Näin teen tekoälyn syvällistä tutkimusta viidessä helpossa vaiheessa: 1. Pyydä suosikkisi LLM:ltä tohtoritason master-aihe, joka on suunniteltu LLM:ille juuri siihen aiheeseen, jota tutkit Selitä kiinnostuksesi aiheeseen, tutkimuksen lopullinen tavoite tai pidä se yleisenä nähdäksesi, mitä tulee takaisin 2. Liitä tämä pääkehote tutkimustilaan: @grok , @claudeai , @ChatGPTapp, @perplexity_ai , @Gemini jne Saat hyvän valikoiman hallusinaatioita valintaasi varten;) 3. Liitä jokainen tuloksena oleva raportti erilliselle välilehdelle yhteen Google-dokumenttiin Tämä mahdollistaa sen, että jokainen raportti pysyy siistinä, keskitettynä ja helposti päivitettävissä 4. Vie Google-dokumentti, jossa on kaikki välilehdet, yhtenä päädokumenttina (nyt sinulla on vain yksi dokumentti viiden sijaan) Minusta on todella tärkeää ymmärtää käyttämäsi LLM:n logiikka ja arvot sekä miten se muuttuu ajan myötä. Voit aistia LLM:ien taustalla olevien tiimien sisäiset arvot sen perusteella, millaisia tuloksia he ovat valmiita antamaan sinulle millaisissa aiheissa. 5. Lataa uusi pääraporttidokumentti takaisin samoihin LLM-tiedostoihin (uusiin keskusteluihin) ja pyydä heitä armottomasti haastamaan kaikki yksityiskohdat, palauttamaan lopullinen tohtoriraportti tutkimusaiheesta ja antamaan lähteet kaikkeen Lopullinen raportti tulee olemaan tulevan kontekstin lähde, johon en muuten vieläkään täysin luota Esimerkiksi kun tein tutkimusta Vevestä, saamani luvut heidän laskuistaan ja liikevaihdostaan olivat täysin vääriä, he saivat jopa perustiedot tuotteesta väärin, kuten sanoivat, että tietyllä NFT:llä oli 7 000 yksikköä, mutta todellisuudessa niitä oli 50 000. Ja matematiikka oli ihan sekavaa. Minun piti tarkistaa jokainen tuote manuaalisesti varmistaakseni. Tämä vie tietenkin aikaa, mutta se auttoi minua tietämään, mistä katsoa ja miten nähdä kokonaiskuva paremmin. Joka tapauksessa jatkossa voit käyttää tätä uutta syvätutkimusraporttidokumenttia antaaksesi paremman kontekstin kaikille kehotuksillesi. Tämä antaa sinun verrata omia ideoitasi ja oletuksiasi kohdennettua aineistoa vasten, jotta voit oikeasti luottaa kaikkeen siihen positiiviseen gaslightaukseen, jota saat seuraavan miljardin dollarin ideasi kohdalla. ...