🕵️‍♂️ 场景3：推理

场景介绍

在问答这个大场景下，还有一个子场景是推理，这个场景非常有意思，而且是个非常值得深挖的场景，提示语在此场景里发挥的作用非常大。

举个比较简单的例子，我们将美国工商管理硕士的入学考试 GMAT 的一道数学题输入进了 ChatGPT（以翻译为中文提问）：

如果一个房地产经纪人的佣金是某个房子的售价的6％，那么这个房子的售价是多少？
（1）售价减去房地产经纪人的佣金为84,600美元。
（2）购买价是36,000美元，售价是购买价的250%。

（A）仅陈述（1）足以回答问题，但仅陈述（2）不能回答问题。
（B）仅陈述（2）足以回答问题，但仅陈述（1）不能回答问题。
（C）两个陈述合起来足以回答问题，但没有一个陈述单独足以回答问题。
（D）每个陈述单独足以回答问题。
（E）陈述（1）和（2）合起来不能回答问题。

它的回复是这样的，它会根据题目的要求去推理和运算：

答案是（D），每个陈述单独足以回答问题。

对于陈述（1），我们可以设房子的售价为x，那么房地产经纪人的佣金为0.06x。根据题意，我们有：
x - 0.06x = 84,600
0.94x = 84,600
x = 84,600 / 0.94
x = 90,000
所以房子的售价是90,000美元。

对于陈述（2），我们知道购买价是36,000美元，售价是购买价的250%，那么售价为：
36,000 * 2.5 = 90,000
所以房子的售价是90,000美元。

小语GPT解答美国工商管理硕士的入学考试 GMAT 的一道数学题

这个场景还比较简单，我就不在这举更多例子了，你可以将各种题目输入进小语 GPT 里试试。