清華大学の第3の弾丸：普通の人々がディープシーク配当を獲得する方法.pdf

人工知能技術の分野で。 ディープシーク は、一般人工知能（AGI）の開発と応用を専門とする注目の中国企業である。 ディープシーク の中核事業はビッグモデルを中心に展開され、AI技術革新の最前線を突破しようとしている。

ディープシークの主力製品：DeepSeek-R1

ディープシーク スター製品 ディープシーク-R1 はオープンソースの推論モデルである。このモデルは複雑なタスクを処理するのに優れており、さらに称賛に値するのは、自由な商用利用が認められていることだ。 ディープシーク-R1 そのパフォーマンスはOpenAIのo1リリースに匹敵するほどで、オープンソースのモデルの中でも際立っている。

ディープシーク 強化学習技術は、モデル学習のポストトレーニング段階で大規模に採用された。 驚くべきことに、ラベル付けされたデータがほとんどないにもかかわらず ディープシーク-R1 推論能力も大幅に向上した。 数学的推論、コーディング、自然言語推論といった重要なタスクにおいて ディープシーク-R1 OpenAI-o1公式バージョンと同様の優れたパフォーマンスを示す。

ディープシーク-R1 モデル・アーキテクチャ

DeepSeekの能力マッピング：幅広いアプリケーションシナリオ

ディープシーク エンドユーザーに直接提供するだけでなく、開発者にも強力なサポートを提供する：

• 知的対話
• テキスト生成
• 意味理解
• 計算推論
• コード生成と補完
• ネットワーク検索とディープ・シンキング・モデル
• ファイルアップロード：あらゆる種類の文書や写真のテキストコンテンツをスキャンして読み取ることができる。

ディープシーク 国際連合のキャパシティ・マッピング

テキスト生成：創造性と効率性の実現

ディープシーク テキスト生成に優れ、さまざまなシーンで応用できる：

テキスト作成：創造的インスピレーションを解き放つ

• エッセイ、物語、詩の書き方：長いか短いかにかかわらず ディープシーク 全員が有能だ。
• マーケティングコピー、ジングル作成：目を引くマーケティングコンテンツを素早く作成。
• ソーシャルメディアコンテンツ（ツイートや投稿など）：魅力的なソーシャルメディアコンテンツを簡単に作成できます。
• 脚本または台詞デザイン：映画、テレビ、ゲーム、その他の業界向けの脚本および台詞デザインのサポート。

抽象化と書き換え：情報処理の効率化

• 長文の要約（論文、報告書）：長い文書の核となる内容を素早く抽出します。
• テキストの簡略化（複雑さの軽減）：専門的なテキストをわかりやすいバージョンに変換します。
• 多言語翻訳とローカリゼーション：言語の壁を取り払い、コンテンツの多言語配信を可能にする。

構造化世代：情報の効率的な整理

• フォームやリストの生成（スケジュールやレシピなど）：構造化されたデータを素早く生成し、情報の管理や利用を容易にします。
• コードコメント、ドキュメント作成：コードの可読性と開発効率を向上させます。

自然言語理解と分析：テキストの背後にある意味への洞察

ディープシーク また、自然言語理解と分析においても非常に強力で、テキストの意味情報を深く掘り下げることができる：

意味分析：言語の本質を理解する

• 意味解析：ユーザーのクエリの意図を正確に理解する。
• センチメント分析（コメント、フィードバック）：テキストのセンチメント傾向を分析する。
• 意図認識（接客対話、ユーザーからの問い合わせ）：ユーザーのニーズや目的を正確に把握する。
• エンティティ抽出（名前、場所、イベント）：テキストからキーとなる情報を抽出し、ナレッジグラフを構築する。

テキスト分類：効率的な情報分類

• テキストの分類：テキストをあらかじめ定義されたカテゴリーに分けること。
• トピックタグの生成（ニュースカテゴリーなど）：テキストにトピックタグを自動的に追加し、情報の検索や管理を容易にします。
• スパムコンテンツの検出：望ましくない情報をフィルタリングし、健全なオンライン環境を維持する。

知的推論：論理の謎を探る

• 知識推論：既知の知識に基づいて論理的に推論し、隠れた関連性を発見する。
• 論理的問題解決（数学、一般推理）：数学の問題や一般常識クイズなど、論理的思考を必要とする問題を解く。
• 因果分析（事象相関）：事象Aの発生が事象Bの発生を引き起こすかどうかなど、事象間の因果関係を分析する。

従来のマッピング：データ可視化ツール

ディープシーク さまざまなプロット機能もサポートされており、データや情報をより視覚的な方法で表示することができる：

• SVGベクター
• マーメイド・チャート
• リアクト・チャート

基本的なグラフィック：ビジュアル要素を素早く作成する

• シンプルなイラスト：文書やプレゼンテーションの装飾に使用。
• フローチャート：プロセスの手順を示すために使用される。
• 組織図：組織構造を示すために使用される。

チャートやグラフの種類：多様な表示ニーズに対応

• フローチャート
• 年表
• クラス図
• ステートチャート
• 実体関係図
• マインドマップ

データチャート：プロフェッショナルなデータ分析プレゼンテーション

• 折れ線グラフ：経時的なデータの傾向を示す。
• 棒グラフ：異なるカテゴリーのデータの大きさを比較する。
• 円グラフ：各コンポーネントのデータが全体に占める割合を示す。
• 散布図：2つの変数の関係を示す。
• レーダーチャート：多次元データの比較分析。
• コンバインド・チャート：複数のチャート・タイプを組み合わせて、データをより包括的に表示。

プログラミングとコード関連：プログラマーの右腕

DeepSeek コード機能の例 1

DeepSeek コード機能の例 2

コード生成：開発効率の向上

• オンデマンドでコード・スニペットを生成（Python、JavaScriptなど）：よく使うコードを素早く生成して、開発時間を短縮。
• 自動補完とコメント生成：コード記述の効率と可読性を向上。

コード・デバッグ：バグの発生率を下げる

• バグ解析と修正提案：開発者がコードエラーをすばやく見つけて修正できるようにします。
• コードパフォーマンス最適化のヒント：コード操作の効率を向上させる。

技術文書処理：文書作成の合理化

• APIドキュメント生成：開発者が使用するAPIドキュメントを自動的に生成する。
• コードベースの説明とサンプル生成：開発者がコードベースを素早く理解し、使用できるようにします。

ディープシークの考え方：ユニークで深い

ケーススタディ：「スパイス・トリオ」茄子と胡椒のソーセージロール、ヨーグルト・ミントソース添え

よりよく理解するために ディープシーク 深い思考プロセスの興味深いケーススタディを見てみよう。 ディープシーク スパイス・トリオという料理についてのユニークな考え方の一例。

インスピレーション・マップバルカンのスパイス×地中海のフレッシュさ×日本の天ぷら技術

構造的解体::

1. ピーマンの薄切り日本の天ぷら技法で半透明になるまで揚げ、琥珀色のサクサクの網にする。
2. ナスのムースブルガリアの赤唐辛子パウダーとギリシャヨーグルトを使った、エアリーなムース。
3. ソーセージクリスプイベリコ豚のチョリソソーセージを低温で焼き、黄金色に砕いたもの。
4. ペパーミント・コールド・エッセンス・オイル液体窒素で凍らせたペパーミントの葉から抽出したエメラルド色のエッセンシャルオイル。

味覚の嵐::

• 1階ピーマン特有の甘みが感じられる。
• 2階スモークパプリカをムースの中に吹き込んで温める。
• 3階砕いたチョリソーは、香ばしく、少しスパイシーな穀物感をもたらす。
• 最終章ペパーミント・コールドエッセンス・オイルは、舌の上で極限の清涼感を爆発させる。

分子料理のテクニック::

1. バックスピン・スタイリング伝統的なロールパンを裏返しにして外側にし、パリパリの網目をむき出しにして柔らかい中身を包む。
2. 温度差ゲーム65℃の温かいムースと-196℃の冷たい抽出オイルを同じプレート上に置く。
3. 質的パラドックス一見硬そうなクリスピーが口の中で砕け、柔らかいムースの中にカリカリの粒が隠されている。

ディープシーク 複雑な料理のコンセプトを理解できるだけでなく、ユーザーのニーズに基づいて革新的なアイデアを生み出すこともできる。

料理の斬新なアイデア：ナス、ピーマン、ソーセージの新たな可能性

ユーザーからの質問茄子、ピーマン、ソーセージを使った新しい料理の構想を手伝ってください。今ある料理とは違うものでなければなりません。

ディープシークのディープシンキング（18秒）::

ユーザーの要望 ディープシーク 茄子、ピーマン、ソーセージを使った、既存の料理とは異なる新しい料理を考案する。

成分の特徴を分析する：

• ナス風味を吸収し、ソフトな食感。
• パプリカクリスピーで、甘みとスパイシーさがある。
• ソーセージスモーキーかもしれない。

方向性を考える：

• 既存料理の回避魚風味の茄子や豚ひき肉では中華風にはならないし、焼き菓子などでは洋風にはならない。
• 各地の調味料をブレンド東南アジアのスパイス、南米のフレーバー、中東の調味料を考えてみよう。
• 革新的な調理法例えば、ナスはピューレにし、ピーマンは容器にし、ソーセージは具にする。

お勧めのレシピ

店名：タイ風ココナッツナスとピーマンのボート

食材::

• ナス
• パプリカ
• ソーセージ
• ココナッツミルク
• カレー粉
• ローズマリー
• 魚醤
• ミント

動く::

1. ナスの取り扱い茄子を焼いてくり抜き、角切りにしたソーセージ、ココナッツミルク、カレー粉を混ぜて茄子に詰める。
2. ピーマン加工ピーマンは半分に切って種を取り、シャキッとさせるためにゆでる。
3. パディングピーマンにナスを詰める。
4. 香料レモングラス、ナンプラー、ミントで作ったソースをかける。
5. メッキミントの葉を飾る。

料理名の提案

• タイ風ココナッツ・ナスとピーマンのボート
• 地中海スパイスの茄子箱

仕事でDeepSeekを使うには？

シナリオ1：1時間で1万語の企画書に挑戦

取る午後3時、あなたは突然リーダーから通告を受ける。"顧客との臨時の早期打ち合わせのため、今夜午後4時までにインテリジェント・ロジスティック・パーク・プロジェクトに関する1万字の提案書を提出せよ！"。

映し出す::

ユーザーは短時間で大量のテキスト作業をこなす必要があり、時間に追われ、コンテンツの品質に対する要求も高い。

処方::

コア戦略: フレームワークの複製 + モジュールの作成 + データの移植

フェーズ1：5分 - AIで素早くフレームワークを構築する（目標：3,000ワード）

1. 入力::
   DeepSeek コマンドの例

2. リグ::
   • 目次をそのまま文書の骨格としてコピーし、字数を早くする（2000～3000字程度）。

ステージ2：20分-AIによるバッチフィルモジュール（目標：6000語）

• 例えば、小項目ごとに別々の質問をする：
  "自動立体倉庫、AGVディスパッチセンター、コールドチェーンゾーンの技術的パラメータをデータのリストとして提示することが要求される「2.1機能分割」についてのパラグラフを書きなさい。"

主なヒント::

• データ移植具体的なデータがない場合は、AIに合理的なダミー（リスク回避のため「例」と表示）を生成させればいい。
• テンプレートコピー同じようなセクション（例えば3.1/3.2/3.3）には同じコマンドテンプレートを使い、キーワードだけを置き換える。
• 必須フォーマットプロフェッショナルな外観」を与えるために、テキストに直接貼り付けられる番号付きの小見出し、小項目、表を含むAI出力を要求する。

フェーズ3：20分-AIを使ったソフトコンテンツの完成（目標：1000ワード）

• 偽りだが必要なこと」の部分を埋める：
  • 保険証券の裏書スマート・ロジスティック・パークを支援する2023年国家レベルの政策（課題番号付き）を5つ作成し、この場合の指針を解釈する。
  • リスクアセスメント：「スマート・ロジスティクス・パークに共通する技術的リスク（例：AGVシステムのダウンタイム）の上位3つを挙げ、それぞれについて100字で答えなさい」。
  • 利益測定"計算式：パーク完成後3年以内のコスト削減と効率化、人件費30%の削減、仕分けミス25%の削減を想定"

ステージ4：10分 - AIによる最適化とフォーマット化

• 統一戦術::
  デジタル・トランスフォーメーション」「デュアル・カーボン戦略」などのキーワードを加えて、政府報告書のスタイルで次の段落を書き直す。
• チャートの作成::
  指示: "上記の「デバイス設定シート」をLaTeX形式の3行シートに変換する"
• 仕上げ::
  "提案書の以下のロジックのギャップを検証し、クライアントから質問される可能性のあるポイントを3つ挙げ、それらに対抗する答えを提示する。"

主な注意事項::

• 救命優先最初の30分は「文書を1万語にする」ことに集中する。
• 仮想データラベリングAIが生成したデータには、責任を回避するために"(example) "を付ける。
• 目の錯覚表、グラフ、番号付きリストを増やし、問題の本文の相対的な薄さを視覚的に覆い隠す。タイトルフォントの拡大、段落間隔の拡大、ページ数の急激な「拡大」。
• 時間があれば、もっと洗練させるつもりだ。.

シナリオ2：新入社員は会社や電子部品業界にすぐに慣れる

取る李は電子部品を製造する会社に入社したばかりである。 新入社員である彼は、短期間で会社の製品ライン、組織構造、社内システム、業界全般に慣れる必要がある。

処方::

業界と市場の動向を素早く知る

• 手続き::
  1. 業界レポート、市場分析、競合他社のプロファイルなどをアップロードします。 ディープシーク.
  2. 検索機能を使って、電子部品業界の「現状」や「今後の発展動向」などのキーワードを照会し、簡潔な分析レポートを作成します。
• ゆうせい::
  • より高い効率:: ディープシーク 情報ソースを統合し、インテリジェントな検索を行うことで、手作業での検索や整理にかかる時間が短縮され、新入社員は短期間でスピードアップすることができる。
  • より良い結果情報はより正確で包括的なものとなり、不完全な情報による誤解や誤りを減らすことができる。
  • 低コストトレーニング・リソースへの依存を減らすことで、新入社員は以下のことが可能になります。 ディープシーク トレーニングコストを削減するための自己学習。

DeepSeekがあなたの生活にどのように作用するか

シナリオ1：働くママの早朝生産性アップ

シナリオ削減朝7時15分、幼稚園の保護者会からのメッセージで目が覚めた。 同時に、夫が出張に行く前にクリーニング屋に服を取りに行くように頼んでいたこと、冷蔵庫が空っぽなので牛乳を買わなければならないこと、午後3時からの部内発表会用のPPTを準備しなければならないこと、ストーブのお湯が沸騰しそうなことを思い出した。

処方::

1. 優先順位付け: 幼稚園の事務 > ミーティングの準備 > 生命の購入。
2. 最適ルートの生成幼稚園／クリーニング店／スーパーマーケットと会社の位置関係を示す地図。
3. インスタント・サービス・ドッキング::
   • Community Runner APIを呼び出して、手動による資材配送を注文する。
   • クリーニング店のスマートキャビネットシステム予約受け取りコードへのアクセス
   • 生鮮食品プラットフォームにおける価格比較後の牛乳の自動補充
4. 会議の準備::
   • 先週の売上データを自動的に抽出し、視覚的なグラフフレームワークを生成する。
   • 意味論的再編成のために過去のレポート・テンプレートを引き出す
5. 危険警告::
   • 携帯電話のバイブレーションアラートと同期したクッキングヒーター・タイマー
   • 通勤状況をリアルタイムでモニタリング（渋滞が15分以上続いた場合、バックアッププランを発動）

技術配当::

• 時間の有効活用 40%
• 朝の血圧値の低下 65%
• 重要サービスの完了率 100%

シナリオ3：クリティカル・インシデントへの対応 - 妊婦の遭難、データセンターの緊急事態

シナリオ削減台風の襲来で妊娠34週目の妻が田舎に取り残され、データセンターのバックアップ電源は4時間しか持たず、認知症の独居老人の転居が急務となり、地域の買い出しで物資が不足した。

処方::

DeepSeek緊急対応プロトコル：

1. 資源ヒートマップ::
   • 気象庁のデータ／道路崩壊レポート／病院の出勤状況をリアルタイムで統合
   • 3キロ圏内の不飽和コンビニエンスストアをターゲットにした材料予測アルゴリズム
2. ライフライン・プロジェクト::
   • マタニティ・レスキュー・チャンネル::
     • カルテ用QRコードの自動生成
     • 可能なルートをドローンで調査
     • 民間の救助隊と連携し、GPSで位置を確認する。
   • 高齢者移送プログラム::
     • スマートブレスレットの履歴アクティビティトラックの取得
     • 地域ボランティアネットワーク・ライブ中継
3. 企業レベルの緊急対応::
   • エッジ・コンピューティング・ノードを起動し、重要なデータを転送する
   • 政府災害報告書テンプレートの作成（被害状況の自動入力）
4. ソーシャル・コラボレーション::
   • 一時的な物質交換ブロックチェーン台帳の作成
   • 多言語による支援要請の自動生成（領事館システムとの連動）

技術配当::

• 3.2倍速いレスキュー・レスポンス
• 資産損失の減少 78%
• クライシス期間圧縮 56%

DeepSeekは社会的関係の維持に役立つ

シナリオ1：AIが大晦日の結婚リマインダーに対処するのを助ける

シーンの説明旧正月に家族で集まり、親戚や年長者から結婚を促される。

目的年長者の感情を害することなく結婚の督促の問題を適切に処理し、個人のスペースと選択を守りながら家族の調和を保つ。

対話のスキル

• I "ステートメントの使用:: "I feel... "のような非難は避けること。
• ユーモアの使用例えば、"今は仕事に集中して、誰かと一緒にいる時にまた迷惑をかけに来るよ！"とか。
• コンフリクトの回避例えば、"あなたの言う通り、結婚は大切なことだし、真剣に考えてみるよ "と。
• 事前のコミュニケーション驚きを最小限にするため、保護者と事前に話し合う。

適切なハンドリング戦略：

1. 感謝の気持ちを伝え、架け橋となる::
   • 典型例私は微笑みながら、「お気遣いありがとうございます。
2. オープンなコミュニケーションと個人的立場の表明::
   • 典型例私は今、仕事で達成したい目標がある。結婚のことは、時間をかけて真剣に選択する必要があるんだ」。
3. 境界線を設定し、個人のボトムラインを明確にする::
   • 典型例丁寧に、しかししっかりと、"真剣に検討はしますが、自分で選択できるスペースが欲しいです"。
4. 話題を変え、雰囲気を明るくする::
   • 典型例最近どうしたの？最近、写真の勉強をしてるんだって？"
5. 家族にサポートを求める::
   • 典型例両親には、"みんなが私のことを気にかけてくれているのは分かっているけれど、いい相手を見つける時間が欲しいんだ。

シナリオ2：嫁姑関係における世代間コミュニケーション

コンテキスト結婚後、あなたたち夫婦は義理の両親と同居しています。 世代間の違いから、育児や家事分担、生活習慣の面で義母と摩擦が生じることがあります。

目的効果的なコミュニケーションと相互理解を通じて、嫁姑間の葛藤を和らげ、双方が納得できる解決策を見出し、家庭の雰囲気を改善する。

対話のスキル

1. I "ステートメントの使用:: "I am concerned that... "のように相手を非難するのは避けること。
2. 口論を避ける善悪を論じるのではなく、問題解決に集中する。
3. 共通の目標を見つける双方が幸せな子供と家庭円満を望んでいることを強調する。
4. 事前のコミュニケーション教育スタイルや家事の分担について、精神的に安定しているときに、前もって義母と話し合っておく。

適切なハンドリング戦略：

1. 感情を落ち着かせ、衝動的な反応を避ける::
   • 典型例深呼吸をして、その場から少し離れ、気持ちを落ち着かせる。
2. 感情を表現し、直接的な非難を避ける::
   • 典型例私は、子どもにもっと自由に探検してほしいから心配なのです。
3. お互いの意見に耳を傾け、共通点を見つける::
   • 典型例義母に「どう思う？どうしてその方がいいと思う？"
4. コンセンサスを求め、妥協を提案する::
   • 典型例私たちはそれぞれのアプローチを組み合わせて、バランスを取ることができる」。
5. コミュニケーションの境界線を設定し、相互尊重を強調する::
   • 典型例でも、お互いを尊重したいんです」。

シナリオ3：リーダーとの良好な関係の維持

コンテキストあなたは職場に来て1年の新人です。 あなたは働き者だが、先日の人事考課でリーダーと意見が合わなかった。

目的効果的なコミュニケーションと相互理解を通じて、リーダーとの意見の相違を解決し、良好な職場関係を維持し、相互に受け入れ可能な解決策を見出す。

具体的な対話の例：

1. 感情を落ち着かせ、感情的な反応を避ける::
   • 典型例ミーティングが終わったら、オフィスに戻って落ち着きなさい。
2. 個人的な感情を表現し、直接的な非難を避ける::
   • 典型例翌日、リーダーと話をするよう求め、「自分の業績評価で、自分の貢献が十分に認められなかったことに少し失望しています」と自分の気持ちを伝える。
3. リーダーの視点に耳を傾け、共通の目標を見つける::
   • 典型例チームワークとコミュニケーションの分野で、具体的に何を改善できると思いますか？あなたの提案をぜひ聞きたい。"
4. コンセンサスを求め、改善プログラムを提案する::
   • 典型例一緒に具体的な改善目標を立てて、定期的に進捗状況を報告するのはどうだろう？
   • この先ある分野では秀でているが、他の分野では劣っている。
5. 期待値を設定し、コミュニケーションの境界線を明確にする::
   • 典型例優しく、しかししっかりと、"あなたの期待をよりよく理解するために、今後より多くのフィードバックとサポートを得たいと思います"。

シナリオ4：異文化家族における相続の難しさ

コンテキストあなたは中国人の父とアメリカ人の母を持ち、家族の宗教も異なる（仏教徒の父とクリスチャンの母）海外で育った中国人男性です。 あなたの祖父（フォン父）は高齢で、中国に遺産と家財があります。

目的伝統文化と近代法を尊重しつつ、家族の相続権の問題に適切に対処し、家族の調和を維持し、文化の違いや家族の秘密から生じる紛争を回避する。

適切なハンドリング戦略：

1. 冷静さを保ち、感情を避ける::
   • 典型例祖父の決断を知ったとき、すぐに反応しないで落ち着いてください。
2. 感情を表現し、非難を避ける::
   • 典型例祖父や両親とコミュニケーションをとり、"祖父の意向は理解できますが、この件には複雑な事情があり、少し混乱しています "と気持ちを伝える。
3. 各観点に耳を傾け、共通の土台を求める::
   • 典型例なぜ私に家業を継がせたいのですか？もともとそのつもりだったのですか？
   • この先「ママ、遺産はどうしたらいいと思う？どう思う？
4. コンセンサスを求め、妥協を提案する::
   • 典型例:: 「伝統的な遺産処理方法と近代的な遺産処理方法を組み合わせることは可能かもしれない。一方は一族の伝統に従って分配し、もう一方は近代法に従って公平に分配する。"
   • この先将来的な紛争を避けるために、家族の秘密を開示することも考えるかもしれません」。
5. 境界線を設定し、相互尊重を強調する::
   • 典型例その気持ちはわかりますが、お互いの文化的背景や法的概念を尊重し合えることを願っています」。

具体的な対話の例：

• あなたおじいさん、お母さん、お父さん、相続についてきちんと話し合う必要があります。祖父の意向は理解できるけど、複雑な問題だから、みんなが納得できる解決策を見つけたいんだ。
• 祖父たちたった一人の孫なんだから、私たちのルーツを忘れないでほしい。
• 母性現代の法律では、遺産は平等に分配されるべきであり、一人だけに与えられるものではありません。 隠し子にも相続権があるんだ。
• 父性でも、祖父の意思も尊重しなければなりません。 彼は家族のために生涯戦い、家族の存続を望んでいる。
• あなた: 人々の気持ちも、物事の複雑さも理解できる。 おそらくバランスは取れるはずだ。 一部は伝統に従って分配し、一部は現代の法律と公平さに従って分配するべきだ。 家族の秘密については、後で大きな問題にならないよう、正直に話すべきだと思う。
• 祖父たちしかし、文化と伝統を受け継ぐという家族の責任は、あなたが負わなければなりません。
• 母性でも、公平でありたいし、みんなが楽しめるものを用意したい。
• 父性みんなが納得できる解決策を見つけるにはいい方法だと思う。

対話のスキル

1. I "ステートメントの使用:: "I feel... "のような非難は避けること。
2. 口論を避ける何が正しいか、間違っているかを議論するのではなく、問題を解決することに集中する。
3. 共通の目標を見つける家族の調和と公平な遺産分配を重視する。
4. 事前準備伝える前に自分の意見や感情を整理し、感情的にならないようにする。
5. プロフェッショナルの導入必要であれば弁護士や家族カウンセラーの助けを借り、遺産分割が合法的かつ公平に行われるようにする。

キューイング戦略：推論モデルと一般モデルの比較

指示を与える」から「ニーズを表現する」へ：キューイング戦略の進化

AIコンテンツ生成の境界とブレークスルー

AIコンテンツ生成の境界線

AIコンテンツ生成には境界効果がある

知性体の知識生成境界の探索

• 研究目標創造的な知識生成のために、知能が既成の知識の枠組みから抜け出せるかどうかを理解する。
• 方法論測定システムを構築し、イノベーションの条件を分析することで、インテリジェンスが知識創造をルーティンからイノベーションへとどのように推進できるかを探る。

知的身体知識サイクル境界研究

• 不敬インテリゲンチアは、長い対話の中でしばしば「知識のループの境界線」を経験する。
• ラショナル学習データ、アルゴリズムモデル、事前定義されたルールの限界に起因し、論理学における自己言及的問題（ラッセルのパラドックス、ゲーデルの定理など）に関連している。
• 研究方法問題のタイプ（完全収束、半収束、非収束）と対話の数（50、100、150）が、生成されたコンテンツの類似性と革新性に及ぼす影響についての実験的分析。

AIコンテンツ生成の境界線をどのように決めるのか？

• 研究方法生成されたテキストの平均類似度と反復率の加重値として測定された、生成されたコンテンツの差分値として、知識層の知識ループ境界を運用する。

類似性の計算

• 方法論コサイン類似度アルゴリズムを用いてテキストを単語頻度ベクトルに変換し、ベクトルのドット積とモード長の積の比を計算してテキスト間の類似度を評価する。この値は[-1, 1]の範囲の値をとり、値が1に近いほど類似度が高い。
• 式類似性＝A・B||A|×||B||である。

反復率の計算

• 方法論n-gram法（n=2）を用いて、生成されたテキストを連続する2-gramの断片に分割し、重複の割合をカウントする。
• バンテージテキストの冗長性を認識し、内容の多様性を評価する能力は、特に長文生成に適しています。
• 最終式::
  差分値＝w1-類似度＋w2×反復率
  ここで、重みw1 = 0.6とw2 = 0.4は、冗長性よりも関連性を優先するKleinberg (1999)のソーシャルネットワーク分析の研究を参照している。

適応的フィードバックとプログレッシブ・キュー・チェイニングの組み合わせによるAIコンテンツの品質向上

• 不敬インテリゲンチアは、複数回の相互作用の中で認知の境界線にぶつかる傾向があり、それは生成されたコンテンツの固まりや、漸進的な情報の停滞という形で現れる。
• 結果収束性の高いキューはコンテンツを収束させるが、非収束性のキューや多様なデザインは論理のループから抜け出すことができる。
• 処方適応的フィードバックとプログレッシブ・キュー・チェーンを組み合わせることで、インテリゲンチアに新しいコンテンツを生成させることができ、知識のループを回避し、インテリゲンチアの生成空間を広げることができる。

適応フィードバックとプログレッシブ・キュー・チェーン

AIが生み出す知識の革新性や価値をどのように検証するのか？

知識生成後のテスト：閉じたループの研究

• ゴール知識の定義に戻る：妥当性と社会的指針。
• 方法論知識の正確さ、論理的一貫性、内容の革新性の観点から、インテリゲンチャが生成したコンテンツのパフォーマンスを実験的に探求する。 異なる文脈やタスクタイプにおける、生成された知識の適応性を分析する。 生成された知識の質を測定するための基準と評価フレームワークを提案する。

知識生成後のテスト

プロンプトはまだ学ぶ価値があるのか？

• プロンプトユーザーがAIシステムに入力する指示や情報で、AIに特定の出力やタスクの実行を指示する。
• フレームワーク指示、背景、期待を含む。
  • インストラクションAIにどのような仕事をさせたいかを正確に伝えてください。
  • コンテクストAIがより正確にタスクを理解し、実行できるように背景情報を提供する。
  • 期待AIの出力に対する要求と期待を明示的または暗黙的に表現する。

キュー構造

タスクの要件とプロンプトの言語戦略

プロンプトの例

意思決定のニーズ

• 実技::
  • 需要の分析::
    • 典型例::
      "ロジスティクス・コストを削減するために、2つの既存のソリューションがあります： 1 ⊕ 自社の地域倉庫を建設する（初期投資が高く、長期的なコストは低い） 2 ⊕ 第三者と協力する（従量課金制で、柔軟性が高い） ROl計算モデルに基づいて、5年間の総コストを比較し、最適なソリューションを提案してください。"
  • データの分析::
    • 典型例::
      "過去3年間の新エネルギー車販売データ（CSVを使用）を分析し、1 ⊖成長傾向と政策の相関関係、2 ⊖ARIMAモデルを使用した2025年の市場シェア予測とパラメータ選択の根拠を説明する。"
  • デザイン製品::
    • 典型例::
      "スマートホーム製品をデザインする。1 ⊕独り暮らしの高齢者のセキュリティ問題を解決する。2 ⊕センサーネットワークとAlアラートを組み合わせる。3 ⊕3つの異なる技術ルートのプロトタイプのスケッチイラストを提供する。"

検証要件

• 実技::
  • 結論の検証::
    • 典型例::
      以下はある論文の結論である：「ニューラルネットワークモデルAは従来の方法Bより優れている」。検証してください：1 ⊖ 実験データが結論を支持しているかどうか、2 ⊖ 対照群の設定に偏りがないかどうか、3 ⊖ p値を再計算して有意性を判断してください。"
  • コード切り替え::
    • 典型例::
      「1 ⊕ 時間の複雑さを一定に保つ、2 ⊕ numpy を使って配列操作を最適化する、3 ⊕ 時間テストケースを含む完全なコードを出力する。" 以下の C コードを Python に変換します。

プロンプトの種類

• 指導の手がかりAIが実行すべきタスクを直接知らせる。
• 質疑応答プロンプトAIに質問し、答えを期待する。
• ロールプレイング・プロンプトAIは特定の役割を演じ、特定のシナリオをシミュレートするよう求められる。
• クリエイティブ・キュークリエイティブ・ライティングやコンテンツ・ジェネレーションのためのガイドAI。
• 分析プロンプトAIは与えられた情報を分析し、推論することが求められる。
• マルチモーダルキューテキストや画像など、複数の入力形式を組み合わせることができます。

キューデザインをマスターする：AIGC時代の必須スキル

プロンプト・デザインのコア・スキル・システム

プロンプト・デザインの高度なスキル

AIチューニングの秘訣：キュー・マルチプライヤー戦略

• 戦略1タスクを正確に定義し、あいまいさを減らす。
• 戦略2複雑なタスクを適切に分解し、AIの認知負荷を軽減する。
• 戦略3生成されたコンテンツの深みを増すために、ガイドとなる質問を導入する。
• 戦略4プロンプトの長さをコントロールし、生成されるコンテンツの正確性を確保する。
• 戦略5自由形式と自由形式のプロンプトを柔軟に使い分ける。

正確な定義を実現するには

• 核心問題の明確化
• コンクリート生成の指示
• 冗長な情報の削除

タスクを分解するヒント

• セグメント生成
• さらに深く
• 論理構造の設定

誘導質問設計の要点：

• マルチレベルの質問の設定
• AIによる比較や議論を可能にする
• 思想の多様性につながる

プロンプトの長さをコントロールするヒント

• 複雑な命令の入れ子は避ける
• シンプルに。
• ステップ・バイ・ステップのヒント

自由形式のプロンプト：

• AIが多角的な視点から生成できるよう、自由形式の質問をする。

クローズド・キュー

• 具体的な質問をしたり、AIに正確な回答を求める明確な制限を設けたりする。

よくある落とし穴と対応策：キューデザインの落とし穴を避けるためのガイド

反復の欠如の罠：ワンステップのプロセスを期待する

• トラップの症状::
  • 複雑すぎる初期プロンプト
  • 最初のアウトプットに満足できなければあきらめろ
  • AIのアウトプットに関する分析とフィードバックの欠如
• 対応戦略::
  • インクリメンタル・アプローチの採用基本的なプロンプトから始め、徐々に詳細や要件を追加していく。
  • 積極的にフィードバックを求めるAIにアウトプットを自己評価してもらい、改善案を提示してもらう。
  • 複数回の対話の準備最初のアウトプットを明確にし、改善するためのフォローアップ質問をデザインする。

多すぎる、または曖昧な指示の罠：詳細が要点を圧倒し、意図が明確に表現されない。

• トラップの症状::
  • キューが長すぎる、または短すぎる
  • AIのアウトプットが予想から大きく外れる
  • 要件の明確化や再解釈が頻繁に必要
• 対応戦略::
  • 残高詳細十分な文脈を提供するが、過度に制限することは避ける。
  • キーポイントの明確化最も重要な2-3の要件を強調する。
  • 構造化されたフォーマットの使用要件を整理するための明確な構造を採用する。
  • 例証的可能であれば、希望する出力の簡単な例を挙げてください。

思い込みバイアスの罠：AIはあなたが聞きたいことしか言わない

• トラップの症状::
  • プロンプトに明確な立場や好みが含まれている
  • 情報へのアクセスは常に特定の視点を支持する
  • 反対意見や異なる視点が提示されていない
• 対応戦略::
  • 自省プロンプトをデザインする際、自分自身の潜在的なバイアスを振り返る。
  • 中立的な言葉の使用プロンプトに偏見や先入観を含めないこと。
  • 多角的な分析が必要AIは、異なる視点や主張を提供するよう明示的に求められる。
  • 批判的思考AIの出力に注意を払い、重要な情報を相互検証する。

幻想生成の罠：AIの自信は "ナンセンス"

• トラップの症状::
  • AIは検証できないデータや事実を提供する
  • 出力には、専門用語のように見えるが存在しない用語や概念が含まれる。
  • 将来の出来事や不確実な出来事について、過度に具体的な予測を立てること。
• 対応戦略::
  • 不確実性の明確化AIが確信が持てないときは、はっきり言うように促す。
  • ファクトチェックのヒントAIは既知の事実と推測を区別する必要がある。
  • マルチソース認証複数の視点や情報源から情報を検証するためにAIを必要とする。
  • 引用のお願いAIは、検証しやすいように情報源を提供するよう明示的に求められている。

マン・マシン共生時代の能力開発システム

マン・マシン共生時代の能力開発システム

4つのコアコンピテンシー

AI思考

• アルゴリズム思考AIの意思決定ロジックを理解する
• データ・インサイトデータ主導の分析能力
• 境界意識AIの能力の限界を把握する。
• 共同意識人間とコンピュータのコラボレーションをモデル化する。

コア・ビューAIの考え方をマスターし、人間とコンピュータのコラボレーションのための認知的フレームワークを構築する。

統合力

• クロスドメイン翻訳ドメイン知識の翻訳。
• 創造的な再編成働き方の再構築
• 資源組織人間と機械のコラボレーションを最適化する。
• 知識融合古い知識と新しい知識の統合。

コア・ビュー人と機械の長所を融合し、$1+1>2$の価値を創造する。

パワー・チャネリング

• チップ・エンジニアリング効率的な命令の設計
• ダイアログ・マネジメント相互作用の方向をコントロールする。
• タスクの内訳問題の構造を最適化する。
• 品質管理アウトプットの質をコントロールする。

コア・ビューAIとのインタラクションプロセスをリードし、アウトプットが期待に応えられるようにする。

裁量

• 本物か偽物かを確かめる内容の信頼性を評価する。
• 評価アプリケーションの価値を判断する。
• リスク予測潜在的なリスクを予測する。
• 文脈順応シナリオの適用可能性を評価する。

コア・ビュー独自に考え続け、AIのアウトプットのゲートキーパーになること。

AIの利用レベルとブレークスルー・パス

ブレイクスルー・パス

1. キュー・ワード・システムの構築
2. デザイン・コラボレーション・プロセス
3. 革新的なアプローチの開発
4. パーソナル・キャラクターを作る

独自のワークフロー手法の革新 ⊕ ドメインの統合

AIの利用レベルとブレークスルー・パス