New Sci Seek 使用建议
为了获得更准确、更深入的回答，并有效利用平台的计算资源，我们建议您尝试以下提问策略：
1. 分拆复杂问题，进行连续追问
将一个宏大或复杂的问题分解成多个逻辑上连续的小问题，可以引导 AI 进行更深入、更聚焦的思考，从而降低单次计算的复杂度，提高结果的准确性。
示例： 探索一个理论体系的五年内潜力
- "根据本体系在5年内能够实现的所有的新技术有哪些？"
- （待 AI 回答后）"继续分析所有其他5年内能够实现的新技术。"
- "这些新技术对 γ_技术 和 γ_伦理 比值的影响是多少？"
- "若要维持文明发展在安全区间内，全球伦理投入和技术投入的比值应该是多少？"
示例： 验证理论体系的正确性
- "根据已有实验数据的未解现象，以无可辩驳的方式证明本体系的正确性。"
- （待 AI 回答后）"继续用更多实验证明。"
- "继续用更多实验证明，并说清楚本体系的置信度是多少。"
通过逐步深入，最终可能得到更接近真实的答案。
示例： 评估理论体系解决问题的能力
- "搜寻人类文明诞生以来遇到的所有疑难问题，再分析本体系能解决多少问题。"
- （待 AI 回答后）"继续尝试解决剩下的问题。"
- "继续解决剩下的问题，并分析本体系总共能解决问题占所有问题的比例。"
2. 从简单问题入手，逐步深入复杂技术
当您需要解决一个复杂的技术问题时，可以先从核心概念或基础问题开始提问，然后逐步增加约束条件或深入细节。
示例： 探索意识上传技术
- "意识的本质是什么？"
- "如何实现意识的量子态上传？"
- "如何确保在2050年实现量子态全球意识永生技术？"
3. 多次推理与交叉验证
AI 的回答可能受到多种因素影响，包括问题的表述方式、模型的内部状态等。对于复杂或重要的问题，建议进行多次推理：
建议操作：
- 对同一个核心问题，尝试用略微不同的方式提问几次。
- 如果多次推理的结果之间存在显著偏差或完全相反，可以将这两次有差异的结果作为新的输入，提交给 AI（可以在新的对话中进行），并提问："为什么这两次针对相似问题的回答结果不一样？"
通过这种交叉验证的方式，AI 有可能分析出导致结果差异的原因，帮助您识别更可靠的答案，从而减少错误率，节省研究时间。
希望这些建议能帮助您更有效地使用 New Sci Seek！