¿Cómo dominar los magníficos consejos de deepseek para un uso eficaz?

El núcleo del problema no es deepseek, no hay ninguna diferencia entre deepseek y otras técnicas de utilización de modelos de gran tamaño, puede encontrar más información sobre ellas en la sección Comandos de IA Aprenderás un montón de trucos y consejos sobre deepseek.  DeepSeek-r1 pertenece al modelo de inferencia, por su técnica particular de utilizarlo, por ejemplo:Publicación de OpenAI: Aplicaciones y mejores prácticas para el modelado de inferencias de IA yIngeniería de sugerencias para los modelos de inferencia O1 y O3-mini de OpenAI A continuación se ofrecen algunos consejos tópicos para utilizar de forma eficiente el comando más general hints. A continuación se exponen algunos consejos tópicos para utilizar eficazmente el comando más general.

 

I. Instrucciones para construir un triángulo áureo

Fórmula de preguntas estructuradas::[角色]+[任务]+[输出要求]+[风格限定]

• Casos de fracaso:解释机器学习
• Casos de éxito:作为AI算法工程师，用比喻手法向高中生解释监督学习与无监督学习的区别，要求对比表格形式呈现，附带生活案例

Tabla comparativa de parámetros básicos

dimensión del parámetro	insumos de baja calidad	Programa de optimización
especificidad	写代码	用Python实现快速排序，要求添加时间复杂度的注释，处理含重复元素的特殊情况
condición restrictiva	推荐书籍	推荐5本2020年后出版的强化学习专著，排除翻译作品，按影响因子排序，附ISBN编号
formato de salida	写报告	生成区块链技术医疗应用研究报告，采用Markdown格式，包含三级目录结构，每章节配3个案例

 

II. Técnicas de control contextual

1. Técnicas de orientación de la memoria

[Conversación histórica] Usuario: ¿Cómo se están vendiendo los últimos discos de Jay?
DeepSeek: Los grandes éxitos 2,87 millones de ventas físicas + digitales en todo el mundo hasta el tercer trimestre de 2023

[Pregunta actual] Usuarios: Comparen estos datos con los resultados de Taylor Swift en el mismo periodo de tiempo.

2. Declaraciones sobre los límites del conocimiento

Recuperación precisa de conocimientos::据2024年arXiv论文《LLM...》，请验证...
Declaración de razonamiento difuso::假设你是量子计算专家，推测...

 

III. Estrategias para potenciar el ámbito de especialización

Escenarios de investigación académica

以Nature论文评审视角，分析这篇生成式AI伦理论文的5个创新点和3个方法论缺陷，引用ACM2023会议文献支持观点

Escenarios de desarrollo del código

"""
需求：开发PyTorch图像分类模型
约束条件：
1. 使用ResNet-34预训练模型
2. 冻结前10层参数
3. 添加自定义数据增强模块
4. 输出训练过程可视化方案
请分步骤解释实现逻辑，标注关键超参数设置依据
"""

 

IV. Métodos para evitar el sesgo cognitivo

1. Prevención de la falacia de atribución

• Pregunta original:为什么Transformer比CNN更好？
• Optimizar el interrogatorio:在图像分类任务中，对比Vision Transformer与CNN的适用场景，需包含：1) 数据量要求 2) 计算成本 3) 可解释性差异

2. Inducción de la cadena de pensamiento

分三步推导比特币减半对矿工收益的影响：首先建立基础收益模型，其次引入电力成本变量，最后加入矿池竞争因子，要求数学公式表达

 

V. Mecanismo de ajuste por retroalimentación en tiempo real

El paradigma de la revisión del diálogo

用户：生成新冠疫苗有效性分析报告（结果出现过时数据）
DeepSeek：提供2023年12月WHO最新报告中的异源加强接种效率数据
用户：请基于PMID 38456721文献更新第3章节，补充mRNA疫苗与传统灭活疫苗的长期抗体衰减对比

Instrucciones de verificación de la exactitud

请为以下陈述提供三重验证：1) 权威文献支撑 2) 行业数据佐证 3) 反向案例筛查

 

VI. Escenario típico Biblioteca de instrucciones

Tipo de escena	Plantillas de instrucciones estándar
argumentación académica	基于[文献DOI]的研究方法，重构...的论证框架，需满足[特定条件]
Análisis empresarial	构建SWOT模型分析...行业趋势，数据源限定为[指定年鉴/财报]，置信度标注
Generación de ideas	以[特定风格]创作...，融合[元素A]+[元素B]，遵守[约束条件]