## 卓克：向AI提问时，如何得到高质量答案？

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容，来自于卓克老师主理的《科技参考》。最近这两年，有问题问AI，已经成了很多人的日常习惯。不过你有没有发现，同样的问题，有的人能得到特别精彩的答案，而有的人即便反复追问，答案也总是差点意思。

这到底是为什么呢？卓克老师发现，跟AI提问，其实有不少门道。今天，他就为你分享5个高阶技巧。那么，这5个技巧分别是什么呢？来，咱们有请卓克老师来展开说说。

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欢迎回到《科技参考》，我是卓克。

今天的AI模型就是一个精通无数门学科而且知识体系化的专家。尽管这位专家自己并不具备主动学习的能力，但客观上说，AI模型那已经是知识领域的“圣人”了。

从前向搜索引擎提问，得到的答案质量如果是60分的话，那今天问AI模型得到的结果通常质量是90分，而且效率至少高了5倍以上。所以，对普通人来说，有问题，以你自己的方式问给AI，就已经可以得到足够好的答案了。

但咱们得到的听众不是普通人，我们要更好的答案才可以。更好的知识，从AI模型的理论上说，其实是用更好的笊篱从知识分布的海洋里把它捞出来而已。

这期《科技参考》我就来介绍一些进阶的提问模式，帮助你了解怎么设计更好的笊篱，在知识分布的海洋里捞出更高质量的答案。

咱们把方法分为“高阶方法1.0”和“高阶方法2.0”，咱们先说1.0版本的高阶方法。

1. 反复追问，拉长对话链条

如果这个问题是一个值得讨论的话题，那么只要是这个话题相关的内容，你就把它在一个对话链条里，不断地针对AI的答复继续深入提问。当对话链条拉得很长，比如来回8个回合以上，你对这个专门话题的了解，就已经超过了绝大部分的科普者。这个方法很好理解，我就不举例赘述了。

2. 提高单次提问的信息密度

也就是说，你不要只问最简单的问题。一个复杂的问题想获得精准的答案，你应该包含多重的子问题，设置假设、设置边界条件、设置输出格式。

比如，你真实的目的是想对比一下，过去40年，中国和日本在科学成果上谁高谁低。你如果直接这么问，当然会得到很多结果。但我们因为对世界是有基础了解的，我们也不希望模型去看很多很水的文章，然后引用里面的内容回答你。

于是，你可以把这次提问的信息密度拉满。怎么拉满呢？我给你举个例子，我给AI的提示是这么写的：

> 请你在数学、物理、化学、生物、医学这5个领域里，分别找出每个领域中，学界认可度最高的5个奖项。然后分析每个奖项最近40年来获奖者的“学术国籍”是什么。如果奖项颁发不足40年，那么就完整统计这个奖项的所有颁奖历史。“学术国籍”指的是做出科研成果的科研资金的归属国，所以，有可能会出现科学家的国籍和“学术国籍”不一致的情况。然后，请你帮我仔细对比中国和日本在以上逻辑框架里，最近40年的科学成果的数量和质量。结论里要包含表格，以方便展现。

好，这就是我的提示词。

这里有多重的子问题。因为模型需要挨个分析5个学科领域里最出名的5个奖项是什么，还需要看奖项的具体内容，分析奖项的学术国籍，才能统计归纳。

而且这里提出了一个新的假设叫做“学术国籍”。

设置的边界条件就不是漫无边际的学术论文了，而是学术水平里最高的那一部分。

最后，我还强调了“结论里要包含表格”，我定制了格式。

于是，一个问题的信息密度就这样被拉到了极致。

你要有信心，今天绝大多数的最新模型的上下文长度都有200K token左右。比如，以GPT-5为例，官方给出的对话上下文规模是196K。如果按一个汉字一个token大致去算，也就是20万字的规模。那么在图书编辑里，纯20万字的内容如果编辑成书，最后你在出版书的信息页看到的这本书的字数，其实就是30万字的规模了。30万字的书其实已经有300多页了。

所以，你不必担心，多轮对话会突破上下文的长度上限，更不要担心，你输入的问题信息密度太高，其实离上限还远得很。我统计过自己和GPT-5的追问，追问到我实在不想问的时候，最多也就是三万字不到。

以上两条适用于所有对AI的提问，会让你的答案质量大幅增加。如果你每个问题都是这样问的话，你这样的用户在整个大模型用户中，可以位列前1%的水平，也就是，如果大家获得的答案质量有好坏不同的分布的话，你得到的基本就是质量排名最高的1%。

与此同时，我这里还有高阶2.0方法，会让你获得的答案质量排在前1‰的水平，我再来举几个例子：

1. 预设逻辑格式提问

什么意思呢？就是在问题里，把你的先验知识，你需要的判据、证据等级、否决标准都给列出来，然后让模型严格按照这个逻辑格式回答。

比如，某一个科研机构发布的成果说，某一个变阻器做出的存储器模拟矩阵芯片，今天已经超过英伟达（NV）的GPU的效能1000倍了，那这个研究突破到底是什么水平呢？

你只简单地问大模型，那他给出的结论，肯定不在你能理解的关于学术成果的评价体系里，结果最后你还是不知道这个成果到底有多牛。

那么我们就可以给大模型预设逻辑格式：

首先，你把论文扔给他，然后问，我要了解这个成果在计算方面的突破的程度。先评估学界对这个成果的评价，再统计类似评价度的成果在计算领域全球每年大约会产生多少个。最后再帮我评估，类似这样级别的成果，有多大概率在未来10年内的计算机中使用。

然后再设一个等级。第一个级别是使用这个技术制成了商品就算数。第二个级别是使用这项技术的计算产品成为今后通用计算设备里的主流部件那才算数。然后让大模型去评估。

因为你对“一个科研成果是不是重大”，感受最深的就是，它后来是不是在我家里出现了。因为你至少知道，很多科研成果是从生到死都没有出过实验室和各种学术会议室的，始终就没能成为产品里使用的技术。假如是这类突破，哪怕发在了顶级期刊，我觉得你也是不会太在意的。

2. 多案并行讨论

这个方法是在讨论解决方案的时候，不要追求单条的解决方案，也不要在追问中不断索要另外的解决方案。而是要在一条回答里，要求模型同时给出多条独立的推理链，然后对多个方案里类似的指标做横向对比，这样才有助于我们找到最优解。

比如说，你们家的停车位是人防工程的停车位，要安装电动汽车充电桩，物业不让你装。而你又知道像市住建委、人防办，早就针对人防车位安装充电桩发布过《安装指引》，而且政策不止是允许安装，还是鼓励安装。那么这件事应该怎么推进呢，怎么维护自己的合法权益呢？

一般人就会直接把疑问给到大模型让他去思考。

但在“多案并行讨论”这个方法里，你要这样说：前面内容都不变，从“这件事应该怎么推进，怎么维护自己合法权益”开始，后面加上“请给我5条逻辑上独立的解决方案，并对比这些方案最终解决问题的成功率的高低”。

然后你就会发现，有的方案是起诉物业，有的方案是打12345市民热线，有的是不起诉物业，而起诉房管局或者街道办事处没有尽到职责，有的是找人防办提供可以安装的说明等等。然后他还会给你仔细对比这5种方案的成功率高低。

5种方案里，你甚至可以捋出，物业、房管局、住建委、街道、人防办、国家电网、12345热线之间的博弈关系。所以，最后甚至可能出现这种情况：这5个方案，你哪个都没用，然后你会根据透露出的这几方的博弈关系，继续和模型多轮深入讨论，找到一个在博弈里一击必中的方法，让物业把这章盖了。

3. 提出难度梯度平滑的要求

这个方法就是在你面对一个具体的、特别陌生的知识点时，你要模型在回答问题时，给你多几个难度梯度的台阶。

举个例子，比如，光刻机后来发展到后期的时候，DAU采用了浸润式，你想知道什么是浸润式，为什么要这么做。

你如果直接把这个问题问给大模型，他大概率要给你解释核心指标，也就是那个数值孔径，浸润式就是为了扩大数值孔径。然后开始给你算，镜头与晶圆之间的空气折射率，这个折射率下的数值孔径公式给你列出来，算出没有浸润式的时候最大是多少，再把采用浸润式之后的数值给你算出来。

这么一对比，其中免不了给你搞出更多之前你根本没见过的英文缩写，什么OPC啊，什么RET啊，然后你整个就晕菜了。提问前，你搞不明白的那句话，数一数一共40个字。提问之后得到的答案，你再一看，看不懂的东西反而达到2000个字了，而且还带公式。

所以，当你发现这是一个完全不懂的知识的时候，你应该这样吩咐大模型，你说：

> 这个浸润式的知识我完全不懂，你要一次性用专业术语给我解释。虽然逻辑上可能是严密和完整的，但我肯定看不懂。为了让我能看懂，请你用4种难度梯度递增的方式，给我讲讲为什么光刻机要用浸润式。从最简单到最严谨，按这个方向给我列出来。

当你这样提要求以后，你会得到令人惊讶的知识递进的逻辑。你会发现，世界上没有任何老师和专家可以如此体贴地给你这么高质量的教学。

好，以上就是我在使用AI大语言模型的时候积累的一些使用技巧，希望你可以从中获得收获。

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好，内容听完了。

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好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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