1 通過結(jié)構(gòu)化提示詞提升AI交互準確度，具體模型包括：
APE模型（行動-目的-期望）：適用于財務(wù)審計任務(wù)分解。
CARE模型（背景-行動-結(jié)果-示例）：用于成本異常調(diào)查。
TRACE模型（任務(wù)-請求-行動-背景-示例）：系統(tǒng)化項目審計方法。
RTF模型（角色-任務(wù)-格式）：標準化報告生成（如橋梁安全檢測）。
SCOPE模型（情境-復(fù)雜情況-目標-計劃-評估）：覆蓋項目全生命周期審計。
2. 核心應(yīng)用場景
法條自動檢索：解析復(fù)雜法規(guī)，匹配審計問題并提供合規(guī)依據(jù)。
智慧造價：基于歷史數(shù)據(jù)生成造價指標，自動估算項目成本。
招投標文件生成：解析招標需求，生成規(guī)范文件（含施工方案、進度計劃）。
成本測算：分析成本明細，對比歷史數(shù)據(jù)，提示優(yōu)化建議。
工程量計算：基于工程圖紙自動測算工程量，匹配類似項目數(shù)據(jù)。
3. 應(yīng)用建議
知識擴展：持續(xù)完善工程審計L域知識庫（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)果準確性。
人工審核：AI結(jié)果需人工核驗，確保合規(guī)性與可靠性。
4 總結(jié)與展望
當前價值：DeepSeek顯著提升審計效率，覆蓋法條檢索、造價分析等關(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)險預(yù)警、全過程審計等L域深化應(yīng)用。
開放共建：鼓勵行業(yè)同仁共同拓展應(yīng)用場景，推動工程審計智能化普惠發(fā)展。
附件：面向工程審計行業(yè)的DeepSeek大模型應(yīng)用指南V1,核心應(yīng)用場景,應(yīng)用建議
DeepSeek推動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，推動社會生產(chǎn)效率變革,構(gòu)建標準化接口與數(shù)據(jù)生態(tài)，降低開發(fā)門檻
低價API和免費使用吸引大量用戶，市場份額快速擴張;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
日常生活中可用于寫演講稿,制定旅游攻略等；職場中能整理會議紀要,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可進行個股分析,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
DeepSeek采用MLA多層注意力架構(gòu),改進了傳統(tǒng)多頭注意力（MHA）機制,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%
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,DeepSeek能進行個性化閱讀推薦,激發(fā)了學(xué)生的閱讀興趣,涵蓋了中小學(xué)生學(xué)習(xí)和成長的各個關(guān)鍵L域
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、錯題攻克、會議紀要整理和個人知識庫創(chuàng)建
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用該工具
DeepSeek的基本用法,無需復(fù)雜結(jié)構(gòu),直接描述需求即可,適當提供背景信息或明確需求會讓結(jié)果更準確;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)、圖像增強和圖像識別等方面
在客戶服務(wù),個性化推薦等多場景有應(yīng)用;還可與 RPA,知識圖譜等技術(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、廈門市合趣信息科技有限公司、天士力集團的大模型應(yīng)用實踐
大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源廣泛,可能帶來新工作機會與每周 4 天工作制等變革,重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)與社會結(jié)構(gòu),重新定義知識學(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包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預(yù)測下一個 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),教育與知識應(yīng)用,文檔分析,開放L域問答寫作等場景
本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專業(yè)的企業(yè)級部署方法,講解Unsloth R1動態(tài)量化部署的三種實 現(xiàn)路徑：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態(tài)量化部署
