1 通過結構化提示詞提升AI交互精準度，具體模型包括：
APE模型（行動-目的-期望）：適用于財務審計任務分解。
CARE模型（背景-行動-結果-示例）：用于成本異常調查。
TRACE模型（任務-請求-行動-背景-示例）：系統化項目審計方法。
RTF模型（角色-任務-格式）：標準化報告生成（如橋梁安全檢測）。
SCOPE模型（情境-復雜情況-目標-計劃-評估）：覆蓋項目全生命周期審計。
2. 核心應用場景
法條自動檢索：解析復雜法規，匹配審計問題并提供合規依據。
智慧造價：基于歷史數據生成造價指標，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，對比歷史數據，提示優化建議。
工程量計算：基于工程圖紙自動測算工程量，匹配類似項目數據。
3. 應用建議
知識擴展：持續完善工程審計領域知識庫（政策、案例、數據）。
優化提問：結合提示詞模型反復調整問題，提升結果準確性。
人工審核：AI結果需人工核驗，確保合規性與可靠性。
4 總結與展望
當前價值：DeepSeek顯著提升審計效率，覆蓋法條檢索、造價分析等關鍵場景。
未來潛力：隨著技術迭代與數據積累，將在風險預警、全過程審計等領域深化應用。
開放共建：鼓勵行業同仁共同拓展應用場景，推動工程審計智能化普惠發展。
附件：面向工程審計行業的DeepSeek大模型應用指南V1,核心應用場景,應用建議
DeepSeek推動AI從“精英工具”變為“全民生產力”，可能引發新一輪技術革命,降低AI使用門檻，推動社會生產效率變革,構建標準化接口與數據生態，降低開發門檻
低價API和免費使用吸引大量用戶，市場份額快速擴張;高效訓練架構（如“螢火”集群）、專家模型架構、DualPipe算法等突破;智能體爆發：各行業應用生態繁榮，如醫療、金融、內容創作等
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,做數據分析等；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,還能輔助構建量化交易模型
DeepSeek采用MLA多層注意力架構,改進了傳統多頭注意力（MHA）機制,單卡就能支持千億參數模型部署，推理速度提升3倍以上,通過FP8量化技術壓縮訓練能耗70%
給出了中小學生和家長向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,激發了學生的閱讀興趣,涵蓋了中小學生學習和成長的各個關鍵領域
DeepSeek的7天使用指導手冊,旨在幫助用戶從入門到精通使用這款AI工具,涵蓋基礎操作,多場景應用,提升學習能力等內容,涵蓋論文精讀、錯題攻克、會議紀要整理和個人知識庫創建
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、問題應對及資源拓展等內容，幫助零基礎用戶快速上手并熟練運用該工具
DeepSeek的基本用法,無需復雜結構,直接描述需求即可,適當提供背景信息或明確需求會讓結果更精準;圖片類AIGC的應用場景非常廣泛，主要包括圖像生成、圖像修復、圖像增強和圖像識別等方面
在客戶服務,個性化推薦等多場景有應用;還可與 RPA,知識圖譜等技術融合,優化企業業務流程;瑞金醫院、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用實踐
大模型訓練數據來源廣泛,可能帶來新工作機會與每周 4 天工作制等變革,重塑產業生態與社會結構,重新定義知識學習與應用邊界，促使教育范式向全面引入 AI 能力方向重構
DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預測下一個 token,使用通用公式,激發深度思考等,提升對話質量,適用于推理密集型任務,教育與知識應用,文檔分析,開放領域問答寫作等場景
本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專業的企業級部署方法,講解Unsloth R1動態量化部署的三種實 現路徑：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態量化部署
