详细提纲
- 个人简介：介绍作者尹会生在教育、大模型领域的身份与成就。
- 大模型对培训行业的影响
- 行业纵向拆解：从教、学、练、测、评五个环节，对比普通大模型和推理大模型在培训行业应用中的差异。
- 教：普通大模型缺乏教学逻辑动态规划，推理大模型可构建动态知识拓扑、具备苏格拉底式教学引擎。
- 学：普通大模型无法培养学习策略，推理大模型能呈现长思维链、进行反事实学习推演。
- 练：普通大模型题目推荐缺乏深层能力诊断，推理大模型可反向追溯能力缺陷、实现跨模态技能嫁接。
- 测：普通大模型停留在表层数据分析，推理大模型可进行认知基因测序。
- 评：普通大模型缺乏干预方案，推理大模型能进行教育路径蒙特卡洛模拟、提供教师增强现实工作台和教育因果推理引擎。
- 以模型的应用场景来掌握DS
- 提示词相关：通过为Java开发者编写解释transformer原理的Python演示代码的例子，对比推理大模型和普通大模型在提示词使用上的差异，并给出提示词使用建议。
- 本地部署vs API调用：介绍DeepSeek R1模型本地部署和API调用相关信息，包括不同参数模型的大小、API参数（输入参数、输出字段、上下文长度等）、支持与不支持的功能和参数，以及使用时的注意事项。
- 大模型的常用场景：列举大模型在工作、知识、文本、表格等方面的常用场景，指出DeepSeek - R1目前不支持RAG和Agent。
- 推理模型的机会：给出安装和使用DeepSeek模型的代码示例，并展示其推理思考过程。
- 反思、反问、追问、补全等：对比普通大模型和推理大模型在实现反思、反问、追问、补全功能上的差异，强调推理大模型结合上下游功能助力产品落地的能力，如文档查重、纠错校对等功能。
中心思想
文档围绕推理模型在培训行业的应用展开，通过对比推理大模型和普通大模型在培训行业各环节的应用差异，阐述推理大模型的创新优势。同时以DeepSeek R1为例，介绍大模型应用场景、提示词使用、部署与调用方式等内容，突出推理模型在功能实现和产品落地方面的独特价值与机会，为大模型在培训行业及相关领域的应用提供思考与参考 。
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