5bei.cn大模型教程网目标：继续学习
个人理解：
– 扩展生存的空间：广度和深度
– 更多的奇思妙想得到更快的、更充分的、更有逻辑的验证
– “如何提问”仍是最关建的问题：学会问问题和挑选答案
> 学会发现问题、有解决问题的意愿、对问题有明确的期望
> 能清晰的梳理问题、条理的描述问题、汇总并创新问题的答案
– 人机共生时代的能力培养：协作、引导、判断、整合
普通人如何抓住DeepSeek红利
- 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案
– 知识获取成本趋近于零，利用提示词创造知识 — 知识是真实的存在，还是无中生有？
– AI提供多种解法，优中选优，创新方法
– 信息爆炸时代，通过决策创造价值 - DeepSeek：AI + 国产 + 免费 +开源 + 强大 — 与DeepSeek：从入门到精通内容重合
- 如何使用DeepSeek解决工作中的问题
-场景1. 如何使用DeepSeek解决工作中的问题：明确问题背景、需求 –> 提问
> 深度思考R1 — 强烈建议阅读R1思考的过程，提炼问题的提出过程和方法
> Step1：AI暴力生成框架，RTGO，角色、任务、目标、操作要求
Step2：AI批量填充，补充框架细节 — 继续对框架内容补充
Step3：AI补全软性内容，填充“虚但必需”内容，– 数据、表格、口号
Step4：AI优化与格式伪装 — 调整用语、格式，保持统一、有序
– 场景2. 新员工快速熟悉公司情况和行业情况 — 如何快速了解一个不熟悉的行业 — 对咨询行业的冲击？
> 行业资料上传至 DeepSeek
> 通过DeepSeek进行资料分析、总结，再提问
– 场景3. 日常客户沟通与问题反馈处理 — 知识库？FAQ? — 对客服行业的冲击
– 场景4. 项目中急需请假如何开口 — 给自己一个高情商的问询 — 骗子的更高级应用？希望不是
提问：你是一位python专家，请用Markdown格式写一份python入门学习大纲，要求5个核心章节，每章节3个子小节，简单概要，字数不超过100字 — 字数限制，长文的确不好实现
| DeepSeek | 深度思考R1 |
|
“`markdown >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> “`markdown ## 1. 环境搭建 ## 2. 流程控制 ## 3. 函数模块 ## 4. 数据结构 ## 5. 文件处理 |
“`markdown ## 1. 环境与基础 ## 2. 流程控制 ## 3. 函数与模块 ## 4. 数据结构 ## 5. 文件与异常 好的，用户之前让我写了一个Python入门学习大纲，现在又提出了同样的请求。我需要先确认用户的需求是否有变化。看起来用户可能希望得到类似的结构，但也许有细微的调整或者之前的版本需要改进。 首先，用户两次要求都是5个核心章节，每章3个子小节，Markdown格式，字数不超过100字。但这次可能需要不同的章节安排或者更简洁的内容。我需要比较之前的回复和这次的需求，确保不重复且符合要求。 之前的回复已经包含了基础、控制流程、函数、数据结构、文件与异常处理。用户这次可能希望更基础或者不同的重点。比如，是否应该将模块和包放在第五章？或者是否需要调整章节顺序？ 另外，用户可能希望内容更简洁，子小节的标题需要更精准。比如，在函数章节中，参数类型是否要具体说明？或者在数据结构中是否要强调常用操作？ 还需要检查字数，确保总字数不超过100字。每个章节和子小节需要简洁描述，避免冗长。例如，将“安装与环境配置”简化为“环境配置”，或者合并某些子小节。 可能用户希望大纲更紧凑，适合快速入门，所以需要优化章节标题和子内容，确保涵盖核心知识点，同时结构清晰。需要确认每个子小节是否都是必要的，比如“模块与包”是否比“上下文管理器”更重要？ 最后，保持Markdown格式正确，避免错误。总结下来，调整章节顺序和内容，确保符合用户需求，同时提供更优化的学习路径。 |
- 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难
– 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 — 描述课堂主题，标注疑问，提出问题 — 背景 -> 问题
– 场景2：文科生快速上手编程 — 编程，对DeepSeek可能是最简单的，直拦提问，一步步明确问题就好
– 场景3：多智能体在线社区模拟 — 这个在说什么？
– 场景4：无人区研究+快速出成果 — 猜想 + 逻辑论证 + 融合 - 如何使用DeepSeek处理生活中的事务
– 场景1：职场妈妈的晨间战役（日常琐事管理） — 做计划，做Schedule
– 场景2：较高难度：工作与生活平衡的决策支持 — 问题分析，决策支持
– 场景3：突发事件应急管理与跨界协调 — 全面合理、充分计划 - 如何使用DeepSeek处理社交关系 — 帮你解决你暂无合适的解决方案的问题，照顾情绪，照顾不同目标对象的需要
– 场景1：过年催婚如何通过AI应对 — 背景 -> 目标 -> 方法
– 场景2：婆媳关系中的代际冲突
– 场景3：维持和领导的良好社交关系
– 场景4：跨国、跨文化、跨宗教家庭中的继承权冲突 - 提示语策略差异
– 推理模型：明确的目标和需求，简单的提示，自动生成结构化结果 — 指令允动
– 通用模型：明确需求，初步提示，层层递进，引导推理，调整调优 — 需求导向 - 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西
– 融合：AI、认知、循环、边界
– 边界：突破既有知识框架，完成创造性知识生成，知识生成从常规化迈向创新化
智能体在长时间对话中常表现出“知识循环边界”，即生成内容重复或局限于特定模式的现象，依赖已有知识的重复和组合，提示源于训练数据、算法模型及预设规则的限制。
智能体认知循环边界并非终点，而是人类探索未知领域和创造新价值的起点。 - 如何检验AI生成知识的创新性和价值 — ？？？
- 提示语
– 与Al“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述
– 结构：指令 instruction、上下文 context、期望 expectation — 要什么 -> 背景 -> 预期
– 决策需求、分析需求、创造性需求、验证性需求 、执行需求
– 提示语类型
> 指令型提示语： 直接告诉AI需要执行的任务 。
> 问答型提示语： 向AI提出问题， 期望得到相应的答案 。 — 最常用
> 角色扮演型提示语： 要求AI扮演特定角色 ，模拟特定场景 。– 角色扮演
> 创意型提示语： 引导AI进行创意写作或内容生成 。
> 分析型提示语： 要求AI对给定信息进行分析和推理 。– 迭代
> 多模态提示语： 结合文本 、图像等多种形式的输入 。– 多要素输入
– 提示语设计：认知、创新、批判性思考
– 提示语策略：准确、简短、层次、引导、创新
> 精准定义任务，减少模糊性
> 适当分解复杂任务， 降低AI认知负荷
> 引入引导性问题，提升生成内容的深度
> 控制提示语长度 ，确保生成的准确性
> 灵活运用开放式提示与封闭式提示
– 提示语设计误区
> 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结 — 层次、迭代
> 过度指令和模糊指令陷阱： 当细节淹没重点或意图不明确 — 框架结构
> 假设偏见陷阱：当Al只告诉你想听的 — 反思，学会扩展接纳不同的答案
> 幻觉生成陷阱：当AI自信地胡说八道 — 学会判断和挑选
– 人机共生：AI思维、整合力、引导力、判断力
> 建立提示词体系、设计协作流程、发展创新方法、打造个人特色 -> 独特工作流、方法创新、领域整合
> 基础使用层：单一任务 / 简单提示词 / 被动应用 ->
进阶使用层：任务组合 / 结构化提示词 / 主动优化 ->
创新使用层：流程再造 / 提示词艺术 / 创造性应用
文章来源于互联网:AIGC（生成式AI）试用 24 — 跟着清华教程学习 – 普通人如何抓住DeepSeek红利
在阅读美学上，人类作家常常运用情感表达以吸引读者，让作品更为亲切感人。而人工智能生成的文本，则未见明显的言辞情感，显得相对冷淡与客观。若您在读到的文本中感觉不到作者鲜明的态度或者情感流露，那很有可能就是由机器编写而成哦！然而请注意，人工智能撰写的文本可能存在篡…
