Colei o prompt duas vezes e a precisão mudou
O método mais barato de melhorar o desempenho de um LLM, validado pelo Google Research em 7 modelos. Sem treinamento extra, sem engenharia de prompt. Só copiar e colar.
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De 6,7% para 68,3% de taxa de sucesso: foi o harness, não o modelo, que fez a diferença de 10x
O que os resultados do Terminal Bench da LangChain e os experimentos com o formato hashline revelaram. Por que o ranking do leaderboard se inverteu com o mesmo modelo: prompt, ferramentas e middleware foram os três fatores decisivos.