待验证50% 置信观点精确时间

让模型输出准确方案有两条路径：一次性写详细需求，或用追问方式让模型替用户思考并堆积上下文

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/25

首次发现

来源

AI-Native 时代：让大模型用 DFS 思维自己拆解需求

涉及实体

大模型technology

相关事实

待验证该问答工作流采用两段式检索机制：先用大模型从用户问题中提取关键词检索相关笔记，再根据检索出的笔记片段让大模型给出完整回答80% 相似待验证对于需要精确计算的场景，应让模型生成代码或调用工具，而非直接让它回答78% 相似待验证让模型看到其他模型的输出本质上是在输入中注入了额外信息，这与模型能否通过互动产生涌现能力是两回事77% 相似待验证较小的模型被迫写出高度显式、分步骤的操作指南，这恰好是大模型擅长执行的输入形式76% 相似待验证一次Function Calling过程至少需要两次大模型调用——一次决定调用什么工具，一次理解工具返回结果76% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/949752

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/949752

MCP

get_claim(id=949752)