生成與推理：DeepSeek 的對話原則與思維方法

北大青鳥人工智能研究院院長，向量智能創始人兼CEO，課工場創始人兼CEO，北京大學AI肖睿團隊負責人<br />研究方向是機器學習與大模型技術。著有《人工智能通識課》、《機器學習實戰》、《Keras神經網絡與深度學習》等69本高校教材。其中三本教材連續入選“十三五”、“十四五” 規劃教材書目。

前言
第1章 對話系統的演進
1.1 從規則系統到神經網絡
1.2 傳統對話系統與現代AI對話系統的對比
1.2.1 傳統對話系統：規則與統計的時代
1.2.2 現代AI對話系統：深度學習的崛起
1.2.3 現代AI對話系統的優勢與挑戰
1.2.4 現代AI對話系統設計的影響
1.3 生成式人工智能與推理式人工智能
1.3.1 生成式人工智能
1.3.2 推理式人工智能
1.4 DeepSeek：人工智能對話領域的新生力量
1.4.1 DeepSeek的核心技術與創新
1.4.2 性能對比與行業影響
1.4.3 市場競爭與未來展望
本章總結
第2章 生成式對話的原理與技巧
2.1 生成式對話的原理
2.2 生成模型的優勢與局限
2.2.1 生成模型的核心優勢
2.2.2 生成模型的技術局限
2.2.3 可控生成的技術演進
2.2.4 應用場景的適應性邊界
2.3 生成模型的提示詞策略
2.3.1 傳統提示詞工程的核心原則
2.3.2 OpenAI給出的寫好提示詞的六大原則
2.3.3 結構化提示詞
2.3.4 多步驟指令與任務分解方法
2.3.5 溫度與采樣參數對輸出的影響
2.3.6 DeepSeek-V3版提示詞技巧
2.4 生成任務的最佳實踐
2.4.1 內容創作：如何生成高質量內容
2.4.2 全能客服：提高客戶滿意度
2.4.3 虛擬IP：敘事驅動的文本冒險/角色扮演遊戲
2.4.4 生成任務常見問題解決方案
本章總結
第3章 推理式對話的原理與技巧
3.1 推理模型對話的原理
3.1.1 推理的本質：從已知到未知
3.1.2 推理模型的核心機制
3.1.3 知識表示與推理：模型智能的基石
3.2 推理模型的優勢與局限
3.2.1 解決覆雜問題與進行多步推理的能力
3.2.2 推理過程的透明度與可解釋性
3.2.3 專業領域知識應用與局限
3.2.4 推理深度與計算效率的權衡
3.3 提升推理模型性能的提示詞策略
3.3.1 提示詞工程在駕馭人工智能推理能力中的關鍵作用
3.3.2 構建推理模型提示詞的基本原則
3.3.3 簡潔直接提問的重要性
3.3.4 避免冗余指令的具體方法
3.3.5 結構化輸出的引導技巧
3.3.6 運用高級提示詞工程策略以提升推理模型的性能
3.4 推理任務的最佳實踐
3.4.1 數學問題求解與推理過程
3.4.2 法律文本分析與邏輯推導
3.4.3 科學研究與假設驗證方法
3.4.4 多步驟決策與覆雜規劃案例
3.4.5 問答系統：提供準確的答案
3.4.6 決策支持系統：輔助決策
3.4.7 智能搜索：提高搜索效率
本章總結
第4章 行業應用案例研究
4.1 AI全面賦能新媒體
4.1.1 市場洞察與賬號定位
4.1.2 生成智能內容與運營
4.1.3 AI助力智能運營
4.2 教育領域的應用與優化
4.2.1 智能教學準備：精準規劃與設計
4.2.2 個性化學習與輔導：因材施教的AI夥伴
4.2.3 高效資源生成：豐富教學素材庫
4.2.4 智能評估與反饋：促進深度學習
4.2.5 學術研究支持：賦能高等教育與科研
4.2.6 優化策略與倫理考量
4.3 軟件開發與自動化測試
4.3.1 AI賦能軟件工程新可能
4.3.2 提示詞在軟件開發關鍵環節的應用
4.3.3 提示詞在自動化測試提速中的應用
4.3.4 實踐要點與提示詞優化思路
4.4 金融分析與決策支持系統
4.4.1 智能研報生成與解讀
4.4.2 風險評估與管理
4.4.3 智能投資顧問
4.4.4 交易策略開發與回測
4.5 醫療健康領域的應用挑戰
4.5.1 醫療行業的需求背景和潛在機會
4.5.2 醫療健康領域的提示詞應用
4.5.3 典型應用場景
4.5.4 醫療健康領域的應用挑戰
本章總結
第5章 未來展望
5.1 生成與推理的互補與共生
5.2 多模態能力的深度融合
5.3 AI思維的進化：從工具到夥伴，再到自主智能體
5.4 技術發展趨勢預測：未來的星辰大海
5.5 結語：擁抱變革，與智能共舞
參考文獻