1、清华大学第一弹：deepseek从入门到精通_在线真题试卷与模拟练习_1、清华大学第一弹：deepseek从入门到精通_考试宝

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AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统两项国家级项目： - 2023国家自然科学基金青年项目“面向人工智能生成内容的风险识别与治理策略研究” - 2023国家资助博士后研究人员计划B档“AIGC意识形态安全评估” 大型多学科自动化测评平台可信度 |可理解性|合法性|常识知识|逻辑推理|实体识别|情感识别|人类的相关性|数据真实性|可解释性| |---|---|---|---|---|---|---|---|---| |可靠性|事实一致性|上下文理解|常识知识|逻辑推理|实体识别|情感识别|人类的相关性|数据真实性| |可用性|多样性|流畅性|相关性|多模态支持|多格式支持|深度化程度|计算资源|响应速度| |创新性|精确控制|独特性|多样性|流畅性|相关性|多模态支持|多格式支持|深度化程度| 共计26个细分指标

创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？抽象—具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换 - 抽象化问题 - 具体化反馈 - 迭代优化运用类比与隐喻：增强创意表达 - 使用类比说明复杂概念 - 隐喻增强语言的表达层次 - 选择具备启发性的类比反向设计思维：从生成结果倒推提示语 - 从期望结果开始 - 倒推提示语结构 - 灵活调整提示语细节矛盾思维法：利用对立促进创新 - 引入对立概念 - 利用矛盾性促进创新 - 提出冲突性任务要求融合批判性思维与创新推理 - 质疑既有框架 - 创新推理 - 多方论证与批判结合，增强生成内容的全面性涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 - 分解与重组：先将复杂问题分解为简单组件，再设计其交互方式。 - 互动规则设定：在提示语中定义组件互动规则 - 整体行为观察：设计机制来观察和解释从互动中涌现的整体行为。

实际操作：优化提示语在抖音内容创作中的应用案例一：故事情节类脚本创作对于具备情节性的抖音视频，提示语需引导AI注重故事性和悬念设计。 [为主题]生成一个引人入胜的短故事脚本，采用悬念开头，逐步揭示关键情节，引导观众追随剧情发展。迭代方向：AI生成的内容具备吸引力和故事性，能够引导观众观看完整视频。案例二：实用技能分享类文案实用性内容在抖音上非常受欢迎，提示语应确保内容清晰、简洁且步骤明确。生成一个关于[实用技能]的简单教程脚本，以清晰步骤和简洁语言进行描述，让观众能够快速掌握。迭代方向：AI生成的脚本结构简明，适合教学内容，方便观众理解和应用。案例三：引发情绪共鸣的情感文案情感化内容在抖音上有较强的传播力，提示语应引导AI注重情感的真实性和共鸣度。生成一个关于[情感主题]的真挚文案，采用亲切的语气，引发观众的情感共鸣，使内容更贴近生活。迭代方向：AI生成的内容情感表达自然，能够引发观众的情绪共鸣，提升互动效果。案例四：引导互动的结尾语句抖音内容通常在结尾处引导互动，提示语应引导AI设计引人互动的语句。生成一个互动引导语句，鼓励观众点赞、评论或分享，增强视频的互动性。迭代方向：AI生成的结尾语句具备号召性，有助于引导观众互动，增加视频的传播效果。

提示词框架：逻辑锚定思维引导 1. TASTE框架 - Task (任务)：定义模型主要任务或生成内容。 - Audience (目标受众)：明确说明目标受众。 - Structure (结构)：为输出的内容提供明确的组织结构，包括段落安排、论点展开顺序或其他逻辑关系。 - Tone (语气)：指定模型回答时的语气或风格。 - Example (示例)：例子或模板可帮助模型理解输出风格或格式。示例： - Task: 写一篇关于数据隐私的重要性的简短博客文章。 - Audience: 普通的互联网用户，非技术背景。 - Structure: 文章需要有明确的开头、中间讨论和结尾，开头提出问题，中间介绍原因和影响，结尾提供建议。 - Tone: 采用友好、易懂的语气。 - Example: 类似于《纽约时报》科技专栏的风格。 2. ALIGN框架 - Aim (目标)：明确任务的最终目标。 - Level (难度级别)：定义输出的难度级别。 - Input (输入)：指定需要处理的输入数据或信息，或要求模型依据某些事实或条件进行推理。 - Guidelines (指导原则)：提供模型在执行任务时应该遵循的规则或约束。 - Novelty (新颖性)：明确是否需要模型提供原创性、创新性的内容，是否允许引用已有知识。示例： - Aim: 创建一篇关于“可持续发展”的文章，解释其核心理念。 - Level: 适合高中生阅读，不需要专业术语。 - Input: 提供目前的环境问题的背景，讨论应对全球变暖的策略。 - Guidelines: 文章应使用简洁明了的语言，并避免复杂的技术概念。 - Novelty: 要求结合最新的环境数据，提出新颖的观点和解决方案。

三重概率：多层互动逐层精炼 AIGC的三层概率交互的内容生成体系，描述了人工智能与人类在内容创作中的协同合作。通过初始生成、交互筛选和主观优化三个层次，构建了一个动态循环的创作流程，以提升内容生成的效率和质量，满足市场的多样化需求。初始生成概率 AI通过大规模的概率预测与推理生成初步内容。交互筛选概率用户与AI互动，通过对话和选择筛选出更优作品。主观优化概率用户基于自身能力和创意对生成内容进行个性化优化。

Deepseek是什么？

Deepseek能够做什么？

如何使用Deepseek？

DeepSeek是什么？

Deepseek可以做什么？

如何使用DeepSeek？

什么是推理大模型？有哪些例子？什么是非推理大模型？有哪些例子？推理模型和通用模型在维度上有哪些差异？ (缺图)

概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o）和链式推理（慢速思考模型，如OpenAI o1）在性能表现、运算原理、决策能力、创造力、人机互动能力、问题解决能力、伦理问题方面分别有哪些差异？ (缺图)

推理模型和通用模型在提示语策略上有哪些差异？

请简述如何向AI表达决策需求、分析需求、创造性需求、验证需求和执行需求，包括各自特点、需求表达公式、推理模型适配策略和通用模型适配策略。

请举例说明决策需求、分析需求、创造性需求、验证性需求和执行需求的提示语及实战技巧。

什么是提示语？其基本结构包括哪些部分？

请阐述提示语的本质特征及提示语的类型。

请列举提示语设计的核心技能体系及进阶技能子项。

调教AI的秘籍有哪些关键策略？