Beaucoup pensent encore que l'IA est simplement un moteur de recherche, alors qu'en réalité, elle ressemble davantage à un coach de pensée en évolution collaborative. Pour faire évoluer l'IA en conseiller stratégique, il suffit de maîtriser ces deux concepts :\n\n1️⃣ Chaîne de pensée : profondeur logique ⛓\n\nComme un professeur de mathématiques qui demande à ses élèves d’écrire les étapes de résolution, nous pouvons demander à l’IA de décomposer la logique, en transformant une proposition complexe en un cycle de raisonnement A → B → C.\n\nSignification : Comprendre la logique sous-jacente derrière les décisions de l’IA, combler les lacunes.\n\nCas d’utilisation : analyser le rapport financier de Tesla et expliquer étape par étape la logique qui vous a conduit à estimer que sa valorisation est surévaluée ou sous-évaluée.\n\n2️⃣ Arbre de pensée : étendue des possibilités 🌳\n\nComme déployer trois équipes d’exploration dans un labyrinthe, en essayant différentes branches. Nous pouvons faire en sorte que l’IA explore parallèlement plusieurs chemins vers le même objectif, tout en s’auto-évaluant, en éliminant les options faibles et en conservant les meilleures.\n\nCas d’utilisation : lors de la conception du contenu X, demander à l’IA : « Fournis trois angles d’approche différents (arbres de pensée) pour ce sujet, et évalue lequel a le plus d’impact sur le lecteur. »\n\nEssayez lors de la rédaction d’un contenu ! Ou bien, faites une simulation pour savoir si Trump va TACO !
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Beaucoup pensent encore que l'IA est simplement un moteur de recherche, alors qu'en réalité, elle ressemble davantage à un coach de pensée en évolution collaborative. Pour faire évoluer l'IA en conseiller stratégique, il suffit de maîtriser ces deux concepts :\n\n1️⃣ Chaîne de pensée : profondeur logique ⛓\n\nComme un professeur de mathématiques qui demande à ses élèves d’écrire les étapes de résolution, nous pouvons demander à l’IA de décomposer la logique, en transformant une proposition complexe en un cycle de raisonnement A → B → C.\n\nSignification : Comprendre la logique sous-jacente derrière les décisions de l’IA, combler les lacunes.\n\nCas d’utilisation : analyser le rapport financier de Tesla et expliquer étape par étape la logique qui vous a conduit à estimer que sa valorisation est surévaluée ou sous-évaluée.\n\n2️⃣ Arbre de pensée : étendue des possibilités 🌳\n\nComme déployer trois équipes d’exploration dans un labyrinthe, en essayant différentes branches. Nous pouvons faire en sorte que l’IA explore parallèlement plusieurs chemins vers le même objectif, tout en s’auto-évaluant, en éliminant les options faibles et en conservant les meilleures.\n\nCas d’utilisation : lors de la conception du contenu X, demander à l’IA : « Fournis trois angles d’approche différents (arbres de pensée) pour ce sujet, et évalue lequel a le plus d’impact sur le lecteur. »\n\nEssayez lors de la rédaction d’un contenu ! Ou bien, faites une simulation pour savoir si Trump va TACO !