摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性

摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性

多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成（如日程安排 、 菜谱） 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查 询) • 实体提取(人名、地点、事件) 知识推理 • 知识推理 • 逻辑问题解答(数学、常识 推 理 ) • 因果分析(事件关联性) 自然语言理解与分析 的决策。 成本更低： 减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理 常见问题： 与甲方客户的沟通效率低，信息不对称，导致响应不及时或错误 场景：在日常与甲方客户的沟通中，客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问 题，例如： • 我们公司的最新促销活动是什么？ 减少错误： 自动化回答和信息整合功能，减少了人工错误的可能性。 提升客户满意度： 通过快速、准确的响应，客户会感受到你的专业性和效率，从而提升对你的信任和满意度。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理 场景4：项目中急需请假 如何开口 场景：你负责的项目正处于关键阶段（如产品上线前一周），团队每天加班。此时，家中老人突发中风住院， 你需要请假3天回老家处理。你担心领导认为你“临阵脱逃”

通过分析海量商品数据 揭示市场趋势，帮助商 家精准定位消费者需求， 把握市场动态。 对比产品参数 自动收集并对比同类产 品参数，突出性能差异， 简化消费者的决策流程。 整合用户反馈 整合用户反馈，提炼关 键意见，确保购买决策 基于真实用户体验，提 高决策质量。 提供定制建议 结合个人偏好与历史行 为，提供定制化的购买 建议，提升用户的购物 满意度。 简化决策流程 通过突出产品性能差异， 消费决策场景案例：需求识别，产品匹配 提供深入的市场趋势、消费者行为洞察及竞争格局，为企业制定精准的商业策略提供支持。 01 02 03 04 数据来源：社交媒体、市场调查、 行业报告、消费者反馈等。 信息发现 推理分析 信息整合 生成定制化的商业报告，帮助管理层理解市场 格局、识别潜在机会和风险，做出明智决策。 输出报告 将不同来源的结构化和非结构化数据进行 整合，形成全面的市场和消费者视角。 基于推理技术，实时预测未来的 市场需求或用户行为。 • 根据预测结果优化资源分配和决 策流程，确保高效性。 动态预 测与优 化 • 通过数据反馈（如实际的使用情 况）更新模型参数。 • 进行持续优化，提升系统的适应 能力和效率。 反馈与 迭代  端到端任务自动化  人机共生新范式  重塑企业运营效能 • 通过技术创新、优化结构和提升效 率，实现企业的可持续发展。 数字化转

R1 的本地化部署需极⾼的硬件投⼊与技术⻔槛，个⼈⽤户务必谨慎，企业⽤户应充 分评估需求与成本。通过国产化适配与云端服务，可显著降低⻛险并提升效率。技术⽆⽌境， 理性规划⽅能降本增效！ ⼿册更新与反馈：如有补充或修正，请联系⽂档作者，接⼊细节请阅读详细⽂档硅基流动社 区。 全球企业个⼈渠道附表 1. 秘塔搜索：https://metaso.cn 2. 360纳⽶AI搜索：https://www

据集，让模型在特定任务上优化表现。调整参数，使其更符合人类需求，如 问答、对话生成等任务。 2.3.3 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 采用强化学习（RL）方法进行优化，主要通过人类反馈强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）： 强化学习（RLHF）优化过程 • 步骤 1：人类标注者提供高质量回答。 • 步骤