一些约束：格式、边界、标准越明确，输出越确定、越接近能直接使用的结果。

发散靠减法，收敛靠加法——同一个函数，旋钮在你手上。