Intrati in legatura

Schița de curs

Fundamentele Modului Deep-Think

  • Înțelegerea arhitecturii Deep-Think
  • Modele de raționament pe adâncime vs. lărgime
  • Evaluarea momentelor în care Deep-Think este potrivit

Raționament pe Termen Lung

  • Gestionarea secvențelor de intrare extinse
  • Menținerea coerenței pe parcursul rezultatelor lungi
  • Urmărirea dependențelor și constrângerilor

Rezolvarea Problemelor Iterative și în Mai Multe Etape

  • Proiectarea prompt-urilor de raționament pas cu pas
  • Validarea concluziilor intermediare
  • Construirea buclelor și rafinărilor de raționament

Fluxuri de Lucru Analitice Avansate

  • Structurarea întrebărilor de cercetare complexe
  • Fluxuri de raționament bazate pe date
  • Modelarea scenariilor și previziuni

Deep-Think pentru Domenii de Înaltă Importanță

  • Definirea problemelor sensibile la risc
  • Evaluarea deciziilor critice
  • Asigurarea consistenței și urmăririi

Ingineria Prompt-urilor pentru Optimizarea Deep-Think

  • Construirea prompt-urilor cu randament ridicat
  • Modelarea căii interne de raționament a modelului
  • Gestionarea ambiguității și incertitudinii

Integrarea Deep-Think în Aplicații

  • Combinarea Deep-Think cu intrări multimodale
  • Integrarea funcțiilor de raționament în fluxurile de lucru
  • Automatizare și orchestrere la nivel de sistem

Tehnici de Evaluare și Rafinare

  • Evaluarea calității și fiabilității raționamentului
  • Analiza erorilor și modele de corecție
  • Îmbunătățirea continuă a fluxurilor de raționament

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea principiilor învățării automate
  • Experiență în fluxurile de lucru bazate pe Python pentru AI
  • Familiaritate cu integrarea modelelor bazate pe API

Publicul țintă

  • Cercetători
  • Specialiști în știința datelor
  • Strategi AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite