ディープシークを使いこなすコツとは？

問題の核心はdeepseekにあるわけではなく、deepseekと大規模モデルを使用する他のテクニックに違いはありません。 AIコマンド ディープシークに関する多くのヒントやトリックを学ぶことができる。  DeepSeek-r1 例えば、推論モデルを使用する彼の特別なテクニックによって：OpenAIリリース：AI推論モデルのアプリケーションとベストプラクティス そしてOpenAI O1およびO3-mini推論モデルのためのヒントエンジニアリング 以下は、より一般的なhintsコマンドを効率的に使うための決まりきったヒントである。以下は、より一般的なhintsコマンドを効率的に使うための決まりきったヒントです。

I. ゴールデントライアングルの作り方

構造化された質問の公式::[角色]+[任务]+[输出要求]+[风格限定]

• 失敗例：解释机器学习
• サクセスストーリー作为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

コア・パラメーター比較表

II. コンテキスト制御技術

1.記憶誘導技術

2.ナレッジ・バウンダリー・ステートメント

正確な知識検索::据2024年arXiv论文《LLM...》，请验证...
ファジー推論::假设你是量子计算专家，推测...

III.専門分野を強化するための戦略

学術研究のシナリオ

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

コード開発シナリオ

"""
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.認知バイアス回避法

1.帰属の誤謬の防止

• オリジナルの質問为什么Transformer比CNN更好？
• 質問を最適化する：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.思考誘導の連鎖

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. リアルタイム・フィードバック・チューニング・メカニズム

対話の改訂パラダイム

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

精度検証コマンド

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.典型的なシナリオ指導ライブラリー