DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应
用。
DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。
Deepseek可以做什么？
直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，
支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。
提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于
引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语
就是摩登7与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问
题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。
提示语的基本结构包括指令、上下文和期望
▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望
它执行什么任务。
▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理
解和执行任务。
▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求
和预期。
为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型（Systematic Partitioning for Enhanced Cognitive
Task Resolution in AI）：
Segmentation（分割）：将大任务分为独立但相关的
部分
• Prioritization（优先级）：确定子任务的重要性和执行
顺序
• Elaboration（细化）：深入探讨每个子任务的细节
• Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联
• Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时
间维度
• Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配
适当的注意力资源
• Adaptation（适应）：根据AI反馈动态调整任务结构
附件：DeepSeek从入门到精通(清华大学1),采用SPECTRA模型进行任务分解
讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，聚焦提示词工程与产业实践两大核心模块，延续前序对AIGC底层逻辑的探讨，系统拆解如何通过自然语言交互充分释放DeepSeek潜能
进一步探讨大模型和AIGC的底层工作机制，旨在帮助读者突破工具应用的局限，理解DeepSeek和AIGC的深层次价值。最后，介绍如何科学选择与高效使用 AI 工具，为大家提供更具深度与实用性的应用场景的指导，给听众带来更落地的AI应用价值
基于长思维链的推理可以在一定程度上提高模型的可解释性,提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程，减少黑箱推理
一是 DeepSeek 或宣告此前的美国对华芯片限制可能适得其反;二是 A 股 AI 能否出现有壁垒的应用和消费端龙头;三是算力需求会增加还是减少
DeepSeek-R1入冷启动数据和多阶段训练流程,开源的蒸馏模型在推理基准测试中创下新纪录,验证了纯强化学习在 LLM 中显著增强推理能力的可行性
轻量化架构配合量化剪枝技术，使Al推理首次真正突破硬件限制， 部署成本从高端GPU扩展至消费级GPU;云厂商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“弹药”与用户覆盖能力
清华大学团队介绍了DeepSeek的功能、应用场景和使用方法，并提供了关于如何高效利用AI模型的深入指导;提出了多种提示语策略,提供了具体的提示语设计建议
可交互内容平台的市场规模将达到500亿元人民币；AI伴侣有望打开百亿级别的市场空间；全球互联网社区的市场规模将达到1.5万亿美元；机器人的市场规模将达到2000亿美元
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实现了对交通流量的实时监控与调控，优化了交通信号控制，提升了道路通行效率与安全性，减少了拥堵和事故风险,可以自动识别八大类 28 种公路病害，准确率提升至 90%以上
