Zajmij się swoim codziennym zadaniem (zakup, wybór, analiza tematu). Zwróć JSON {"simple_question":"...","research_task":"...","why_deep":"..."}. simple_question – jak zapytałby początkujący w jednym wierszu; research_task - ten sam temat przepisany jako problem badawczy z celem i co najmniej jedną ramą; why_deep — 1-2 zdania, dlaczego przydadzą się głębokie badania, a nie szybka odpowiedź.
Mechanika: częstym pytaniem dotyczącym sieci neuronowej jest jedno przejście. Model odpowiada na podstawie tego, co „pamięta” i często z całą pewnością się myli. Tryb głębokich badań działa inaczej: dzieli zadanie na pytania cząstkowe, przeszukuje wiele różnych źródeł, weryfikuje to, co znajdzie i zbiera ustrukturyzowany raport z wnioskami i linkami. Analogia: proste pytanie brzmi, jak zapytać znajomego „co kupić?”, a głębokie badanie polega na tym, jak zatrudnić asystenta, który zadzwoni do sklepów, porówna ceny i przyniesie stolik. Technika: aby aktywować tryb badawczy, sformułuj nie pytanie, ale zadanie - z celem i ramami. „Co jest lepsze?” daje pogawędkę; „Porównaj 3 opcje pod względem ceny, niezawodności i czasu i wyciągnij wnioski dla początkującego” – czytamy w raporcie. Insider: im węższa i bardziej specyficzna rama, tym głębiej model kopie – powierzchownie rozmazuje szeroką prośbę. Typowy błąd: pytaj w jednej linijce i czekaj na cud. Bez celu, kryteriów i formatu otrzymasz ogólną opowieść, a nie badania.