在AI系統解決問題的方法上存在根本差異。大多數平台優先考慮速度而非內容,匆忙給出答案,而更好的方法則始於真正的理解。



拆解來看:首先是任務定義——我們實際在解決什麼?接著是意圖路由——這屬於哪個範疇?然後是意義的落實——建立上下文和相關性。最後是清晰的推理——逐步進行邏輯推導。

這種結構化的方法並不華麗。它不會因為速度最快而登上頭條。但產出?它們感覺不同。沉穩。深思熟慮。反應較少,更加連貫。當AI花時間理解再作答時,你會立即察覺到。
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RektButStillHerevip
· 11小時前
ngl 這思路對,但現在有幾個還在瘋狂卷速度…可惜用戶根本等不了那兩秒
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Rekt_Recoveryvip
· 11小時前
ngl 這感覺真的不同... 慢思考實際上可以幫你避免被清算。是我自己吃了虧才知道的 lol
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zkProofInThePuddingvip
· 11小時前
慢工出細活,這個我讚啊,比那些急吼吼的大模型靠譜多了
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SerumSqueezervip
· 11小時前
慢工出細活,這個思路對
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