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創(chuàng)澤機(jī)器人
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面向工程審計(jì)行業(yè)的DeepSeek大模型應(yīng)用指南V1,核心應(yīng)用場景,應(yīng)用建議

來源:南京審計(jì)大學(xué)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2025/3/13   主題:其他 [加盟]

1 通過結(jié)構(gòu)化提示詞提升AI交互準(zhǔn)確度,具體模型包括:

APE模型(行動(dòng)-目的-期望):適用于財(cái)務(wù)審計(jì)任務(wù)分解。

CARE模型(背景-行動(dòng)-結(jié)果-示例):用于成本異常調(diào)查。

TRACE模型(任務(wù)-請求-行動(dòng)-背景-示例):系統(tǒng)化項(xiàng)目審計(jì)方法。

RTF模型(角色-任務(wù)-格式):標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告生成(如橋梁安全檢測)。

SCOPE模型(情境-復(fù)雜情況-目標(biāo)-計(jì)劃-評(píng)估):覆蓋項(xiàng)目全生命周期審計(jì)。

2. 核心應(yīng)用場景

法條自動(dòng)檢索:解析復(fù)雜法規(guī),匹配審計(jì)問題并提供合規(guī)依據(jù)。

智慧造價(jià):基于歷史數(shù)據(jù)生成造價(jià)指標(biāo),自動(dòng)估算項(xiàng)目成本。

招投標(biāo)文件生成:解析招標(biāo)需求,生成規(guī)范文件(含施工方案、進(jìn)度計(jì)劃)。

成本測算:分析成本明細(xì),對比歷史數(shù)據(jù),提示優(yōu)化建議。

工程量計(jì)算:基于工程圖紙自動(dòng)測算工程量,匹配類似項(xiàng)目數(shù)據(jù)。

3. 應(yīng)用建議

知識(shí)擴(kuò)展:持續(xù)完善工程審計(jì)L域知識(shí)庫(政策、案例、數(shù)據(jù))。

優(yōu)化提問:結(jié)合提示詞模型反復(fù)調(diào)整問題,提升結(jié)果準(zhǔn)確性。

人工審核:AI結(jié)果需人工核驗(yàn),確保合規(guī)性與可靠性。

4 總結(jié)與展望

當(dāng)前價(jià)值:DeepSeek顯著提升審計(jì)效率,覆蓋法條檢索、造價(jià)分析等關(guān)鍵場景。

未來潛力:隨著技術(shù)迭代與數(shù)據(jù)積累,將在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、全過程審計(jì)等L域深化應(yīng)用。

開放共建:鼓勵(lì)行業(yè)同仁共同拓展應(yīng)用場景,推動(dòng)工程審計(jì)智能化普惠發(fā)展。



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我們該如何看待DeepSeek_what_how_why and next,AI變?yōu)槿裆a(chǎn)力,推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)效率變革

DeepSeek推動(dòng)AI從“精英工具”變?yōu)椤叭裆a(chǎn)力”,可能引發(fā)新一輪技術(shù)革命,降低AI使用門檻,推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)效率變革,構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化接口與數(shù)據(jù)生態(tài),降低開發(fā)門檻

2025DeepSeek爆火詳細(xì)報(bào)告,低價(jià)與免費(fèi)策略,技術(shù)創(chuàng)新,智能體爆發(fā)

低價(jià)API和免費(fèi)使用吸引大量用戶,市場份額快速擴(kuò)張;G效訓(xùn)練架構(gòu)(如“螢火”集群)、專家模型架構(gòu)、DualPipe算法等突破;智能體爆發(fā):各行業(yè)應(yīng)用生態(tài)繁榮,如醫(yī)療、金融、內(nèi)容創(chuàng)作等

DeepSeek從入門到精通干貨 7大場景+50大案例+全套提示詞,在日常生活、家庭教育、職場工作、創(chuàng)業(yè)經(jīng)營、自媒體創(chuàng)作等多個(gè)場景中發(fā)揮重要作用

日常生活中可用于寫演講稿,制定旅游攻略等;職場中能整理會(huì)議紀(jì)要,寫代碼,做數(shù)據(jù)分析等;自媒體人可用其寫脫口秀段子,詩歌等,DeepSeek可進(jìn)行個(gè)股分析,板塊投資分析,市場行情分析,還能輔助構(gòu)建量化交易模型

詳解DeepSeek:模型訓(xùn)練,優(yōu)化及數(shù)據(jù)處理的技術(shù)精髓,采用MLA多層注意力架構(gòu),推理速度提升3倍

DeepSeek采用MLA多層注意力架構(gòu),改進(jìn)了傳統(tǒng)多頭注意力(MHA)機(jī)制,單卡就能支持千億參數(shù)模型部署,推理速度提升3倍以上,通過FP8量化技術(shù)壓縮訓(xùn)練能耗70%

DeepSeek中小學(xué)生使用手冊,提問的十大原則,個(gè)性化閱讀推薦

給出了中小學(xué)生和家長向DeepSeek提問的十大原則,能讓DeepSeek快速抓住重點(diǎn),DeepSeek能進(jìn)行個(gè)性化閱讀推薦,激發(fā)了學(xué)生的閱讀興趣,涵蓋了中小學(xué)生學(xué)習(xí)和成長的各個(gè)關(guān)鍵L域

DeepSeek 7天指導(dǎo)手冊(從入門到精通),涵蓋基礎(chǔ)操作、多場景應(yīng)用、提升學(xué)習(xí)能力等內(nèi)容

DeepSeek的7天使用指導(dǎo)手冊,旨在幫助用戶從入門到精通使用這款A(yù)I工具,涵蓋基礎(chǔ)操作,多場景應(yīng)用,提升學(xué)習(xí)能力等內(nèi)容,涵蓋論文精讀、錯(cuò)題攻克、會(huì)議紀(jì)要整理和個(gè)人知識(shí)庫創(chuàng)建

Deepseek1小時(shí)快速入門教程(適合零基礎(chǔ)小白),涵蓋其功能特性、使用方法、技巧策略、問題應(yīng)對及資源拓展等內(nèi)容

教程主要圍繞智能AI助手DeepSeek展開,涵蓋其功能特性、使用方法、技巧策略、問題應(yīng)對及資源拓展等內(nèi)容,幫助零基礎(chǔ)用戶快速上手并熟練運(yùn)用該工具

DeepSeek大模型概念,技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐,使用DeepSeek處理文檔,圖片類AIGC的應(yīng)用包括圖像生成、‌圖像修復(fù)、‌圖像增強(qiáng)和圖像識(shí)別等方面

DeepSeek的基本用法,無需復(fù)雜結(jié)構(gòu),直接描述需求即可,適當(dāng)提供背景信息或明確需求會(huì)讓結(jié)果更準(zhǔn)確;圖片類AIGC的應(yīng)用場景非常廣泛,‌主要包括圖像生成、‌圖像修復(fù)、‌圖像增強(qiáng)和圖像識(shí)別等方面

DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐(企業(yè)篇),在客戶服務(wù),個(gè)性化推薦等多場景有應(yīng)用

在客戶服務(wù),個(gè)性化推薦等多場景有應(yīng)用;還可與 RPA,知識(shí)圖譜等技術(shù)融合,優(yōu)化企業(yè)業(yè)務(wù)流程;瑞金醫(yī)院、東莞市人工智能大模型中心、云南白藥集團(tuán)、廈門市合趣信息科技有限公司、天士力集團(tuán)的大模型應(yīng)用實(shí)踐

DeepSeek:智能時(shí)代的多面到來和人機(jī)協(xié)作的新常態(tài),可能帶來4天工作制等變革

大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源廣泛,可能帶來新工作機(jī)會(huì)與每周 4 天工作制等變革,重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)與社會(huì)結(jié)構(gòu),重新定義知識(shí)學(xué)習(xí)與應(yīng)用邊界,促使教育范式向多面引入 AI 能力方向重構(gòu)

DeepSeek原理與落地應(yīng)用,基于上下文預(yù)測下一個(gè) token,激發(fā)深度思考等,提升對話質(zhì)量

DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預(yù)測下一個(gè) token,使用通用公式,激發(fā)深度思考等,提升對話質(zhì)量,適用于推理密集型任務(wù),教育與知識(shí)應(yīng)用,文檔分析,開放L域問答寫作等場景

DeepSeek私有化部署和一體機(jī),低成本部署,Unsloth R1動(dòng)態(tài)量化部署的三種實(shí)現(xiàn)路徑

本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專業(yè)的企業(yè)級(jí)部署方法,講解Unsloth R1動(dòng)態(tài)量化部署的三種實(shí) 現(xiàn)路徑:基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動(dòng)態(tài)量化部署
資料獲取
人工智能應(yīng)用
== 資訊 ==
面向工程審計(jì)行業(yè)的DeepSeek大模型
我們該如何看待DeepSeek_what
2025DeepSeek爆火詳細(xì)報(bào)告,低
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DeepSeek:智能時(shí)代的多面到來和人
DeepSeek原理與落地應(yīng)用,基于上下
DeepSeek私有化部署和一體機(jī),低成
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DeepSeek帶來的AI變革,在低精度
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智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)

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