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在应对复杂问题时，是否有必要使用英文进行交流？
这个问题非常引人深思，也是我在过去几个月频繁使用 AI 工具时特别关注的内容。首先，我的结论是：对于简单的任务，比如提示词仅有几句话时，使用体验几乎没有区别；但在涉及复杂的专业领域或需要深入推理的场景时，使用英语的提示词效果明显优于中文。
从基本原理来看，这个结果是可以理解的。因为在大规模语言模型（LLM）的预训练、指令微调和强化学习对齐过程中，互联网上的英文数据显然远远多于中文数据，特别是优质的信息。此外，无论是编程还是科学研究，相关的资料如代码、论文和文档等，主要也是以英文为主。因此，数据的天然偏差使得 LLM 在这些领域的深度推理或研究性推理任务上，使用英语的效果会更加显著。这一结论与我的日常使用体验是相符的。
谈到我的实验环境，我经常使用的工具包括 Gemini 2.5 Pro 和 GPT-5 Thinking，以及 GPT-5 Pro 模型。就 GPT- 5 的使用体验而言，在处理复杂任务时，中文的互动指令遵循能力明显逊色于英文。
我主要的需求集中在调研、论文分析和代码问题上，因此对返回内容的结构和顺序有一定要求。在使用英文提示词时，GPT 的回复通常会按照你提供的提示顺序进行，这与撰写提示词时的思维逻辑更为一致，因而使用体验更加良好。而使用中文提示词时，尽管相关细节有所覆盖，但内容质量却有所下降。此外，模型的反馈往往不按提示顺序，而是更倾向于生成最小可行清单、最小可复制代码或行动计划等类似的标准回复。我认为这可能与系统提示中的特定设置以及不同语言间能力的差异有关，导致模型在遵循指令方面，英文表现更为出色。
因此，如果你需要对复杂推理任务提供建议，我个人认为在确保可读性的基础上，优先使用英语提示词是更明智的选择。如果对于撰写英文提示词感到困难，可以先用中文表达，然后让 GPT 帮忙翻译，最后再将提示词交给 GPT 处理。这一工作流程我个人验证后发现效果相差无几，供大家参考。
