1 通过结构化提示词提升AI交互精准度，具体模型包括：
APE模型（行动-目的-期望）：适用于财务审计任务分解。
CARE模型（背景-行动-结果-示例）：用于成本异常调查。
TRACE模型（任务-请求-行动-背景-示例）：系统化项目审计方法。
RTF模型（角色-任务-格式）：标准化报告生成（如桥梁安全检测）。
SCOPE模型（情境-复杂情况-目标-计划-评估）：覆盖项目全生命周期审计。
2. 核心应用场景
法条自动检索：解析复杂法规，匹配审计问题并提供合规依据。
智慧造价：基于历史数据生成造价指标，自动估算项目成本。
招投标文件生成：解析招标需求，生成规范文件（含施工方案、进度计划）。
成本测算：分析成本明细，对比历史数据，提示优化建议。
工程量计算：基于工程图纸自动测算工程量，匹配类似项目数据。
3. 应用建议
知识扩展：持续完善工程审计领域知识库（政策、案例、数据）。
优化提问：结合提示词模型反复调整问题，提升结果准确性。
人工审核：AI结果需人工核验，确保合规性与可靠性。
4 总结与展望
当前价值：DeepSeek显著提升审计效率，覆盖法条检索、造价分析等关键场景。
未来潜力：随着技术迭代与数据积累，将在风险预警、全过程审计等领域深化应用。
开放共建：鼓励行业同仁共同拓展应用场景，推动工程审计智能化普惠发展。
附件：面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南V1,核心应用场景,应用建议
DeepSeek推动AI从“精英工具”变为“全民生产力”，可能引发新一轮技术革命,降低AI使用门槛，推动社会生产效率变革,构建标准化接口与数据生态，降低开发门槛
低价API和免费使用吸引大量用户，市场份额快速扩张;高效训练架构（如“萤火”集群）、专家模型架构、DualPipe算法等突破;智能体爆发：各行业应用生态繁荣，如医疗、金融、内容创作等
日常生活中可用于写演讲稿,制定旅游攻略等；职场中能整理会议纪要,写代码,做数据分析等；自媒体人可用其写脱口秀段子,诗歌等,DeepSeek可进行个股分析,板块投资分析,市场行情分析,还能辅助构建量化交易模型
DeepSeek采用MLA多层注意力架构,改进了传统多头注意力（MHA）机制,单卡就能支持千亿参数模型部署，推理速度提升3倍以上,通过FP8量化技术压缩训练能耗70%
给出了中小学生和家长向DeepSeek提问的十大原则,能让DeepSeek快速抓住重点,DeepSeek能进行个性化阅读推荐,激发了学生的阅读兴趣,涵盖了中小学生学习和成长的各个关键领域
DeepSeek的7天使用指导手册,旨在帮助用户从入门到精通使用这款AI工具,涵盖基础操作,多场景应用,提升学习能力等内容,涵盖论文精读、错题攻克、会议纪要整理和个人知识库创建
教程主要围绕智能AI助手DeepSeek展开，涵盖其功能特性、使用方法、技巧策略、问题应对及资源拓展等内容，帮助零基础用户快速上手并熟练运用该工具
DeepSeek的基本用法,无需复杂结构,直接描述需求即可,适当提供背景信息或明确需求会让结果更精准;图片类AIGC的应用场景非常广泛，主要包括图像生成、图像修复、图像增强和图像识别等方面
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大模型训练数据来源广泛,可能带来新工作机会与每周 4 天工作制等变革,重塑产业生态与社会结构,重新定义知识学习与应用边界，促使教育范式向全面引入 AI 能力方向重构
DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文预测下一个 token,使用通用公式,激发深度思考等,提升对话质量,适用于推理密集型任务,教育与知识应用,文档分析,开放领域问答写作等场景
本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更专业的企业级部署方法,讲解Unsloth R1动态量化部署的三种实 现路径：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架动态量化部署
