deepseek

以下是关于 DeepSeek 生成参考文献的相关指令： 1. 基础指令框架： 四要素模板：如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 2. 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 3. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，添加维度约束；对于主观表述，量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，特征强化加强某段的技术细节描述，风格调整改用特定语气并添加结论部分，最终校验检查时间逻辑一致性和可能的事实性错误。 希望这些信息对您有所帮助。

以下是关于 DeepSeek 提示词的详细内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道。 自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围。 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求。 占位符标记：用{{}}标注需填充内容。 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项。 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌。 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型：宽泛需求、主观表述。 修正方案：添加维度约束、量化标准。 示例对比：原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容。 特征强化：请加强第三段的技术细节描述。 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分。 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75%。 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 八、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构：作家风格移植、文体杂交、学术口语化。 效果示例。 2. 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 商业决策支持 九、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 十、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”。 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则”。 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题”。 2. 输出质量控制 问题类型：过度抽象、信息过载、风格偏移。 修正指令。 十一、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制”。 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”。

以下是关于如何用 DeepSeek 学习写作的一些方法和信息： 1. DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro 能将图像理解和生成统一在一个模型中。它具有理解和生成两种模式，核心是 DeepSeek 语言模型，经过了预训练、监督微调及“精华浓缩法”保存学习成果。其采用 Transformer 大一统模型，具有任务导向、效率考量和架构简洁性等优势，通过参数共享、注意力机制实现图文深度对齐，具有灵活性。 2. WaytoAGI 近期有相关活动，如 DeepSeek+阿里云实训营全新升级上线，可在线直播学习。还有以“反转”为主题的短篇小说投稿活动，投稿地址在通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】。 3. 提升写作能力的方法包括：借助 AI 分析好的文章，如找出最喜欢的文章投喂给 deepseek R1，并多次询问从不同角度的分析；让 AI 对自己写的文章进行点评，给出详细的优缺点分析及提升建议；还可以根据文章内容对作者进行心理侧写。

以下是关于如何用 DeepSeek 学习写作的相关内容： 1. DeepSeek 的特点： 大一统模型 JanusPro 能将图像理解和生成统一在一个模型中，具有理解图片和生成图片的能力。 核心是 DeepSeek 语言模型，已学习大量知识。 经过预训练、监督微调、用“精华浓缩法”保存学习成果等特别训练法。 采用 Transformer 大一统模型，具有任务导向、效率考量和架构简洁性等优势，如一个大脑两种思维、参数共享、注意力机制和灵活性等关键设计。 2. 相关活动： DeepSeek+阿里云实训营全新升级上线，可在线直播学习稳定调用、开发满血版 DeepSeek 智能体等隐藏玩法。 有以“反转”为主题的短篇小说投稿活动，2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选。 金融行业·大模型挑战赛初赛阶段（2024/12/3 2025/2/10）。 3. 具体使用方法： 借助 AI 分析好的文章，如找出喜欢的文章投喂给 deepseek R1，从写作角度、读者角度分析，指出缺点和不足及改善空间，对作者进行侧写等。 让 AI 对自己写的文章进行点评，给出详细的优缺点分析、指导和建议。 还可根据文章内容对作者进行心理侧写。

密塔接入 DeepSeek 可能有以下原因： 1. 提升用户的 AI 学习体验：例如学而思接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计将在 2 月内陆续于相关机型上线，以全面升级用户的 AI 学习体验。 2. 实现多任务统一：DeepSeek 的 JanusPro 模型将图像理解和生成统一在一个模型中，具有理解和生成两种本领，能够为相关应用提供更综合的能力支持。 3. 高效便捷：DeepSeek 编程工具接入速度较快，国内版本可直接用于编程，无需申请 API 即可使用。 4. 降低编程门槛：鼓励编程实践，降低了编程的门槛，使更多人能够参与其中。 以上信息仅供参考，具体原因可能还需根据密塔的具体需求和规划来确定。

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。