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

DeepSeek是一家專注通用人工智能（AGI）的中國(guó)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(zhǎng)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(duì)話、文本生成、語(yǔ)義理解、計(jì)算推理、代碼生成補(bǔ)全等應(yīng)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，能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)容。

提示語(yǔ)（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(jiǎn)單來(lái)說，提示語(yǔ) 就是我們與AI“對(duì)話”時(shí)所使用的語(yǔ)言，它可以是一個(gè)簡(jiǎn)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(yǔ)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(yǔ)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(duì)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(jí)）：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�資源

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

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