AIの深層研究を5つの簡単なステップで行う方法: 1. お気に入りのLLMに、研究対象のLLMS向けに特別に設計された博士レベルのマスタープロンプトを尋ねてみてください テーマへの興味や研究の最終目標を説明するか、あるいは一般的な内容で答えを期待してください 2. このマスタープロンプトをリサーチモードで貼り付けます:@grok、@claudeai、@ChatGPTapp、@perplexity_ai、@Geminiなど 選ぶために多彩な幻覚が見られます;) 3. 各レポートを1つのGoogleドキュメント内の別タブに貼り付ける これにより、各レポートをクリーンで集中管理し、更新しやすくなります 4. すべてのタブを含むGoogleドキュメントを1つのマスタードキュメントとしてエクスポートします(これで5つのドキュメントではなく1つのドキュメントになります) 使っているLLMの論理や価値観を理解し、時間とともにどのように変化するかを理解することがとても重要だと感じています。 LLMの背後にあるチームの内部価値観は、どのトピックでどんな結果を出すかから感じ取ることができます。 5. 新しいマスターレポート文書を同じLLM(新しいチャット)にアップロードし、詳細に厳しく異議を唱え、研究テーマの最終博士報告書を返却し、すべての情報源を提供するよう依頼します 最終報告書は将来の文脈の源となるでしょうが、私はまだ完全には信用していません 例えば、Veveについて調べていたとき、ドロップや収益などの数字が大きく間違っていて、製品の基本的な情報すら間違っていました。例えば、あるNFTに7,000ユニットがあると言っているのに、実際には50,000ユニットだったと言われていました。しかも計算もめちゃくちゃでした。すべての項目を手動で事実確認しなければなりませんでした。もちろん時間はかかりますが、どこを見れば全体像をよりよく見るかを知る助けになりました。 いずれにせよ、今後はこの新しい深い研究報告書を使って、すべてのプロンプトにより深い文脈を与えることができます。 これにより、自分のアイデアや仮定をターゲットとなるデータセットと照らし合わせることができ、次の10億ドルのアイデアに対して得られるポジティブなガスライティングのような美化を実際に信頼できるようになります。 ...