把科学题目交给 SciReasoner 时,决定回答质量的往往不是模型本身,而是输入怎么组织。题干、示意图、自己的疑问混成一大段发过去,模型只能猜哪句是条件、哪句是提问;回答跑偏后,也说不清是背景给多了、图看错了,还是问题本身没问清。更可控的做法是把输入固定成三段:背景(题干文字)、图(图像与图注)、要问什么(明确任务和答案形态),按顺序分开给。这样每一段都能单独删掉重试,排查时知道该改哪一块。
科学题目里文字条件、图形信息和提问意图经常纠缠在一起,一次性堆给 SciReasoner,出错后无法定位来源。建议把输入拆成背景、图、具体问题三段按序给,并在问题段写明答案形式(数值加单位、判断加依据、或分步推理)。回答跑偏时按“去图、去背景、只留问题”的顺序回退,观察答案在哪一步恢复正常,就能定位偏移来源。这套结构只解决输入可控性,不保证模型一定算对;结论仍需结合题目本身和可验证的中间步骤确认。
把一段式提问拆成背景、图、具体问题三块按序给
一段式提问的典型问题是:条件、图注、自己的猜测混在同一段话里,模型无法区分“已知”和“想问”。拆分的目的是让每次输入结构一致,方便复用和回退。下面是一个对照示例,左侧是原来的混排提问,右侧标出每句话应归到哪一块。
【拆分前:一段式】
这道题说一个物体从斜面滑下来,摩擦系数0.2,斜面角度30度,
图上还画了个力,我算出来加速度是3点多,但选项里没有,
是不是图里那个力要算进去?还是角度用错了?帮我看看。
【拆分后:三段式】
[背景]
物体从倾角 30° 的斜面下滑,斜面与物体间动摩擦因数 0.2,
重力加速度取 9.8 m/s²。
[图]
附图:斜面示意图,图中标注了一个沿斜面向上的外力 F,
图注写明 F 的大小为 5 N,物体质量 1 kg。
[要问什么]
在上述条件下求物体沿斜面下滑的加速度;
请说明是否计入图中外力 F,并给出代入数值后的计算过程。
对照可以看到,原来“摩擦系数0.2、角度30度”被分到背景块;“图上还画了个力”被分到图块,并补上图注里的具体数值;“是不是要算进去、角度用错没”被改写成问题块里的明确任务。拆分时有两个动作值得固定下来:背景块只放题目文字条件,不写自己的疑问;图块除了贴图,还要把图里能读到的标注、图注用文字复述一遍,因为模型读图未必稳定,文字复述相当于给图加一层可核对的说明。
验证拆分是否有效,看回答是否引用了你给的条件。如果回答里出现背景块没写的数值,或者把图块的外力忽略掉又没说明,说明某一块没被模型正确接收,这时再进入回退排查,而不是继续在原来那段话上改字。
在问题里写明要什么形式的答案:数值、单位、判断依据
问题段只写“帮我看看”“算一下”这类话,模型会自由选择输出形态:有时只给结论,有时长篇推导,有时干脆换个理解角度回答。把答案要求写进问题段,能显著减少答非所问。下面给出三种常见答案要求的写法,以及它们对应的输出形态差异。
- 只要数值和单位:写“请只输出最终数值,并带上单位,不要推导过程”。输出形态应是一行结果,例如加速度值加 m/s²。适合你已经会算、只想核对结果。
- 要判断加依据:写“先给出是/否的结论,再用题目中的条件逐条说明依据”。输出形态是先一句判断,再列两三条对应条件,适合概念判断类题目,例如“该力是否做功”。
- 要分步过程:写“按受力分析、列方程、代入数值三步输出,每步写出用到的公式”。输出形态是带编号的推导,适合自己卡在中途、需要看思路的题。
三种写法的共同点是把“答案长什么样”提前定死。需要结合环境确认的是:不同接入方式对输出格式的约束强弱不一样,如果通过接口调用,可以在提示词里保留这些要求,同时在解析侧做一次格式检查;如果是在页面上直接对话,就靠问题段的措辞约束。写完之后回看一遍问题段,确认里面没有夹带新的题目条件——条件应留在背景块,问题块只负责提问。
回答跑偏时逐段回退:去背景、去图、只留问题
回退排查的思路是:一次只去掉一块,看答案在哪一步恢复正常。去掉的顺序建议从信息量最大、最容易干扰的块开始,也就是先看图是不是被误读,再看背景是否引入了多余条件,最后只留问题本身。下表给出回退顺序和每步的观察点。
| 步骤 | 保留内容 | 观察点 |
|---|---|---|
| 0 原始 | 背景 + 图 + 问题 | 记录回答是否引用了图中数值、是否用错背景条件 |
| 1 去图 | 背景 + 问题 | 回答是否从“用错图里参数”变成只按文字条件作答;若明显更合理,偏移源在图块 |
| 2 再去背景 | 只留问题 | 回答是否开始反问你补充条件;若是,说明背景块里有模型误解的句子 |
| 3 只留问题 + 最小条件 | 问题 + 一条最必要的条件 | 逐条把背景条件加回,看加到哪一条时答案再次跑偏 |
回退到哪一步答案恢复正常,偏移就出在被去掉的那一块。例如去图后答案与你自己算的一致,问题基本锁定在图块:可能是图注数值没复述清楚,或图里存在模型没识别到的标注。此时不要急着换模型,先把图块改成纯文字描述再试一次。反过来,如果去掉背景后模型开始反问条件,说明背景块里的表述有歧义,需要把条件改写成短句、一句一个条件。整个过程只依赖输入与输出的对照,不需要额外工具,但每次回退都要保留原始输入,避免改着改着丢失对照基准。
把可复用的输入结构整理成模板
同一类科学题目反复出现时,重新组织输入很浪费。把三段式结构整理成模板,下次直接填空即可。模板骨架如下,方括号内是填空位说明。
[背景]
【题目文字条件,一句一个条件】
已知:____(列出题目给出的数值、单位、适用条件)
求解对象:____(题目要求求的量或判断的命题)
[图]
【图像说明,没有图就写“本题无图”】
图像类型:____(示意图 / 曲线图 / 表格截图)
图中标注:____(把坐标轴、箭头、数值、图注逐项写成文字)
与题干对应关系:____(图里哪个量对应题干哪句话)
[要问什么]
任务:____(求值 / 判断 / 解释现象 / 找错)
答案形式:____(数值加单位 / 判断加依据 / 分步推导,三选一)
额外约束:____(是否要求列公式、是否允许近似、单位制)
填空位里有三个位置最容易被跳过:图块的“图中标注”和“与题干对应关系”,以及问题块的“答案形式”。跳过前两个,图等于没给清楚;跳过第三个,输出形态不受控。建议把模板存成自己的常用片段,每次只改填空内容,不改三段标题。使用一段时间后可以对照记录:哪些题在填完模板后仍然跑偏,往往是题目本身条件不全,而不是输入结构的问题。模板只固定输入组织方式,不改变模型能力边界,涉及多步推理或图示复杂的题目,仍需要人工核对中间步骤。