"क्लॉड से पूछो, जवाब कॉपी करो, और टैब बंद कर दो।" "तुम्हें लगता है कि तुमने समझ लिया, लेकिन इतनी गहराई से नहीं कि दूसरों को समझा सको।"
अगर हर बार रिसर्च करते समय ऐसा होता है, तो इसका कारण शायद क्लॉड की कमी नहीं, बल्कि यह है कि आप एक ही सवाल से सब कुछ खत्म करने की कोशिश कर रहे हैं।
मैं भी लंबे समय तक ऐसा ही करता रहा। इसे सर्च बॉक्स के विकल्प के रूप में इस्तेमाल करना और पहले जवाब के बाद बंद कर देना।
बाद में, मुझे याद नहीं रहता था कि निष्कर्ष वास्तव में क्या था। मैं एक शानदार पार्टनर को सिर्फ एक तेज़ डिक्शनरी के रूप में इस्तेमाल कर रहा था।
मेरे लिए टर्निंग पॉइंट स्टैनफोर्ड द्वारा प्रकाशित STORM नामक एक रिसर्च सिस्टम की अवधारणा थी।
STORM ने अपने पेपर में प्रदर्शित किया कि सिर्फ एक के बजाय कई दृष्टिकोणों से रिसर्च करने पर काफी उच्च गुणवत्ता वाले लेख प्राप्त होते हैं।
विशेष रूप से, विशेषज्ञों द्वारा "अच्छी तरह से संगठित" माने जाने वाले लेखों का प्रतिशत निरपेक्ष रूप से 25 अंक अधिक था, और कवरेज की चौड़ाई 10 अंक अधिक थी (arXiv:2402.14207)।
आप इस "बहु-दृष्टिकोण प्रश्न पूछने" की विधि को बिना कोई विशेष सॉफ्टवेयर इंस्टॉल किए, केवल क्लॉड में क्रम से चार प्रॉम्प्ट पेस्ट करके अनुकरण कर सकते हैं।
मैंने नीचे सभी चार प्रॉम्प्ट प्रदान किए हैं।
जब तक आप पढ़ना समाप्त करेंगे, आपके पास चार कॉपी-पेस्ट करने योग्य प्रॉम्प्ट होंगे जो क्लॉड को "कभी-कभार सर्च के विकल्प" से "5 मिनट में सभी प्रमुख बिंदुओं की पहचान करने वाले रिसर्च पार्टनर" में बदल देंगे।
संबंधित लेख: Claude Code Textbook - Basics
https://note.com/nobel/n/n7d7a422f828f
आखिर STORM क्या है?
पहले, स्रोत सामग्री के बारे में थोड़ा।
STORM, स्टैनफोर्ड OVAL लैब (Open Virtual Assistant Lab) द्वारा बनाई गई एक रिसर्च सिस्टम है जो किसी विषय दिए जाने पर स्वचालित रूप से उद्धरणों के साथ लंबे-फॉर्म के लेख लिखती है।
नाम का अर्थ Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking है, और इसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन, NAACL 2024 में प्रस्तुत किया गया था (arXiv:2402.14207)।
कोड MIT लाइसेंस के तहत GitHub पर उपलब्ध है, और लिखने के समय इसके 28,000 से अधिक स्टार हैं। एक लाइव संस्करण भी है जिसे आप तुरंत अपने ब्राउज़र में आज़मा सकते हैं (storm.genie.stanford.edu), जिसके 70,000 से अधिक उपयोगकर्ता होने की सूचना है।
जब आप कोई विषय दर्ज करते हैं, तो आप देख सकते हैं कि यह पृष्ठभूमि में वेब खोजते हुए उद्धरणों के साथ एक लेख बना रहा है। यदि आपको तुरंत स्रोत लिंक के साथ एक लंबा टेक्स्ट चाहिए, तो लाइव संस्करण का उपयोग करना तेज़ है। मैं इस लेख में जो पेश कर रहा हूं, वह वह पूर्ण ऑटोमेशन नहीं है, बल्कि आपके सामान्य क्लॉड वार्तालापों में STORM की मुख्य अवधारणा—"बहु-दृष्टिकोण प्रश्न पूछना"—का अनुकरण करने का एक तरीका है।
STORM की कुंजी यह है कि यह तुरंत लिखना शुरू नहीं करता है। यह "पूर्व-रिसर्च" चरण को तीन चरणों में विभाजित करता है: (1) विषय के लिए संभावित दृष्टिकोणों की पहचान करना, (2) उन दृष्टिकोणों वाले लेखकों द्वारा विशेषज्ञों से प्रश्न पूछने वाली बातचीत का अनुकरण करना, और (3) एकत्रित जानकारी को एक रूपरेखा में व्यवस्थित करना। पेपर के अनुसार, रिसर्च को स्वचालित करने का दिल यह है कि "क्या आप स्वचालित रूप से अच्छे प्रश्न उत्पन्न कर सकते हैं," और केवल AI से "प्रश्न पूछने" के लिए कहना अच्छी तरह से काम नहीं करता है। इसलिए आप चौड़ाई और गहराई हासिल करने के लिए पहले कई दृष्टिकोण तैयार करते हैं।
दायरे को स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है। STORM एक ऐसी प्रणाली है जो "पूर्व-रिसर्च में मदद" करती है। आधिकारिक README स्पष्ट रूप से बताता है कि आउटपुट अभी तक प्रकाशन के लिए उपयुक्त गुणवत्ता का नहीं है और इसमें महत्वपूर्ण संपादन की आवश्यकता है, लेकिन यह अनुभवी विकिपीडिया संपादकों के लिए पूर्व-रिसर्च चरण में उपयोगी है। दूसरे शब्दों में, मैं यहां जो पेश कर रहा हूं, वह "क्लॉड के लिए एक जादुई ट्रिक नहीं है जो एक आदर्श लेख उगल दे," बल्कि "एक टेम्पलेट है जिससे क्लॉड मानव द्वारा निर्णय लेने से पहले 5 मिनट में सभी चर्चा बिंदुओं की पहचान कर लेता है।"
क्यों एक "एकल प्रश्न" हार जाता है
जब आप क्लॉड से "[विषय] के बारे में बताएं" पूछते हैं, तो आपको आमतौर पर बहुमत का दृष्टिकोण मिलता है। सबसे सामान्य ढांचा, एक सतही सारांश। यह सुरक्षित है और बुरा नहीं है, लेकिन यह गहरा नहीं है।
लेकिन किसी भी एक विषय के लिए, अलग-अलग लोग अलग-अलग चीजें देखते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप एक व्यवसायी, एक शोधकर्ता, एक संशयवादी, एक अर्थशास्त्री और एक इतिहासकार से पूछते हैं "क्या रिमोट वर्क उत्पादकता बढ़ाता है?", तो उत्तर पूरी तरह से अलग होंगे। व्यवसायी जमीनी वास्तविकता देखता है, संशयवादी उन तथ्यों को देखता है जिन्हें समर्थक अनदेखा करते हैं, और अर्थशास्त्री देखता है कि किसे लाभ होता है। यह मूल रूप से वही है जो एक पीएचडी छात्र करता है: सिर्फ एक के बजाय एक साथ कई प्रश्न निर्धारित करना।
STORM पेपर ने इस अंतर को संख्याओं में दिखाया। बहु-दृष्टिकोण प्रश्न निर्धारित करके बनाए गए लेख एक आधारभूत विधि (पहले एक रूपरेखा तय करने और फिर उसे खोज परिणामों से भरने का सामान्य तरीका) की तुलना में संगठन में 25 अंक और कवरेज में 10 अंक बेहतर थे। यह STORM की केंद्रीय खोज है: "दृष्टिकोण बढ़ाने से अंधे धब्बे सामने आते हैं जिन्हें एक एकल प्रश्न कभी नहीं देख सकता।"
और बहु-दृष्टिकोण प्रश्न पूछने की यह अवधारणा बिना विशेष सॉफ्टवेयर के पुन: प्रस्तुत की जा सकती है। यहाँ मुख्य विषय है।
आप क्लॉड को क्रम में चार प्रॉम्प्ट भेजते हैं ताकि एक प्रवाह बनाया जा सके:
(1) 5 दृष्टिकोणों से स्कैन करना
(2) विरोधाभासों का मानचित्रण
(3) एकीकरण
(4) स्व-ऑडिट
प्रॉम्प्ट 1: 5 दृष्टिकोणों से स्कैन करना
यह विधि का दिल है। नीचे दिए गए प्रॉम्प्ट को क्लॉड में पेस्ट करें, केवल पहली पंक्ति में [विषय] को अपने विषय से बदलें।
1मैं [विषय] को गहराई से समझना चाहता हूं।2कृपया 5 विशेषज्ञों के रूप में कार्य करें और अपने-अपने दृष्टिकोण से इसका विश्लेषण करें।341. व्यवसायी: कोई जो इसे रोजाना संभालता है।5 जमीनी वास्तविकता क्या है जिसे विद्वान अक्सर अनदेखा कर देते हैं?62. विद्वान: कोई जिसने वर्षों से इस पर शोध किया है।7 सहकर्मी-समीक्षित साक्ष्य वास्तव में क्या दिखाते हैं?8 यह सामान्य ज्ञान से कहां टकराता है?93. संशयवादी: कोई जो मानता है कि मुख्यधारा का दृष्टिकोण गलत है।10 सबसे मजबूत प्रतितर्क क्या है?11 समर्थक किन तथ्यों को सुविधाजनक रूप से अनदेखा कर रहे हैं?124. आर्थिक दृष्टि: कोई जो पैसे का पीछा करता है।13 वर्तमान कथा से किसे लाभ होता है?14 कौन से हित शोध या जानकारी को विकृत कर रहे हैं?155. ऐतिहासिक दृष्टि: कोई जिसने अतीत में समान पैटर्न देखे हैं।16 ऐतिहासिक समानताएं क्या हैं?17 वे कैसे निकले?1819प्रत्येक दृष्टिकोण के लिए, कृपया प्रदान करें:20- 2 वाक्यों में केंद्रीय दावा21- इसका समर्थन करने वाला सबसे मजबूत साक्ष्य22- एक अंतर्दृष्टि जो केवल यह दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है और दूसरों से नहीं आएगी
आपको एक ही विषय को पढ़ने के पांच अलग-अलग तरीके वापस मिलते हैं। व्यवसायी वास्तविकता लाता है, संशयवादी आधारों को हिलाता है, अर्थशास्त्री हित लाता है, और इतिहासकार पैटर्न लाता है। 60 सेकंड के काम में, आप चर्चा के उन बिंदुओं को संरेखित करते हैं जिन्हें एक एकल प्रश्न चूक जाएगा।
आज के लिए एक कार्य: एक ऐसा विषय चुनें जिसके बारे में आप वर्तमान में उत्सुक हैं और इसे इस प्रॉम्प्ट की पहली पंक्ति में डालें। केवल पांच आवाजों को संरेखित करके, आप महसूस करेंगे कि आप अब तक केवल एक दृष्टिकोण से देख रहे थे।
प्रॉम्प्ट 2: विरोधाभासों का मानचित्रण
इसके बाद, क्लॉड से उन जगहों को खोजने के लिए कहें जहां पांच आवाजें टकराती हैं। जहां राय टकराती है, वहीं सच्ची समझ निहित है।
1उपरोक्त 5 दृष्टिकोणों के आधार पर, कृपया विरोधाभासों को व्यवस्थित करें।231. किन दो या अधिक दृष्टिकोणों के बीच सीधा टकराव है?4 प्रत्येक टकराव के लिए, विशिष्ट प्रतिस्पर्धी दावों की सूची बनाएं।52. किस दृष्टिकोण के पास सबसे मजबूत साक्ष्य है?6 कौन सा सबसे कमजोर है? क्यों?73. वह "एक प्रश्न" क्या है, जिसका उत्तर देने पर सबसे बड़ा विरोधाभास हल हो जाएगा?84. सभी दृष्टिकोण किस बात पर सहमत हैं?9 (चूंकि विरोधी भी सहमत हैं, यह संभवतः निश्चित है।)105. किस विषय का किसी भी दृष्टिकोण ने उल्लेख नहीं किया?11 (यह पूरे क्षेत्र का अंधा धब्बा है। अक्सर सबसे मूल्यवान।)
आपको एक नक्शा मिलता है कि विशेषज्ञ कहां और क्यों असहमत हैं। अधिकांश लोग इस चरण को छोड़ देते हैं। लेकिन यह सतही समझ और सच्ची समझ के बीच का चौराहा है। जिन बिंदुओं पर सभी सहमत हैं, वे संभवतः सही हैं। जिन बिंदुओं का कोई उल्लेख नहीं करता, वे उस क्षेत्र में शून्यता हैं।
आज के लिए एक कार्य: इसे प्रॉम्प्ट 1 के बाद उसी वार्तालाप में पेस्ट करें। केवल "सभी सहमत बिंदु" और "किसी ने उल्लेख नहीं किया बिंदु" की दो पंक्तियां भी आपके नोट्स में रखने लायक हैं।
प्रॉम्प्ट 3: एक एकल ब्रीफिंग में एकीकरण
अब, क्लॉड से अब तक की सामग्री को एक एकल रिसर्च मेमो में संश्लेषित करने के लिए कहें।
1एक रिसर्च मेमो बनाने के लिए 5 दृष्टिकोणों और विरोधाभास मानचित्र को एकीकृत करें।231. एक-पैराग्राफ सारांश: एक व्यस्त व्यक्ति के लिए केवल 60 सेकंड में सारांशित करें,4 केवल शीर्षक नहीं, बल्कि "बारीकियां" बताएं।52. शीर्ष 5 प्रमुख निष्कर्ष: अब तक सीखी गई सबसे महत्वपूर्ण बातों की सूची बनाएं,6 निश्चितता के क्रम में। प्रत्येक के लिए, नोट करें "कौन सा दृष्टिकोण इसका समर्थन करता है और7 कौन सा दृष्टिकोण आपत्ति करता है।"83. छिपे हुए संबंध: निष्कर्षों के बीच एक आश्चर्यजनक लिंक जो केवल9 5 दृष्टिकोणों को ओवरलैप करने पर दिखाई देता है।104. कार्रवाई के लिए निहितार्थ: इस साक्ष्य के आधार पर, [आपकी स्थिति/भूमिका] में एक व्यक्ति को11 विशेष रूप से क्या बदलना चाहिए?125. सीमा प्रश्न: वह एक प्रश्न जिसका उत्तर देने पर इस विषय की समझ13 मौलिक रूप से बदल जाएगी।
आपको एक ब्रीफिंग मिलती है जो एक भी विशेषज्ञ नहीं लिख सकता था। यह सभी कोणों पर विचार करता है, विरोधाभासों का नाम लेता है, उन्हें निश्चितता के अनुसार रैंक करता है, और विशिष्ट कार्यों पर उतरता है। चर्चा बिंदुओं का नक्शा तैयार होने के साथ, आप देख सकते हैं कि आपको आगे क्या निर्णय लेने की आवश्यकता है।
आज के लिए एक कार्य: नंबर 4 के कोष्ठक में, अपनी नौकरी का शीर्षक या भूमिका डालें (जैसे, "छोटे व्यवसाय के मालिक," "भर्तीकर्ता") ताकि सामान्यताओं के बजाय वैयक्तिकृत निहितार्थ प्राप्त हों।
प्रॉम्प्ट 4: स्व-ऑडिट
STORM में इसके निर्माताओं द्वारा स्वीकार की गई एक कमजोरी है। लेखक बताते हैं कि आउटपुट "स्रोत पूर्वाग्रह स्थानांतरण" और "अप्रासंगिक तथ्यों के अति-संबद्धता" से ग्रस्त हो सकता है। जब आप क्लॉड से भी ऐसा करवाते हैं तो ऐसा होता है। अंत में, इस पर अंकुश लगाने के लिए इसे अपने स्वयं के आउटपुट को ग्रेड करने के लिए कहें।
1कृपया आपके द्वारा अभी बनाए गए रिसर्च मेमो का ऑडिट करें।231. आत्मविश्वास स्कोर: शीर्ष 5 प्रमुख निष्कर्षों में से प्रत्येक को विश्वसनीयता के लिए4 1-10 के पैमाने पर रेट करें। प्रत्येक स्कोर का कारण स्पष्ट करें।52. सबसे कमजोर बिंदु: किस दावे में आपको सबसे कम विश्वास है?6 इसे सत्यापित करने के लिए कौन सी विशिष्ट जानकारी आवश्यक है?73. पूर्वाग्रह जांच: एकीकरण पर किस दृष्टिकोण का अत्यधिक प्रभाव था?8 क्या कोई विशेष आवाज प्रभावी हो रही है?94. लापता दृष्टिकोण: क्या कोई "छठा दृष्टिकोण" था जो निष्कर्ष बदल सकता था?105. समग्र मूल्यांकन: यदि किसी तीसरे पक्ष के विशेषज्ञ ने यह मेमो देखा,11 तो वे इसे क्या स्कोर देंगे और इसे ठीक करने के लिए क्या कहेंगे?
आपको अपने शोध का एक ईमानदार निरीक्षण वापस मिलता है। मजबूत दावे, कमजोर दावे, अत्यधिक प्रभावित दृष्टिकोण और लापता कोण। जिन वस्तुओं को कम "आत्मविश्वास स्कोर" मिलता है, वे वे बिंदु हैं जहां आपको अंततः जाकर स्वयं प्राथमिक स्रोतों की जांच करनी चाहिए।
आज के लिए एक कार्य: एक ऐसा दावा चुनें जिसे ऑडिट ने "कम विश्वसनीयता" के रूप में लेबल किया हो और किसी आधिकारिक वेबसाइट या प्राथमिक दस्तावेज़ पर उसके स्रोत को सत्यापित करें। यह पूरी तरह से AI पर निर्भर रहने से बचने का अंतिम कदम है।
5 मिनट के वर्कफ़्लो का सारांश
चार प्रॉम्प्ट इस प्रकार प्रवाहित होते हैं:
- मिनट 1: प्रॉम्प्ट 1 → 5 दृष्टिकोण
- मिनट 2-3: प्रॉम्प्ट 2 → विरोधाभास मानचित्र
- मिनट 3-4: प्रॉम्प्ट 3 → रिसर्च मेमो
- मिनट 5: प्रॉम्प्ट 4 → क्या निश्चित है और क्या संदिग्ध है
5 मिनट में, आप बहु-दृष्टिकोण बिंदु पहचान, विरोधाभास विश्लेषण, एकीकरण और निश्चितता ग्रेडिंग का एक चक्र पूरा करते हैं। बेशक, इसका मतलब यह नहीं है कि आपने "विशेषज्ञों को पीछे छोड़ दिया है।" यह केवल मानव द्वारा निर्णय लेने से पहले की तैयारी है। लेकिन सिर्फ एक खोज परिणाम देखने की तुलना में, आपका प्रारंभिक बिंदु पूरी तरह से बदल जाता है।
मैं अपना परिचय देता हूं। मैं tatsuki हूं (@nobel_824)। मैं लघु और मध्यम उद्यमों के लिए AI उपयोग का समर्थन करता हूं, क्लॉड/कोडेक्स के व्यावसायिक कार्यान्वयन में मदद करता हूं और खुद पूरे दिन क्लॉड कोड चलाता हूं। जब मुझे अचानक किसी ग्राहक के नए उद्योग पर शोध करने की आवश्यकता होती है, तो ये 4 प्रॉम्प्ट पहली चीज हैं जो मैं डालता हूं।
यह कब प्रभावी है?
इस टेम्पलेट का उपयोग लगभग किसी भी शोध के प्रवेश बिंदु के लिए किया जा सकता है। मैं अक्सर इसका उपयोग निम्नलिखित स्थितियों में करता हूं:
लेख या प्रस्ताव लिखने से पहले। 4 प्रॉम्प्ट चलाकर, आप शुरू से ही उन कोणों को पकड़ सकते हैं जिन्हें अन्य नहीं छू रहे हैं। किसी बड़े निर्णय से पहले। चूंकि व्यवसायी "वास्तविकता में क्या चलता है," संशयवादी "क्या गलत है," और अर्थशास्त्री "किसे लाभ होता है" देता है, यह केवल पक्ष-समर्थक दस्तावेज़ की तुलना में अधिक आधारित है। किसी अज्ञात क्षेत्र को सीखना शुरू करने से पहले। व्यवसायी से "पहले क्या सीखें" और संशयवादी से "क्या अत्यधिक प्रचारित किया जा रहा है" पूछकर, आप अनावश्यक चक्कर कम कर सकते हैं। यहां तक कि किसी व्यावसायिक बैठक या साक्षात्कार से पहले, दूसरे पक्ष को 5 दृष्टिकोणों से देखने से आपके तैयार प्रश्नोत्तर की गुणवत्ता बदल जाती है।
इनमें जो समानता है, वह यह है कि मैं इसका उपयोग "उत्तर प्राप्त करने" के बजाय "सभी चर्चा बिंदुओं की पहचान करने" के लिए कर रहा हूं। चूंकि आप ही अंततः निर्णय लेते हैं, यह सभी निर्णय लेने वाली सामग्री को बिना किसी चूक के संरेखित करने के एक उपकरण के रूप में अच्छी तरह से काम करता है।
ध्यान देने योग्य तीन नुकसान
सुविधाजनक होने के बावजूद, सावधान रहने के बिंदु हैं। बस तीन।
पहला है मतिभ्रम (प्रशंसनीय लेकिन झूठी जानकारी का निर्माण)। जितना अधिक विशेष रूप से आप 5 दृष्टिकोणों को बोलने के लिए कहेंगे, उत्तर उतना ही प्रेरक होगा। लेकिन प्रेरकता और शुद्धता अलग हैं। उचित संज्ञाओं, संख्याओं और तिथियों के लिए, हमेशा प्राथमिक जानकारी से सत्यापित करें, उन लोगों से शुरू करें जिन्हें प्रॉम्प्ट 4 ऑडिट ने "कमजोर" के रूप में लेबल किया है। इसे छोड़ा नहीं जा सकता।
दूसरा है स्रोत पूर्वाग्रह का स्थानांतरण। यह STORM पेपर में उल्लिखित एक कमजोरी है; यदि स्रोत पक्षपाती हैं, तो वह पूर्वाग्रह आउटपुट में स्थानांतरित हो जाता है। चूंकि आप पृष्ठभूमि में क्लॉड द्वारा देखे जाने वाले स्रोतों को नहीं चुन सकते, यदि सभी 5 दृष्टिकोण एक ही दिशा में इशारा कर रहे हैं, तो आपको संदेह करना चाहिए कि क्या यह वास्तव में सर्वव्यापी है या वे सिर्फ एक ही पूर्वाग्रह साझा करते हैं।
तीसरा है "5 मिनट में विशेषज्ञ बनने" का अति-आत्मविश्वास। यह टेम्पलेट तैयारी में तेज है, स्वयं विशेषज्ञ ज्ञान में नहीं। परिणामी मेमो को "अब से सत्यापित की जाने वाली परिकल्पनाओं की सूची" के रूप में मानना बेहतर है, जो अंततः बेहतर निर्णयों की ओर ले जाता है।
निष्कर्ष: मूल्य "खोजकर्ताओं" से "प्रश्न डिजाइनरों" की ओर स्थानांतरित हो रहा है
एक ऐसे युग में जहां AI अच्छे उत्तर वापस करना एक सामान्य बात है, मुझे लगता है कि अंतर "आप कितने उत्तर जानते हैं" से "आप कितने कोणों से किस तरह के प्रश्न निर्धारित कर सकते हैं" में स्थानांतरित हो रहा है।
एक खोज परिणाम देखना और उसे बंद करना प्रवेश द्वार पर वापस मुड़ने जैसा है। उसी 5 मिनट में, यदि आप 5 दृष्टिकोणों से स्कैन करते हैं, विरोधाभासों का मानचित्रण करते हैं, एकीकृत करते हैं, और एक स्व-ऑडिट चलाते हैं, तो आपका प्रारंभिक बिंदु पूरी तरह से बदल जाता है। स्टैनफोर्ड ने अपने पेपर में जो दिखाया वह स्पष्ट—लेकिन अक्सर उपेक्षित—तथ्य था कि "दृष्टिकोण बढ़ाने से अंधे धब्बे कम होते हैं।" क्लॉड के साथ इसका अनुकरण करने के लिए, आपको केवल चार कॉपी-पेस्ट की आवश्यकता है।
आज आज़माने के लिए 3 कदम
- [ ] एक ऐसा विषय तय करें जिस पर आप सबसे अधिक शोध करना चाहते हैं और प्रॉम्प्ट 1 को क्लॉड में पेस्ट करें।
- [ ] उसी वार्तालाप में प्रॉम्प्ट 2 → 3 → 4 पेस्ट करें और 5 मिनट में चक्र पूरा करें।
- [ ] एक ऐसा दावा चुनें जिसे ऑडिट (प्रॉम्प्ट 4) ने "कम विश्वसनीयता" के रूप में लेबल किया हो और प्राथमिक जानकारी से सत्यापित करें।
अगली बार जब आप किसी चीज़ पर शोध करेंगे, तो आप क्लॉड से कौन से "5 प्रश्न" निर्धारित करवाएंगे?
X पर साझा नहीं की जा सकने वाली उपयोगी जानकारी LINE OpenChat में साझा की जा रही है। यदि आप Claude Code/Codex के उपयोग या AI का उपयोग करके X संचालन में रुचि रखते हैं, तो कृपया हमसे जुड़ें।
OpenChat: https://t.co/90omRA4UQ7
यदि आप अपनी प्रतिक्रियाओं के साथ इस लेख को उद्धृत करते हैं, तो मैं उन सभी को रीपोस्ट करूंगा!
संदर्भ लिंक
- Shao et al. (2024) Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models (STORM Paper, NAACL 2024), arXiv:2402.14207 : https://arxiv.org/abs/2402.14207
- STORM Paper (ACL Anthology version) : https://aclanthology.org/2024.naacl-long.347/
- stanford-oval/storm (Official implementation, MIT license, including Co-STORM) : https://github.com/stanford-oval/storm
- STORM Live Version (Free research preview) : https://storm.genie.stanford.edu/
- Stanford STORM Project Site : https://storm-project.stanford.edu/
