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该笔记根据清华大学沈阳教授团队的博士后主讲的Deepseek从入门到精通视频分享整理，围绕人工智能领域的DeepSeek展开深度分享，涵盖其基础信息、功能应用、使用技巧及进阶策略等多方面内容。
- DeepSeek公司与模型基础介绍：DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主要进行大模型的研发与应用。其推出的DeepSeek - R1是一款开源推理模型，具备处理复杂任务的能力且可免费商用。在AI基准测试中，该模型与OpenAI的相关版本性能相当。它通过后训练阶段大规模运用强化学习技术，提升推理能力，降低训练和使用成本，打破国外AI产品使用限制，推动国内AI行业技术创新和多行业融合。
- 功能特性与应用场景展示：DeepSeek - R1能实现智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成与补全等功能。支持联网搜索和深度思考模式，还可上传文件，识别扫描各类图片及文字内容。在技术架构上，知识处理体系在数学运算和知识图谱构建方面表现突出；自然语言处理能力涵盖从文本分析到故事创作等任务；交互能力矩阵支持上下文理解和多轮对话；方案规划能力可进行数据可视化、流程优化等复杂任务处理，能满足多种行业需求。
- 操作使用方法与实际演示：DeepSeek提供网页版和手机APP两种使用途径。网页版通过输入指定网址访问，APP在手机应用商店下载安装，注册后即可使用。以撰写小红书文案为例，普通问题可使用默认模式，复杂逻辑推理问题则开启深度思考模式。模型能理解用户需求，如创作小红书文案时考虑用户身份、文案结构、专业性和传播力，还可根据文案生成HTML代码用于图片展示。此外，它还能用于科研绘图、生成流程图等，提高工作效率。
- 与AI高效对话的进阶策略：推理模型（如DeepSeek - R1 ）在逻辑推理、数学计算等方面有优势，通用模型（如GPT - 3.5、GPT - 4 ）侧重于语言生成和自然语言处理。使用时应根据任务类型选择合适模型，如数学计算优先选推理模型，开放式对话选通用模型。设计提示语时，推理模型要简洁直接，明确需求和目标，减少步骤拆解；通用模型则根据其不足补充结构化内容、背景材料等。常见任务需求分为决策、分析、创造性、验证、执行需求五类，各有相应的表达公式和实战技巧。
- 使用注意事项与关键要点：使用过程中可能遇到服务器繁忙、卡顿等问题，建议在非热门时段使用或更换平台。新手常因追求一次性完美结果而陷入迭代陷阱，或出现过度指令、模糊指令等问题，应从基础提示语入手，逐步优化。同时要注意伦理道德边界，警惕AI幻觉和偏见陷阱。提示语链对提升AI生成质量很关键，其涉及认知心理等多领域知识，包含任务定义、知识激活等八个关键步骤和多种实战技巧。
- 提示语设计的深度剖析
- 提示语元素构成：提示语由信息类、结构类和控制类元素组成。信息类元素为AI提供具体的内容素材，例如在撰写关于气候变化的文章时，提供相关的研究数据、具体案例等；结构类元素决定了输出内容的组织方式，像自媒体文案要求的特定风格、字数限制等；控制类元素则管理AI生成内容的过程，如确保数据的准确性、指令的重复执行等。
- 元素组合策略：根据不同的需求目标，对这些元素进行合理组合。若追求高准确性的输出，应重点组合主题、数据和质量控制等元素；而当需要激发创新思维，生成具有独特性的内容时，可添加迭代指令，引导AI进行多次尝试和改进。
- 深度学习模型与提示语的协同关系
- 模型能力与提示语的互补：尽管深度学习模型的能力在不断提升，能够理解和执行更为复杂的任务，但提示语的设计能力依然至关重要。模型能力的增强是为了更好地理解和执行人类的指令，而提示语则决定了用户能否将自己的创意和需求有效地传达给AI，从而实现高效的人机协作。
- 类比工具与技能的关系：可以将深度学习模型看作是一种强大的工具，而提示语能力就如同使用该工具所需的特定技能。就像使用任何复杂工具都需要掌握相应技巧一样，用户需要熟练掌握提示语的设计技巧，才能充分发挥AI的潜力，将自己的想法转化为高质量的输出结果。
- AI应用的拓展与未来趋势展望
- 多领域拓展潜力：除了视频中展示的基础功能和应用场景，DeepSeek在未来有望在更多领域实现深度应用。随着技术的不断发展，AI与各行各业的融合将更加紧密，无论是在医疗、教育、金融，还是工业制造等领域，都可能带来创新性的解决方案。
- 技术发展与用户需求演变：随着推理模型和通用模型的持续优化，用户与AI的交互方式将变得更加自然和高效。在未来，提示语的设计将不再局限于现有的模式，而是需要不断探索和创新，以适应AI技术的快速发展，满足用户日益多样化和复杂化的需求，挖掘AI在各个领域的最大潜力。
- 作者:陈成龙
- 链接:https://chenchenglong.com/article/38
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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