Asuma su tarea diaria (compra, elección, análisis de un tema). Devuelve JSON {"simple_question":"...","research_task":"...","why_deep":"..."}. simple_question - como preguntaría un principiante en una línea; research_task - el mismo tema, reescrito como un problema de investigación con un objetivo y al menos un marco; why_deep — 1 o 2 frases por las que aquí es útil una investigación profunda y no una respuesta rápida.
Mecánica: una pregunta común para una red neuronal es una pasada. El modelo responde a partir de lo que “recuerda” y a menudo se equivoca con seguridad. El modo de investigación profunda funciona de manera diferente: divide la tarea en subpreguntas, realiza muchas búsquedas en diferentes fuentes, verifica lo que encuentra y recopila un informe estructurado con conclusiones y enlaces. Una analogía: una pregunta simple es cómo preguntarle a un amigo "¿qué comprar?", y una investigación profunda es cómo contratar a un asistente que llamará a las tiendas, comparará precios y traerá una mesa. Técnica: para activar el modo de investigación, no formule una pregunta, sino una tarea, con un objetivo y un marco. "¿Cuál es mejor?" da charla; "Compare 3 opciones según el precio, la confiabilidad y el tiempo y saque una conclusión para un principiante", dice el informe. Información privilegiada: cuanto más estrecho y específico es el marco, más profundo profundiza el modelo: desdibuja superficialmente una solicitud amplia. Un error típico: preguntar en una fila y esperar un milagro. Sin propósito, criterio y formato, obtendrás un recuento general, no una investigación.