Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC 4.0.   Autores:  (1) Jiwan Chung, MIR Lab Yonsei University (   ); https://jiwanchung.github.io/  (2) Youngjae Yu, MIR Lab Yonsei University (   ). https://jiwanchung.github.io/  Tabela de links   Resumo e introdução   Método   Experimentos   Trabalho relatado   Conclusão   Limitações e Referências   A. Detalhes do experimento   B. Amostras de prompt  B. Amostras de prompt  Usamos os seguintes prompts para cada estágio do Long Story Short. Quebramos as linhas para maior visibilidade e, em vez disso, denotamos as quebras de linha reais com \n. Além disso, os itens listados nos prompts são abreviados com reticências (...).   Roteiro para enredo.  Sou um bot contador de histórias altamente inteligente.  Se você me der um roteiro, eu darei  você a breve sinopse em detalhes.\n\n  [Roteiro gerado]\n\n  Sinopse:   Pesquisa de índice de plotagem.  Sinopse:\n  (1) [Lote1]\n  (2) [Parcela2]\n  ...\n  (N) [LoteN]\n\n  Sou um bot de resposta a perguntas altamente inteligente.  Se você me fizer uma pergunta, eu lhe darei  um índice do gráfico que você deve procurar para resolvê-lo.\n  P: [Pergunta]\n  Índice dos 1 principais gráficos: (  Sinopse:\n  (1) [Lote1]\n  (2) [Parcela2]\n  ...\n  (N) [LoteN]\n\n  [Roteiro gerado]\n\n  Eu sou um bot de resposta a perguntas de enredo altamente inteligente.  Se você me fizer uma pergunta e candidatos, eu lhe darei  o índice da resposta.\n  P: [Pergunta]\n  Candidatos:\n  (1): [Resposta1]\n  ...\n  (5): [Resposta5]\n  A: (

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