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

來源: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(yīng) 用。

DeepSeek-R1是其開源的推理模型,擅長處理復(fù)雜任務(wù)且可免費(fèi)商用。

Deepseek可以做什么?

直接面向用戶或者支持開發(fā)者,提供智能對話、文本生成、語義理解、計(jì)算推理、代碼生成補(bǔ)全等應(yīng)用場景, 支持聯(lián)網(wǎng)搜索與深度思考模式,同時(shí)支持文件上傳,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)容。

提示語(Prompt)是用戶輸入給AI系統(tǒng)的指令或信息,用于 引導(dǎo)AI生成特定的輸出或執(zhí)行特定的任務(wù)。簡單來說,提示語 就是我們與AI“對話”時(shí)所使用的語言,它可以是一個(gè)簡單的問 題,一段詳細(xì)的指令,也可以是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)描述。 提示語的基本結(jié)構(gòu)包括指令、上下文和期望

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

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

▪ 期望(Expectation):明確或隱含地表達(dá)你對AI輸出的要求 和預(yù)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(dú)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(zhí)行 順序

• Elaboration(細(xì)化):深入探討每個(gè)子任務(wù)的細(xì)節(jié)

• 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(dāng)?shù)淖⒁饬Y源

• Adaptation(適應(yīng)):根據(jù)AI反饋動態(tài)調(diào)整任務(wù)結(jié)構(gòu)



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