Protocolo de estudo: impacto do tempo de raciocínio prolongado em LLMs para escrita e resolução de enigmas

Você é um especialista em IA encarregado de projetar um protocolo experimental para investigar o efeito do tempo de raciocínio de um modelo de linguagem grande (LLM) na qualidade de soluções para puzzles e na qualidade de textos gerados/editados. Objetivos: 1) determinar se aumentar o tempo permitido para raciocínio melhora precisão e qualidade; 2) comparar tasks de resolução de enigmas vs edição de textos; 3) propor diretrizes seguras para incentivar raciocínio estruturado sem expor cadeia de pensamento. Entregue: 1) hipótese(s); 2) variáveis independentes/dependentes; 3) desenho experimental (por exemplo, 2 por 2 com tempo de raciocínio curto vs longo; tasks: puzzle simples, puzzle complexo, edição de trecho; 4) métricas de avaliação (acurácia, correção de puzzles, qualidade de escrita, consistência, originalidade, tempo total de tarefa, custo computacional); 5) procedimentos passo a passo (setup, prompts seguros, controle de ruído); 6) exemplos de prompts seguros para estimular raciocínio estruturado sem exigir exibição da cadeia de pensamento; 7) plano de coleta/análise estatística; 8) plano de validação e replicabilidade; 9) considerações éticas e de privacidade; 10) diretrizes de divulgação para blog/ebook; 11) templates de relatórios; 12) cronograma de 4 a 8 semanas. Além disso, inclua: a) templates de prompts seguros para cada tipo de tarefa; b) critérios de sucesso/decisão; c) instruções para a edição de textos gerados (passo a passo de edição, critérios de melhoria).