在超長上下文任務中使用自動提示工程（Automatic Prompt Engineer, APE）時，可能面臨的最大限制是什麼？
答案 （D）
核心概念
APE 的運作方式是「自動產生候選提示 → 用評分機制評估效果 → 保留最好的再迭代」。整套機制能不能work，完全取決於評分訊號準不準。到了超長上下文任務，輸出動輒橫跨大量段落，評估往往只能抽樣局部片段來打分，這個局部分數無法代表整份輸出的品質，於是 APE 就被錯誤的訊號帶著走——這是它在長文本情境最根本的限制。
答題技巧
快速判斷技巧：問某個「自動優化方法」的限制時，先想它靠什麼訊號在優化。凡是自動化迭代機制，弱點幾乎都在「評估訊號取得不易或不可靠」，答案常常就落在回饋／評估那一項。
易錯陷阱：(B) 的「記憶容量有限」是超長上下文的招牌問題，很容易被反射性選中。但要看清楚題目問的主體是 APE 這個方法，不是模型本身——主體看錯，答案就跟著錯。