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

來源:清華大學      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/3/5      主題:其他   [加盟]

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

DeepSeek-R1是其開源的推理模型,擅長處理復雜任務且可免費商用。

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、計算推理、代碼生成補全等應用場景, 支持聯(lián)網搜索與深度思考模式,同時支持文件上傳,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容。

提示語(Prompt)是用戶輸入給AI系統(tǒng)的指令或信息,用于 引導AI生成特定的輸出或執(zhí)行特定的任務。簡單來說,提示語 就是我們與AI“對話”時所使用的語言,它可以是一個簡單的問 題,一段詳細的指令,也可以是一個復雜的任務描述。 提示語的基本結構包括指令、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。

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

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

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

Segmentation(分割):將大任務分為d立但相關的 部分

• Prioritization(優(yōu)先J):確定子任務的重要性和執(zhí)行 順序

• Elaboration(細化):深入探討每個子任務的細節(jié)

• Connection(連接):建立子任務之間的邏輯關聯(lián)

• Temporal Arrangement(時序安排):考慮任務的時 間維度

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

• Adaptation(適應):根據AI反饋動態(tài)調整任務結構



附件:DeepSeek從入門到精通(清華大學1),采用SPECTRA模型進行任務分解






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