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DeepSeek從入門(mén)到精通(清華大學(xué)1),采用SPECTRA模型進(jìn)行任務(wù)分解

來(lái)源:清華大學(xué)     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2025/3/5   主題:其他 [加盟]

DeepSeek是一家專(zhuān)注通用人工智能(AGI)的中國科技公司,主攻大模型研發(fā)與應 用。

DeepSeek-R1是其開(kāi)源的推理模型,擅長(cháng)處理復雜任務(wù)且可免費商用。

Deepseek可以做什么?

直接面向用戶(hù)或者支持開(kāi)發(fā)者,提供智能對話(huà)、文本生成、語(yǔ)義理解、計算推理、代碼生成補全等應用場(chǎng)景, 支持聯(lián)網(wǎng)搜索與深度思考模式,同時(shí)支持文件上傳,能夠掃描讀取各類(lèi)文件及圖片中的文字內容。

提示語(yǔ)(Prompt)是用戶(hù)輸入給AI系統的指令或信息,用于 引導AI生成特定的輸出或執行特定的任務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),提示語(yǔ) 就是我們與AI“對話(huà)”時(shí)所使用的語(yǔ)言,它可以是一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn) 題,一段詳細的指令,也可以是一個(gè)復雜的任務(wù)描述。 提示語(yǔ)的基本結構包括指令、上下文和期望

▪ 指令(Instruction):這是提示語(yǔ)的核心,明確告訴AI你希望 它執行什么任務(wù)。

▪ 上下文(Context):為AI提供背景信息,幫助它更準確地理 解和執行任務(wù)。

▪ 期望(Expectation):明確或隱含地表達你對AI輸出的要求 和預期。

為了更有效地進(jìn)行任務(wù)分解,可以采用SPECTRA模型(Systematic Partitioning for Enhanced Cognitive Task Resolution in AI):

Segmentation(分割):將大任務(wù)分為獨立但相關(guān)的 部分

• Prioritization(優(yōu)先級):確定子任務(wù)的重要性和執行 順序

• Elaboration(細化):深入探討每個(gè)子任務(wù)的細節

• Connection(連接):建立子任務(wù)之間的邏輯關(guān)聯(lián)

• Temporal Arrangement(時(shí)序安排):考慮任務(wù)的時(shí) 間維度

• Resource Allocation(資源分配):為每個(gè)子任務(wù)分配 適當的注意力資源

• Adaptation(適應):根據AI反饋動(dòng)態(tài)調整任務(wù)結構



附件:DeepSeek從入門(mén)到精通(清華大學(xué)1),采用SPECTRA模型進(jìn)行任務(wù)分解






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資料獲取
人工智能應用
== 資訊 ==
DeepSeek從入門(mén)到精通(清華大學(xué)1
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DeepSeek與AIGC應用,探討大模
DeepSeek-R1 \ Kimi 1
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