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創(chuàng)澤機(jī)器人
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DeepSeek從入門到精通-提出了AI使用層次與突破路徑,快思慢想的概念,提供了具體的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)建議

來(lái)源:清華大學(xué)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2025/2/10   主題:其他 [加盟]

清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院新媒體研究中心元宇宙文化實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的《DeepSeek:從入門到精通》報(bào)告,由余夢(mèng)瓏博士后團(tuán)隊(duì)撰寫。報(bào)告詳細(xì)介紹了DeepSeek——一家專注于通用人工智能(AGI)的中國(guó)科技公司及其開(kāi)源推理模型DeepSeek-R1的功能、應(yīng)用場(chǎng)景和使用方法,并提供了關(guān)于如何高效利用AI模型的深入指導(dǎo)。

DeepSeek簡(jiǎn)介

DeepSeek是一家中國(guó)科技公司,專注于AGI領(lǐng)域,主攻大模型研發(fā)與應(yīng)用。其開(kāi)源的推理模型DeepSeek-R1擅長(zhǎng)處理復(fù)雜任務(wù),可免費(fèi)商用。該模型在邏輯推理、數(shù)學(xué)推理和實(shí)時(shí)問(wèn)題解決方面表現(xiàn)出色。

功能與應(yīng)用場(chǎng)景

DeepSeek能夠提供多種服務(wù),包括智能對(duì)話、文本生成、語(yǔ)義理解、計(jì)算推理、代碼生成與補(bǔ)全等。它支持聯(lián)網(wǎng)搜索和深度思考模式,能夠處理文件和圖片中的文字內(nèi)容。應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋文本創(chuàng)作、自然語(yǔ)言理解、編程輔助、常規(guī)繪圖等。

使用方法

用戶可以通過(guò)訪問(wèn)DeepSeek的官方網(wǎng)站(https://chat.deepseek.com)使用其服務(wù)。報(bào)告還探討了如何從入門到精通AI工具,強(qiáng)調(diào)了掌握AI工具的重要性,并提出了“快思慢想”的概念,即結(jié)合快速反應(yīng)模型和慢速思考模型的優(yōu)勢(shì),以實(shí)現(xiàn)效能和全局視野的兼顧。

模型選擇與提示語(yǔ)設(shè)計(jì)

報(bào)告詳細(xì)討論了推理模型與通用模型的區(qū)別,并提出了模型選擇的原則,即根據(jù)任務(wù)類型而非模型熱度選擇合適的模型。同時(shí),報(bào)告強(qiáng)調(diào)了提示語(yǔ)設(shè)計(jì)的重要性,指出推理模型的提示語(yǔ)應(yīng)簡(jiǎn)潔明了,而通用模型的提示語(yǔ)則需要更詳細(xì)的引導(dǎo)。

提示語(yǔ)策略

報(bào)告提出了多種提示語(yǔ)策略,包括指令驅(qū)動(dòng)、需求導(dǎo)向、混合模式和啟發(fā)式提問(wèn)等,并針對(duì)不同任務(wù)類型(如數(shù)學(xué)證明、創(chuàng)意寫作、代碼生成等)提供了具體的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)建議。

任務(wù)需求與提示語(yǔ)策略

報(bào)告根據(jù)不同任務(wù)類型(如決策需求、分析需求、創(chuàng)造性需求等)提供了相應(yīng)的提示語(yǔ)策略,并通過(guò)具體的示例展示了如何根據(jù)任務(wù)需求設(shè)計(jì)有效的提示語(yǔ)。

提示語(yǔ)設(shè)計(jì)的核心技能與進(jìn)階技能

報(bào)告總結(jié)了提示語(yǔ)設(shè)計(jì)的核心技能,包括問(wèn)題重構(gòu)能力、創(chuàng)意引導(dǎo)能力、結(jié)果優(yōu)化能力和跨域整合能力,并進(jìn)一步探討了進(jìn)階技能,如語(yǔ)境理解、抽象化能力、批判性思考和創(chuàng)新思維。

提示語(yǔ)的DNA與元素組合矩陣

報(bào)告將提示語(yǔ)的基本元素分為信息類、結(jié)構(gòu)類和控制類,并提出了提示語(yǔ)元素組合矩陣,探討了不同元素組合的效果,如互補(bǔ)增強(qiáng)、級(jí)聯(lián)激活、沖突調(diào)和和涌現(xiàn)屬性。

提示語(yǔ)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵策略與常見(jiàn)陷阱

報(bào)告提供了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定義任務(wù)、分解復(fù)雜任務(wù)、引入引導(dǎo)性問(wèn)題等關(guān)鍵策略,并指出了常見(jiàn)的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)誤區(qū),如缺乏迭代、過(guò)度指令、模糊指令、假設(shè)偏見(jiàn)和幻覺(jué)生成等,同時(shí)提出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。

AI倫理與提示語(yǔ)設(shè)計(jì)檢查清單

報(bào)告強(qiáng)調(diào)了AI倫理的重要性,提出了隱私保護(hù)、公平性、透明度、社會(huì)影響評(píng)估等倫理考慮要點(diǎn),并提供了提示語(yǔ)設(shè)計(jì)檢查清單,以確保提示語(yǔ)設(shè)計(jì)的合規(guī)性和有效性。

提示語(yǔ)鏈的概念與設(shè)計(jì)

報(bào)告提出了提示語(yǔ)鏈的概念,即通過(guò)連續(xù)性提示語(yǔ)序列引導(dǎo)AI生成內(nèi)容,并探討了提示語(yǔ)鏈的作用機(jī)制、設(shè)計(jì)原則和模型,如CIRS模型(Context, Instruction, Refinement, Synthesis)和SPECTRA模型(Systematic Partitioning for Enhanced Cognitive Task Resolution in AI)。

創(chuàng)意激發(fā)與優(yōu)化策略

報(bào)告介紹了多種創(chuàng)意激發(fā)和優(yōu)化策略,如發(fā)散思維、聚合思維、跨界思維、知識(shí)轉(zhuǎn)移、隨機(jī)組合和極端假設(shè)等,并提供了相應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)技巧和應(yīng)用示例。

文案寫作與營(yíng)銷策劃的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)

報(bào)告針對(duì)文案寫作和營(yíng)銷策劃提供了詳細(xì)的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)方法,包括信息傳遞、情感共鳴、行動(dòng)引導(dǎo)、創(chuàng)意概念、傳播策略和執(zhí)行方案等方面,并強(qiáng)調(diào)了文案寫作的三大要素:信息傳遞、情感共鳴和行動(dòng)引導(dǎo)。

品牌故事與年終總結(jié)的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)

報(bào)告探討了品牌故事和年終總結(jié)的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)要點(diǎn),包括品牌定位、價(jià)值主張、未來(lái)愿景、業(yè)績(jī)回顧、成就展示和未來(lái)規(guī)劃等方面,并提供了具體的提示語(yǔ)示例和要求。

社交媒體內(nèi)容創(chuàng)作的提示語(yǔ)策略

報(bào)告針對(duì)微信公眾號(hào)、微博、小紅書和抖音等社交媒體平臺(tái)的內(nèi)容創(chuàng)作特點(diǎn),提出了相應(yīng)的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)策略,包括平臺(tái)特性分析、內(nèi)容策略、話題與標(biāo)簽應(yīng)用、傳播策略和互動(dòng)設(shè)計(jì)等方面。

提示詞工程與人機(jī)共生能力培養(yǎng)

報(bào)告提出了提示詞工程的概念,強(qiáng)調(diào)了通過(guò)TASTE框架(Task, Audience, Structure, Tone, Example)和ALIGN框架(Aim, Level, Input, Guidelines, Novelty)來(lái)設(shè)計(jì)高效的提示詞,并探討了人機(jī)共生時(shí)代的能力培養(yǎng)體系,包括AI思維、整合力、引導(dǎo)力和判斷力等四大核心能力。

知識(shí)喚醒與AI使用層次

報(bào)告介紹了知識(shí)喚醒的概念,探討了知識(shí)的基本屬性、喚醒的核心機(jī)制和AI輔助的三重角色,并提出了AI使用層次與突破路徑,包括基礎(chǔ)使用層、進(jìn)階使用層和創(chuàng)新使用層,以及建立提示詞體系、設(shè)計(jì)協(xié)作流程、發(fā)展創(chuàng)新方法和打造個(gè)人特色等突破路徑。

報(bào)告最后強(qiáng)調(diào)了掌握AI工具的重要性,并提出了從“使用者”到“創(chuàng)新者”的進(jìn)階之路,包括發(fā)展個(gè)人方法論、創(chuàng)造專屬工具組合和形成難復(fù)制優(yōu)勢(shì)等建議。



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AI陪伴互動(dòng)軟件硬件全景解析-可交互內(nèi)容市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到500億,AI伴侶百億級(jí)別的市場(chǎng)

可交互內(nèi)容平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到500億元人民幣;AI伴侶有望打開(kāi)百億級(jí)別的市場(chǎng)空間;全球互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1.5萬(wàn)億美元;機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2000億美元

中國(guó)AI搜索行業(yè)發(fā)展報(bào)告-AI搜索能夠理解用戶的意圖,提供更加個(gè)性化的搜索體驗(yàn)

未來(lái)的AI搜索將更加智能,能夠?qū)崿F(xiàn)多輪對(duì)話交互;AI搜索將滲透到更多行業(yè);AI搜索將采用更先進(jìn)的加密技術(shù),確保用戶數(shù)據(jù)的安全;從技術(shù)突破到應(yīng)用場(chǎng)景拓展

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+治理)-拓展了非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的新模式

新碶街道創(chuàng)新性地引入了“無(wú)人機(jī)+AI”系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市綜合執(zhí)法的智能升級(jí),實(shí)現(xiàn)全天候無(wú)人值守,全流程自動(dòng)作業(yè),拓展了非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的新模式,提升了執(zhí)法效率與精度

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+海洋)-優(yōu)化船舶航線規(guī)劃,加快貨物裝卸速度

利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與故障預(yù)測(cè),保障 航行安全并降低維護(hù)成本;實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)人工操作向自動(dòng)化作業(yè)的重大轉(zhuǎn)變,支撐起“千萬(wàn)箱級(jí)”的碼頭作業(yè)能力

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+交通)-自動(dòng)識(shí)別八大類 28 種公路病害

實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)控,優(yōu)化了交通信號(hào)控制,提升了道路通行效率與安全性,減少了擁堵和事故風(fēng)險(xiǎn),可以自動(dòng)識(shí)別八大類 28 種公路病害,準(zhǔn)確率提升至 90%以上

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+消費(fèi))-定制個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)

智能客服機(jī)器 人可以即時(shí)響應(yīng)客戶咨詢,解決常見(jiàn)問(wèn)題;利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)客戶需求,定制個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn),增強(qiáng) 了用戶體驗(yàn),使得服務(wù)更加便捷,精準(zhǔn)且高效

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+教育)-AI自動(dòng)批改和監(jiān)測(cè)

AI 能夠分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和進(jìn)度,提供定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和即時(shí)反饋,虛擬助教和聊天機(jī)器人可以解答學(xué)生的疑問(wèn),實(shí)現(xiàn)了 AI 自動(dòng)批改和監(jiān)測(cè),人工智能自動(dòng)評(píng)分試點(diǎn)任務(wù)

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+醫(yī)療)-協(xié)助診斷80.81萬(wàn)份病歷

累計(jì)活躍醫(yī)生工作站 2720 個(gè),協(xié)助診斷 80.81 萬(wàn)份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬(wàn)次,輔助質(zhì)控 276.47 萬(wàn)次,提供醫(yī)學(xué)檢索 7.1 萬(wàn)次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+制造)-實(shí)現(xiàn)32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及質(zhì)量?jī)?yōu)化

通過(guò)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí),實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的支撐,實(shí)現(xiàn)了 32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及質(zhì)量?jī)?yōu)化,研發(fā)周期縮短 80%以上

DeepSeek開(kāi)啟AI算法變革元年-二十天DAU達(dá)到了2161萬(wàn),發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型

DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶)就達(dá)到了2161萬(wàn),開(kāi)源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)性價(jià)比更高的模型推理能力,推動(dòng)了AI技術(shù)的普惠化

人工智能+制造業(yè)應(yīng)用落地研究報(bào)告-展現(xiàn)出其在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中的巨大潛力

制造業(yè)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益完善,技術(shù)平臺(tái)層構(gòu)建起較為成熟的生態(tài)體系,應(yīng)用層則遍地開(kāi)花,在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛而深入的應(yīng)用,共同驅(qū)動(dòng)著制造業(yè)向智能化高效化轉(zhuǎn)型升級(jí)

AI大模型賦能B端應(yīng)用,高ROI場(chǎng)景將率先爆發(fā)-Agent 有望成為 B 端應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

高 ROI 場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場(chǎng)景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對(duì)效率提升的明確需求,能帶來(lái)可量化的投資回報(bào)
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