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关于推理模型

推理大模型： 在传统大语言模型的基础架构上，通过技术创新实现认知智能突破的新型 AI 系统。其技术架构融合强化学习、神经符号推理、元学习等前沿算法，构建起逻辑推理、因果分析、多步决策等深度认知能力，显著提升复杂问题求解效能。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。

通用大模型： 聚焦语言智能领域的基础模型，依托海量文本数据训练习得语言规律并生成合规内容。其核心能力集中于上下文理解、语义生成和基础任务适配，虽能处理多数常规场景需求，但在涉及逻辑推演、跨领域推理、决策规划等高阶任务时存在天然局限。例如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。

提示语策略差异：

关键原则：

AI 工具进化：从被动执行到主动需求的认知升级之路

• 从下达指令到表达需求
  
• 任务需求与提示语策略
  
• 如何向AI表达需求
  
• 提示语示例
  
  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。
  

掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能

• 提示语类型

  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。