导图社区 Deep Seek使用技巧分享
这是一篇关于Deep Seek使用技巧分享的思维导图,主要内容包括:使用技巧,基本思想,适用范围,一些拓展。
"大爆炸中并没有编码出千层面"涌现现象揭示了简单规则如何催生惊人复杂性。本文探讨从量子纠缠到社会行为的涌现之谜:第一部分解析数学定义与历史脉络;第二部分展示跨领域案例,包括《量子自旋链中的涌现纠缠结构》《人算法混合社交学习》第三部分聚焦前沿理论如《涌现作为信息转换:统一理论》。通过物理、生物、社会系统的实证研究,展现"整体大于部分"的核心机制,为理解疫情传播等复杂问题提供新视角。
揭秘人类如何塑造网络:认知与结构的双向舞蹈 人类学习网络的过程颠覆传统统计模型:我们整合多步转移(非相邻依赖),赋予长程关联权重,神经证据(如海马体活动)印证这一点。计算模型揭示人类图学习机制,解释社区检测、语言语法等复杂现象。未来需探索动态网络、跨模态整合及认知障碍影响。这一研究启示深远:从优化教育工具(模块化设计)到理解社交网络如何受认知约束,图学习正重塑跨学科边界。
DeepSeekMath:突破数学推理极限的开源语言模型!它不仅在竞赛级MATH基准上超越了所有开源模型,更接近封闭模型的性能。通过创新的数学预训练、SFT监督微调和RL强化学习,DeepSeekMath展现了卓越的定量推理能力。特别是GRPO算法的引入,为强化学习提供了统一范式。尽管在几何和定理证明方面仍有提升空间,但其在高质量数学数据上的表现极具潜力。期待DeepSeekMath未来在数学领域的更多突破!
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Deep Seek使用技巧分享
适用范围
智能对话
内容生成
数据分析
编程辅助
教育科研
创意设计
选择合适的模型模式
DeepSeek 提供三种主要模式:
基础模型(V3): 适用于日常对话和常见知识问答,响应速度快,知识面广。
通用模型,结构化提问
深度思考模型(R1): 适用于复杂推理和深入分析,如数学问题和编程代码分析。
推理模型,目标结果导向
联网搜索模式: 适用于获取最新信息和实时数据。
根据任务需求选择合适的模式,以获得最佳效果。
基本思想
场景定位
明确你的使用范围
结构化提问
结构化提问模板: “我正在做__[任务背景],需要实现[核心目标],目前遇到的问题/需求是[具体描述],请提供[期望的帮助形式]__。” “我正在写关于气候变化的论文,需要比较碳税和碳排放交易两种政策的优劣,请用表格形式对比它们的实施效果和典型案例。”
深度追问
可信度验证
遇关键数据时追问:“这个统计数据的来源是哪里?”
对复杂结论请求:“能否给出相关研究的参考文献?”
深度挖掘技巧
细化追问:“你刚才提到的神经网络剪枝技术,具体如何实现步骤3的参数优化?”
扩展请求:“关于跨境电商物流方案,除了海外仓还有哪些替代方案?请比较优缺点。”
使用技巧
1./续写:当回答中断时自动继续生成
2./简化:将复杂内容转换成大白话
3./示例:要求展示实际案例(特别是写代码时)
4./步骤:让AI分步骤指导操作流程
5./检查:帮你发现文档中的错误
deep seek官网 https://chat.deepseek.com
一些云平台移植
国家超算互联网平台 https://chat.scnet.cn
天翼云
腾讯云
阿里云
一些拓展
文生图
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文生人
即创数智人
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