一、DeepSeek是什么？
DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，其开源的推理模型 DeepSeek-R1 擅长处理复杂任务，并可免费商用。DeepSeek 直接面向用户或者支持开发者，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，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。
二、DeepSeek 能做什么？
- 文本生成与创作
：无论是生成表格、列表，撰写代码注释、文档，还是进行文章、故事、诗歌等创作，DeepSeek 都能胜任。营销文案、广告语、社交媒体内容甚至剧本对话，DeepSeek 也能轻松生成。
- 自然语言理解与分析
- 编程与代码相关
：DeepSeek 可以进行代码调试，提供代码性能优化建议，处理技术文档，生成 API 文档，解释代码库并生成示例，甚至根据需求生成代码片段或自动补全与注释。
三、如何更好地使用 DeepSeek？
文档中提出了许多实用策略，帮你更好地使用 DeepSeek：
- 模型选择
根据任务类型而非模型热度选择合适的模型，例如数学任务选推理模型，创意任务选通用模型。
- 提示语设计
- 推理模型：使用简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）
- 通用模型：采用结构化、补偿性引导，明确推理步骤。（“缺什么补什么”）
- 表达需求
- 决策需求：目标 + 选项 + 评估标准。
- 分析需求：问题 + 数据/信息 + 分析方法。
- 创造性需求：主题 + 风格/约束 + 创新方向。
- 验证需求：结论/方案 + 验证方法 + 风险点。
- 执行需求：任务 + 步骤约束 + 输出格式。
四、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。
- 结果优化能力
- 跨域整合能力
：将专业领域知识转化为有效的提示语。
- 系统思维
：设计多步骤、多维度的提示语体系。
五、常见误区与应对
- 缺乏迭代
：采用增量方法，从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。
- 过度指令和模糊指令
：平衡详细度，提供足够的上下文，但避免过多限制。
- 假设偏见
：使用中立语言，避免在提示语中包含偏见或预设立场，要求多角度分析。
- 幻觉生成
：明确不确定性，鼓励 AI 在不确定时明确说明，进行事实核查和多源验证。
- 忽视伦理边界
：熟悉 AI 系统的基本伦理准则和限制，确保请求符合法律和道德标准。
六、创新设计策略
- 反向思维
：从非传统角度切入，设定逆向任务，提示语可以引导 AI 从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容。
- 灵活运用任务开放性
：设定基本框架，留出探索余地，多维度任务引导，提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表达方式或细节内容，给 AI 足够的空间进行创造。
七、AIGC 评测指标体系
该文档还提到了 AIGC 评测指标体系，共计 26 个细分指标。以及以下两个国家级项目：
- AIGC 意识形态安全评估
八、提示语链
提示语链是用于引导 AI 生成内容的连续性提示语序列，通过将复杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、主题连贯。
九、SPECTRA 任务分解模型
SPECTRA 模型（Systematic Partitioning for Enhanced Cognitive Task Resolution in AI）可以更有效地进行任务分解。SPECTRA 分解的步骤包括分割、优先级排序、细化、连接、时序安排、资源分配和适应。
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