Svolgi il tuo compito quotidiano (acquisto, scelta, analisi di un argomento). Restituisce JSON {"simple_question":"...","research_task":"...","why_deep":"..."}. simple_question - come chiederebbe un principiante in una riga; research_task - lo stesso argomento, riscritto come problema di ricerca con un obiettivo e almeno un frame; why_deep — 1-2 frasi sul perché in questo caso è utile una ricerca approfondita e non una risposta rapida.
Meccanica: una domanda comune per una rete neurale è un passaggio. Il modello risponde da ciò che “ricorda” e spesso è fiduciosamente sbagliato. La modalità di ricerca approfondita funziona in modo diverso: suddivide il compito in sotto-domande, effettua molte ricerche tra diverse fonti, verifica ciò che trova e raccoglie un rapporto strutturato con conclusioni e collegamenti. Un'analogia: una semplice domanda è come chiedere a un amico "cosa comprare?", e una ricerca approfondita è come assumere un assistente che chiamerà i negozi, confronterà i prezzi e porterà un tavolo. Tecnica: per attivare la modalità di ricerca, formulare non una domanda, ma un compito - con un obiettivo e un quadro. "Quale è meglio?" dà chiacchiere; "Confronta 3 opzioni in base al prezzo, all'affidabilità e ai tempi e trai una conclusione per un principiante", afferma il rapporto. Insider: più il frame è stretto e specifico, più il modello scava in profondità, diffamando superficialmente una richiesta ampia. Un errore tipico: chiedere in una riga e attendere un miracolo. Senza scopo, criteri e formato, otterrai una rivisitazione generale, non una ricerca.
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