圖片來源：彭博社如果只關注他用哪些 AI，未免有些膚淺，他是怎麼用的，才是重點。我會給它們同一個問題，然後讓它們給出第二種看法，它們可以互相參考彼此的答案，進一步提升結果質量。我就是這樣使用它們的。我認為未來這也是一種安全機制——你會有很多不同的AI，它們之間會形成冗餘、平衡和交叉驗證的機制。黃仁勳不只一次在公開場合分享自己的使用方法：從不依賴單一模型，而是將同一個問題同時拋給多個 AI，讓它們互相參考，交叉驗證，對照並提升回答的質量與可信度。這背後的邏輯其實不難理解，當下的模型很難說贏家通吃，不同模型的優勢也各有不同，這類多模型協作的方式，其實已經在一些平臺上有所嘗試。比如國外的第三方 AI 模型整合平臺 Poe。
類似於 GPTs，只需要在聊天視窗 @ 不同機器人，就能讓它們一起圍繞同一個問題發言、討論甚至互懟，甚至透過比較不同模型搜尋得出的的答案，對比驗證增強資訊的精確性和相關性。不過，說到底，這種「多模型喂問+結果對比」還只是比較基礎的玩法。眼下，娃哈哈遺產爭奪案鬧得沸沸揚揚，作為吃瓜群眾，我們也想借助 AI 更系統地吃瓜。或許，我們可以參考黃仁勳的做法，讓不同模型各展所長，從多個角度一起拆解這場紛爭。以下就是完整的四步實操流程：1. 資訊蒐集：用秘塔 AI 深度研究深挖案件進展、人物關係、信託結構和輿論動態。2. 內容核查：用元寶混元 T1 逐句稽核資料真偽，剔除誇大、推測和無依據內容。3. 多角度分析：用 OpenAI o3 模擬律師、財務顧問、記者，多視角解析爭議焦點。4. 互動呈現：用 MiniMax/Manus 打造吃瓜版網頁，整合時間線、人物關係圖以及使用者互動。1、秘塔 AI 搜尋深度研究，搞清楚瓜的全貌吃瓜的前提，還是得先把資訊打撈完整，拼出全貌——誰是當事人、瓜從哪來、怎麼發酵的，甚至背後的法律結構和財務細節，統統要查個底朝天。剛好前不久同事告訴我秘塔 AI 搜尋上線了深度研究功能，於是我把這個難題交給了秘塔 AI，輸入的提示詞如下：請全面蒐集與「娃哈哈遺產爭奪」「宗馥莉 信託」「香港訴訟」「杭州家族財產」等相關的全網資訊，重點關注以下維度：案件進展：包括但不限於香港高等法院、杭州相關法院的立案、判決、資產凍結情況；人物關係：圍繞宗慶後家族內部關係、宗馥莉與其他繼承人之間的法律博弈；法律結構：聚焦離岸信託的設立時間、受益人安排、信託架構與內地遺產繼承法之間的衝突；媒體報道與輿論走向：梳理主流媒體、自媒體、社交平臺上的輿情走勢和公眾討論重點；涉案資產情況：包括娃哈哈股權分佈、信託資產總額、相關離岸公司的持股情況。
上下滑動檢視更多內容約莫花了七八分鐘，秘塔 AI 不僅彙總了新聞報道、人物背景和股權圖譜，還梳理了時間線與爭議核心，就遞給我一份高密度、結構化的吃瓜版資訊報告。這些資訊，對於後續的判斷和分析至關重要，而考慮到 AI 幻覺的問題，我們還得對這份報告進行二次驗證，避免出現虛假資訊。2、元寶交叉驗證資訊，篩掉假瓜由於騰訊元寶接入公眾號作為信源，而公眾號信源的質量一直都是中文網際網路比較優質的內容，因此使用元寶對之前收集的內容進行逐句核查，實在是再合適不過了。提示詞：請對下文內容逐句進行資訊真實性稽核，重點核查每一句陳述是否有確鑿依據，是否與現有公開資料或權威來源相符。對於存在以下問題的內容，請予以標註或修正：• 缺乏事實支援或引用來源不明確；• 存在誇大、模糊或引導性表述；• 與已知資料、時間線或人物行為存在矛盾；• 使用未經證實的推測性語言或判斷性用語。稽核過程中，如涉及資料、法律事件或媒體報道，請同步比對權威渠道（如法院公告、公司宣告、主流媒體報道、研究報告等）。可使用 AI 工具輔助檢索與交叉驗證，確保文字內容客觀、準確、可溯源。
上下滑動檢視更多內容這一部分的核心在於交叉驗證——對每一句話，逐項比對其是否有公開來源、是否與已有時間線矛盾、是否用了不當語氣或誇張修辭。當然，這也是黃仁勳使用 AI 方法的關鍵訣竅。3、OpenAI o3 多角色模擬分析，讓不同身份的 AI 幫你覆盤全域性資訊蒐集有了，真假也核查過了，接下來要做的，是理解問題、看清博弈、形成自己的判斷。這個時候，我們就可能會陷入一個普通吃瓜群眾的困境：我們不是律師，不是財務顧問，也不是財經記者，很多專業問題根本看不懂、理不清，更別說判斷誰有理，好訊息是，我們現在可以請 AI 專家出場。於是我召喚了推理能力極強的 OpenAI o3 模型，把它分別設定為律師、財務顧問、財經記者三種身份，讓它們圍繞同一份資料，從不同視角展開分析：
上下滑動檢視更多內容提示詞：結合當前已有的證據材料，建議使用 OpenAI 的 o3 模型進行多角色模擬分析。透過 AI 分別模擬律師、財務顧問與財經記者等不同身份角色，圍繞案件中的關鍵問題展開多角度推演與討論：律師視角：分析信託結構的法律效力、遺產繼承的爭議焦點以及不同法域間的法律適用問題；財務顧問視角：評估離岸信託架構的資產分佈、控制權歸屬、資金流動路徑及可能涉及的稅務問題；財經記者視角：從公眾關注點出發，梳理事件時間線、家族權力結構變化及潛在市場影響。這一輪模擬下來，你會發現——原本模糊的「誰有理」問題，逐漸變成了一張可拆解的多維結構圖：從法律合規、資產走向，每個維度都有視角支撐，形成了一個更完整、去情緒化的事件畫像。4、MiniMax/Manus Agent 打造吃瓜網頁吃瓜，也要吃得有態度。最後一步，我們選擇用 MiniMax/Manus Agent 打造一份真正可互動的「吃瓜網頁」。雖然秘塔 AI 搜尋的深度研究功能也支援匯出網頁版，但整體 UI 略顯簡陋，缺乏設計感。而 MiniMax/Manus Agent 在程式碼能力上明顯更勝一籌，更適合構建結構複雜、資訊密集的多角色頁面。
Manus 結果：https://3dhkilcjv871.manussite.space/我設定的吃瓜網頁需求如下：請基於上述文件內容，設計並生成一份可互動的「吃瓜版」網頁。該網頁應滿足以下要求：1. 頁面風格：整體視覺風格需吸引眼球、兼具趣味性與現代感2. 互動體驗：使用者可透過時間線瀏覽事件發展，透過點選頭像檢視人物關係，透過「彈幕吐槽」「投票站隊」等互動方式參與話題討論。3. 資訊結構：• 事件時間線：以圖文形式展示瓜的關鍵進展，每一節點支援展開閱讀、評論。• 人物關係圖譜：視覺化展示涉事人物之間的關係與衝突背景。• AI 多角色點評區：模擬律師、財務顧問、財經記者等身份，從多個視角解讀事件核心焦點，形式類似「群聊」或「法庭現場」。4. AI 增強模組：• 支援使用者輸入關鍵詞，呼叫 AI 總結相關八卦脈絡或自動生成吃瓜指南；• 支援自動提煉檔案中的核心資訊，生成「10 秒看懂」瓜要點；以上這套四步流程，不僅讓我們吃到了資訊更完整、分析更深入的瓜，也在某種程度上印證了一個重要趨勢：AI 正在重塑我們獲取資訊、理解事件、參與公共討論的方式。如果只是讓不同模型給出各自的判斷，再由人類自行比較、篩選和取捨，那 AI 充其量也只是一個更高效的工具。最近 OpenAI 研究員 Noam Brown 提出了一個觀點：我們真正應該追求的，不是打敗人類的 AI，而是像智囊團那樣彼此協作、共同工作的 AI。協作，是通往更強 AI 的新起點。我們甚至也可以開始期待，未來能出現一個 AI 工具，不再只是參與回答，而是像專案經理一樣，主動排程、協調、整合整支 AI 團隊，讓多模型協作真正成為生產力。當然，話說回來，網際網路本就是一個資訊紛雜、反轉頻發的場域。即便藉助多模型交叉驗證，也無法徹底避免「假瓜」的存在。本文所呈現的內容，僅基於當前公開資料和主流觀點的整理與建構，不代表最終事實，更不構成任何法律或價值判斷。吃瓜需謹慎，用 AI 吃瓜，更需保留判斷力與獨立思考的餘地。
