Пока я сидела на довольно нудной лекции по креативным (очень креативным) приемам в Articulate Storyline (простите все любители Storyline) и думала, что все, абсолютно все сейчас можно завайбкодить, я параллельно листала новости и нашла для вас новый лайфхак.
Он мне понравился, потому что про любопытство – то, про что я всегда говорю на своих воркшопах и вебинарах про AI.
Исследователи из Fudan University проверили, как можно улучшить качество рассуждений (reasoning) AI на сложных задачах. И оказалось, что есть один простой, но очень сильный прием.
Если добавить в промпт идею “любопытного студента”, точность ответов повышается на 10–33%. Модель перестает спешить и начинает исследовать задачу: задает себе вопросы “что если”, “почему”, “как”, ищет альтернативы и рассматривает несколько путей решения.
Ловите промпт:
Ты умный и любопытный студент. Внимательно прочитай контекст, затем ответь на вопрос. Перед тем как ответить, подумай шаг за шагом. В процессе задавай себе вопросы вроде “что если”, “почему”, “как” и сам же на них отвечай, чтобы лучше разобраться в задаче.
А затем просто продолжайте свой запрос, уточняйте, итерациями доходите до своего лучшего результата.
В чем ценность?
Ответы становятся глубже, логичнее и менее шаблонными. Модель начинает работать как хороший ученик или методист: уточняет ограничения, сравнивает варианты, объясняет логику и предлагает решения, которые не пришли бы в голову с обычным промптом.
Попробуйте этот прием на одной из своих задач сегодня – при проектировании модуля, разборе кейса, придумывания практики или ассессмента. И сравните результаты.
Давайте вместе экспериментировать!
Как вам прием? Норм или стрем?😂