LLMs 让"何时该放弃"变得更难判断

长期使用大语言模型后，用户越来越难判断何时该放弃一个无法解决的问题。因为 LLM 总能提供另一个看似合理的尝试方案，这让"无法解决"和"只需再试几次"的感觉变得几乎相同。作者以优化 Hashcat 模块为例，经过大量失败尝试后 LLM 最终找到了有效的优化方案，导致用户不再将十次失败视为放弃的理由。