※ 引述《Naastik (Naastik)》之铭言： : Gemini 毕竟是老二，我懂，所以我今天测试了当今AI界的老大：ChatGPT 。 : 我测什麽呢？ : 我用他的「深度研究」功能，要他帮我推荐「史上最佳的摇滚专辑」。 : 只是这样而已，这不是什麽多了不起的研究吧？？？ 这种极度模糊的用语才是最恐怖的 从AI这波以及2000年後GOOGLE兴起後的东西来看 如何正确与完整的表达自己需求才是核心技能 上一篇推文末就有人指出这种极度模糊用语会造成那些分支结果 如果你是长时间使用，已经跟他聊过很多你的音乐品味。 那他的长期记忆大概可以拼出大概方向。新用户就只能随便猜个路线给你 然後看看乙方这个猜的路线合不合甲方的需求 不合需求就一直改改改改改 : C：「其实你这个已经是一个小型的摇滚音乐史研究了，深度研究无法处理如此大量的指令 : ，我建议用专案的方式来完成。」 就像上面说的，这是个极度发散的题目，他如果要囊括所有可能性等同於写N篇论文 就算是硕士论文也会集中在某领域的某个点上去探讨。博论大概3-4个领域内讨论。 聊天介面的Deep research在以前很好用，但是他很耗资源。 因为是产生一堆代理人去搜寻、摘要、整理。但随着使用者增加就慢慢限缩他的资源 到一个饿不死吃不饱的阶段。AKA让你不会觉得很乾，但实际上又没那麽多东西。 大概在GPT o3的时候就有这种感觉? 接着2026 Agent兴起，烧真金白银的token成为主流 一分钱一分货下让你可以仔细思考你的指令要如何在有限资源下最大效益化 又可以在自己电脑上贮存大量资料进行更後续分析 所以这种云端Deep research就束之高阁了 回到你的主题 在不确定性高的环境下就指定大方向，提示小方向。要他提个计画给你审/修 不然就用之前最夯的"灵魂拷问 (Grill me)"技能 把你从头到脚拷问过一次直到你知道自己的需求跟目标是甚麽 然後指定可靠度高的资料来源/资料库，网路那麽大甚麽屎都有 不知道那些来源是可靠就要他提供後自己去看一轮 或者看别人有没有做出现成Skill --

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