Schița de curs

Fundamentele Modului Deep-Think

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

Raționament pe Context Lung

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

Rezolvarea Iterativă și în Mai Mulți Pași a Problemelor

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

Fluxuri de Lucru Analitice Avansate

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

Deep-Think pentru Domenii de Mare Risc

  • Definirea problemelor sensibile la risc
  • Evaluarea deciziilor critice
  • Asigurarea consistenței și a 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 caracteristicilor de raționament în fluxurile de lucru
  • Automatizarea și orchestrarea 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