课程大纲

深度思维模式的基础

  • 理解深度思维架构
  • 深度与广度推理模式
  • 评估何时适用深度思维

长上下文推理

  • 处理扩展输入序列
  • 在长输出中保持连贯性
  • 跟踪依赖关系和约束

迭代与多步骤问题解决

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

高级分析工作流

  • 结构化复杂的研究问题
  • 数据驱动的推理管道
  • 场景建模与预测

高风险领域中的深度思维

  • 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

深度思维优化的提示词工程

  • 构建高效的提示词
  • 引导模型的内部推理路径
  • 管理模糊性和不确定性

将深度思维集成到应用中

  • 结合多模态输入的深度思维
  • 将推理功能嵌入工作流
  • 自动化与系统级编排

评估与优化技术

  • 评估推理质量与可靠性
  • 错误分析与纠正模式
  • 推理管道的持续改进

总结与下一步

要求

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

受众

  • 研究人员
  • 数据科学家
  • AI策略师
 14 小时

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