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

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 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）：將大任務分為獨立但相關的 部分

• Prioritization（優(yōu)先級）：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

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