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　　DeepSeek是什么？DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。例如：DeepSeek-R1在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。非推理大模型：适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像推理模型那样复杂的推理和决策能力。例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务。提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语就是我们与AI“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。提示语的基本结构包括指令、上下文和期望。指令（Instruction）：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望它执行什么任务。上下文（Context）：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理解和执行任务。期望（Expectation）：明确或隐含地表达你对AI输出的要求和预期。提示语的类型：1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻辑性和语法正确的形式，但其输出内容可能包含完全虚构、不准确或与事实不符的信息。形成原因：AI幻觉的产生通常是由于模型在缺乏相关信息的情况下，通过概率性选择生成内容，而非基于真实世界的知识库或逻辑推理，这使得其输出不仅难以信赖，且可能误导用户。除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括可解释性、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。思维拓展的认知理论基础：思维拓展的提示语链设计建立在创造性认知理论的基础上。根据Geneplore模型（Generate-Explore Model），创造性思维包括两个主要阶段：生成阶段（Generate）和探索阶段（Explore），可以将这一理论应用到AI内容生成的过程中，设计相应的提示语策略。实施步骤：1. 识别关键概念：确定需要详细阐述的核心想法。2. 设计细节矩阵：为每个关键概念创建多维度的细节要求。3. 构建微观-宏观桥接：设计连接具体事例和抽象概念的提示。4. 创建感官描述指南：为抽象概念设计具体的感官描述要求。5. 制定数据展示策略：规划如何将数据转化为生动的叙述或可视化形式。《DeepSeek从入门到精通》完整报告总共104页，如需获取可点击》》「链接」

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