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前言

这是一篇清华大学发的的关于DeepSeek人工智能平台的介绍性文章，主要介绍了DeepSeek的定义、功能、使用方法以及如何通过提示语设计优化AI性能。以下是对这些核心内容的简要概述：

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清华大学deepseek文档下载地址：https://pan.quark.cn/s/88f85df97fc6

一、DeepSeek平台概述:

• 定义：DeepSeek是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。其开源的推理模型DeepSeek-R1擅长处理复杂任务，性能比肩OpenAI的GPT-o1正式版。
• 功能：DeepSeek提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传和图片文字内容扫描。

二、推理模型与非推理模型对比:

• 推理模型：如DeepSeek-R1和GPT-o3，擅长数学推导、逻辑分析和代码生成，但在发散性任务（如诗歌创作）上表现较弱。
• 非推理模型：如GPT-3和BERT，适用于文本生成、创意写作等任务，但在需要严格逻辑链的任务（如数学证明）上表现不足。

三、使用DeepSeek的提示语策略:

• 推理模型：提示语应简洁明了，只需明确任务目标和需求，模型会自动生成结构化推理过程。
• 通用模型：需显式引导推理步骤，依赖提示语补偿能力短板，如要求分步思考、提供示例。

四、任务需求与提示语设计:

• 决策需求：需权衡选项、评估风险、选择最优解，提示语应明确逻辑推演和量化分析。
• 分析需求：需深度理解数据/信息、发现模式或因果关系，提示语应触发因果链推导与假设验证。
• 创造性需求：需生成新颖内容，提示语应结合逻辑框架生成结构化创意。

五、提示语设计的核心技能:

• 问题重构能力：将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务。
• 创意引导能力：设计能激发AI创新思维的提示语。
  优化能力：分析AI输出，识别改进空间，通过迭代调整提示语，优化输出质量。
  跨域整合能力：将专业领域知识转化为有效的提示语。

六、常见陷阱与应对策略:

缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果，应通过多次迭代优化提示语。
忽视伦理边界陷阱：低估AI的伦理限制，需在提示语中嵌入伦理考量。

七、AI幻觉与缺陷:

• AI幻觉：生成式AI模型可能输出虚构、不准确或与事实不符的信息，需通过设计反事实提示语测试AI理解深度。
• 其他缺陷：包括可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安全、个人隐私、恶意输出等。

这篇文章为理解和使用DeepSeek平台提供了详细的介绍，并通过探讨提示语设计策略，展示了如何优化AI性能以满足不同任务需求。

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