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课程大纲

深度思考模式基础

  • 理解深度思考架构
  • 深度与广度推理模式
  • 评估何时适合使用深度思考

长上下文推理

  • 处理扩展的输入序列
  • 在长输出中保持连贯性
  • 跟踪依赖和约束

迭代和多步骤问题解决

  • 设计逐步推理提示词
  • 验证中间结论
  • 构建推理循环和优化

高级分析工作流

  • 构建复杂研究问题
  • 数据驱动的推理管道
  • 情景建模和预测

高风险领域的深度思考

  • 风险敏感的问题框架
  • 评估关键决策
  • 确保一致性和可追溯性

用于深度思考优化的提示工程

  • 构建高产出提示词
  • 塑造模型的内部推理路径
  • 管理歧义和不确定性

将深度思考集成到应用中

  • 结合深度思考与多模态输入
  • 将推理功能嵌入工作流
  • 自动化和系统级编排

评估和优化技术

  • 评估推理质量和可靠性
  • 错误分析和纠正模式
  • 持续改进推理管道

总结与后续步骤

要求

  • 理解机器学习原理
  • 具备基于Python的AI工作流经验
  • 熟悉API驱动的模型集成

目标学员

  • 研究人员
  • 数据科学家
  • AI战略家
 14 小时

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