如何用deepseek写党建论文提示词

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  DeepSeek技巧流出，5招让人以为你开了挂 最大化激发deepseek潜能，10倍提升AI回复结果，就看这一篇，3分钟跟你讲清楚！
  1、表达出你的真实需求和场景
  DeepSeek的核心是推理型大模型，与gpt这种指令大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。
  所以，你只需要真实的表达出你的需求和问题即可。
  2、加入“说人话/口语化”等词汇
  Deepseek有时候回复会很专业，你需要在提示词中加入“说人话/口语化表达”等词汇。比如：把这篇论文翻译成初中生能听懂的话回复给我。
  3、激发深度思考
  当你需要撰写深度文章/报告/调研等内容的时候，可以使用三阶思考法激发deepseek深入思考的能力。所谓的三阶思考法是指批判视角、逆向推演和跨界迁移，比如：“当你在分析中国潮玩市场趋势时，请用逆向思维找出三个可能的风险环节，并参照XXX方案提出预防措施”。
  4、文风转换
  这个技巧在其他大模型里也适用。比如，用鲁迅散文风格撰写一篇以“年轻人躺平与内卷现象”为主题的文章。或者，“请将这个产品说明书改写成朱自清《背影》的散文风格”等等。
  我在大量的使用过程中，我发现deepseek应该是用了大量的中国文学经典作为语料来训练，非常擅长模仿经典作家的文风，鲁迅、朱自清、老舍、莫言、史铁生等等都惟妙惟肖。
  5、让deepseek自己反复校对验证
  Deepseek有时候给你回复的数据和案例不一定正确，这时候需要让它复盘。可以输入“请对你的回答进行复盘至少10轮，核对你给我的数据和案例是否正确，务必详尽”。
  好的，这5个实用技巧，肯定对你的帮助有用，下一期我将带你继续深入其他进阶技巧。这5个，你学会了吗，那还愣着干什么，快去试试吧~#deepseek #deepseek使用技巧  #deepseekr1 #ai工具 #干货分享

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  DeepSeek官网发布提示词样例库，这才是正宗的提示词，别被误导了#deepseek #提示词 #大模型 #人工智能

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  DeepSeek论文指令大全，超级好用！ DeepSeek论文写作指令！！详情看图二、图三、图四、科研人必备，刷到的就存一下！掌握这些提问技巧，让你的提问更精准、高效！看完了还不会怎么办？
  别担心，
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  风里雨里学姐一路陪你
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  过年写论文的一定不要错过这个好帮手！不仅说人话，而且还免费！ 同学们可以利用Deepseek模型这个免费且易于沟通的工具来辅助撰写论文。通过上传论文初稿，模型将作为审稿人提出修改意见，如指出参考文献格式错误等。还可根据模型提供的建议进行快速定位和修改。此外，模型还能帮助分析文章的创新点或解释不懂的内容，同时支持在网页中直接打开上传的文献，非常方便实用。
  #Deepseek #论文写作 #读博 #读文献

  2.7万中南女博士小丹
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  我花半小时部署了一套支持本地化联网搜索的服务，模型为deepseekr1。#人工智能 #chatgpt应用领域 #deepseek #联网搜索 #大模型实战

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  好！用deepseek和anythingLLM打造本地知识库 #deepseek #anythingllm #本地知识库 #干货分享 #ai教程

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  三分钟让你明白DeepSeek R1到底强在哪了 DeepSeek-R1-Zero 的训练方法
  完全依赖强化学习（RL）：R1-Zero没有经过传统的监督微调，而是直接通过强化学习训练。
  使用奖励机制（如答案准确性奖励、格式奖励）来指导模型改进推理能力。
  自我改进：模型会不断尝试和纠正自己的错误，从而在没有人工干预的情况下提高解题和推理能力。
  适用范围：更侧重于推理任务，但在语言可读性和稳定性方面表现不够理想。
  DeepSeek-R1 的训练方法
  冷启动数据辅助：在强化学习前，使用了一部分高质量的“冷启动数据”，如人工标注的长链推理示例，为模型提供初始推理能力。
  多轮强化学习训练：在R1-Zero的基础上，结合冷启动数据进行多阶段强化学习，进一步优化模型的推理性能。
  数据筛选与微调：强化学习后生成的数据会被筛选，保留高质量样本，用于监督微调，从而提升模型输出的稳定性和一致性。
  两者的主要区别
  训练起点：R1-Zero完全依赖强化学习；R1使用冷启动数据作为基础。
  目标优化：R1的训练更加多阶段化，提升了可读性、稳定性和通用能力。
  蒸馏方法
  DeepSeek使用了一种高效的知识蒸馏技术，将大模型的推理能力迁移到小模型中，从而实现计算效率与性能的平衡。主要步骤如下：
  生成高质量数据：
  使用经过强化学习优化的DeepSeek-R1模型作为“教师模型”，生成约80万条推理任务数据。这些数据包括数学、逻辑和编程任务，经过筛选，确保逻辑清晰、格式规范。
  选择学生模型：
  选择多种开源小模型（如Qwen和Llama系列）作为“学生模型”的基础。
  监督微调：
  将筛选后的高质量数据用于对小模型进行监督微调，不再重复强化学习过程。
  通过调整参数，让小模型在推理任务上接近大模型的性能。
  验证性能：
  对蒸馏后的学生模型进行性能评估，发现这些小模型在多个推理基准测试中显著超越了其他小模型。
  这种蒸馏方法简单高效，既保留了大模型的推理能力，又大幅降低了运行成本
  #AI #Deepseek #大模型 #算法 #强化学习

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