Wie meistert man die hervorragenden Deepseek-Tipps für eine effiziente Nutzung?

Der Kern des Problems ist nicht Deepseek, es gibt keinen Unterschied zwischen Deepseek und anderen Techniken für die Verwendung großer Modelle, Sie können mehr darüber in der AI-Befehle Sie werden eine Menge Tipps und Tricks über Deepseek erfahren.  DeepSeek-r1 zu dem Inferenzmodell gehört, zum Beispiel durch seine besondere Technik, es zu benutzen:OpenAI Release: Anwendungen und Best Practices für KI-Inferenzmodelle , undHint Engineering für OpenAI O1 und O3-mini Inferenzmodelle Nachfolgend finden Sie einige klischeehafte Tipps zur effizienten Verwendung des allgemeineren Befehls hints. Im Folgenden finden Sie einige klischeehafte Tipps zur effizienten Nutzung des Befehls.

I. Anleitung zur Konstruktion eines goldenen Dreiecks

Formel für die strukturierte Befragung::[Rolle] + [Auftrag] + [Output-Anforderungen] + [Stilgrenze]

• Misserfolgsfälle:Maschinelles Lernen erläutern
• Erfolgsgeschichten:Erklären Sie als Ingenieur für KI-Algorithmen einem Oberstufenschüler den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen anhand eines metaphorischen Ansatzes, der eine vergleichende tabellarische Darstellung mit begleitenden Beispielen aus dem Leben erfordert

Vergleichstabelle der Kernparameter

II. kontextbezogene Kontrolltechniken

1. die Techniken der Gedächtnislenkung

2. die Aussagen zu den Wissensgrenzen

Genaues Abrufen von Wissen::Nach dem 2024 arXiv paper "LLM... , bitte überprüfen...
Fuzzy Reasoning Aussage::Angenommen, Sie sind ein Experte für Quantencomputer und spekulieren...

III. Strategien zur Aufwertung des Berufsfeldes

Szenarien der akademischen Forschung

Analysieren Sie die 5 Innovationen und 3 methodischen Mängel dieses generativen KI-Ethikpapiers aus der Perspektive einer Nature-Paper-Review und zitieren Sie die ACM2023-Konferenzliteratur zur Unterstützung der Ideen.

Szenarien der Code-Entwicklung

"""
Anforderung: Entwicklung von PyTorch-Bildklassifizierungsmodellen
Beschränkungen:
1. das Modell mit ResNet-34 vortrainieren
2. die ersten 10 Schichten der Parameter einfrieren
3. benutzerdefiniertes Modul zur Datenanreicherung hinzufügen
4. das Visualisierungsschema für den Trainingsprozess ausgeben
Bitte erläutern Sie die Implementierungslogik in Schritten und markieren Sie die Basis der wichtigsten Hyperparametereinstellungen.
"""

IV. Methoden zur Vermeidung kognitiver Verzerrungen

1. die Vermeidung von Attributionsfehlern

• Ursprüngliche Frage:Warum ist Transformer besser als CNN?
• Optimieren Sie die Befragung:Beim Vergleich von Vision Transformer mit CNN bei Bildklassifizierungsaufgaben müssen die anwendbaren Szenarien 1) den Bedarf an Datenvolumen 2) die Rechenkosten 3) die Unterschiede in der Interpretierbarkeit berücksichtigen

2. die Denkkette der Induktion

Die Auswirkungen der Halbierung des Bitcoin-Kurses auf die Renditen der Miner werden in drei Schritten abgeleitet: Zunächst wird die Basisrendite modelliert, dann wird die Stromkostenvariable eingeführt, und schließlich wird der Wettbewerbsfaktor des Mining-Pools hinzugefügt, was eine mathematische Formel erfordert, die die

V. Mechanismus zur Abstimmung in Echtzeit

Das Paradigma der Dialogrevision

Nutzer: Erstellung neuer Analysen zur Wirksamkeit von Kronenimpfstoffen (Ergebnisse in veralteten Daten)
DeepSeek: Bereitstellung von Daten zur Wirksamkeit heterologer Auffrischungsimpfungen aus dem neuesten WHO-Bericht im Dezember 2023
Nutzer: bitte aktualisieren Sie Abschnitt 3 auf der Grundlage der PMID 38456721 Literatur, um die langfristige Antikörperabschwächung von mRNA-Impfstoffen im Vergleich zu herkömmlichen inaktivierten Impfstoffen hinzuzufügen

Befehl zur Genauigkeitsüberprüfung

Bitte liefern Sie eine dreifache Validierung für die folgenden Aussagen: 1) Unterstützt durch maßgebliche Literatur 2) Bestätigt durch Industriedaten 3) Reverse Case Screening

VI. typisches Szenario Instruktionsbibliothek