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#DeepSeek使用全攻略

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进击的砂孩

《DeepSeek:从入门到精通》阅读笔记

进击的砂孩
进击的砂孩   进击的砂孩 2025-02-12 07:52 阅读(1480)

最近,清华大学推出的《DeepSeek:从入门到精通》在网络上引发了广泛关注。刚好有朋友分享了资料,我也来学习下。总的来说,这份104页的资料,总结得太全面了。不仅介绍了deepseek的技术背景和应用场景,还深入探讨了提示语设计的核心技能、策略、误区与应对方法,以及在不同场景下的实战应用。

一、基础介绍

1,DeepSeek概述

定义:专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,核心产品为开源推理模型DeepSeek-R1。

特点:国产、免费、开源、强大,擅长复杂任务处理与逻辑推理。

核心能力:智能对话、文本生成、语义理解、代码生成、联网搜索等。

2,使用入门

访问方式:通过网页端(如 https://chat.deepseek.com)或者下载app(DeepSeek)进行交互。

基础功能:文件上传、多语言翻译、实时问题解决、知识库覆盖至2024年7月。


二、核心功能与应用场景

1,文本生成

应用方向:创意写作(故事/诗歌/营销文案)、摘要改写、结构化生成(表格/代码注释)。

进阶能力:长文本摘要、多语言本地化、情感分析与意图识别。

2,自然语言理解与分析

语义解析:情感分析、实体提取、意图识别。

知识推理:逻辑问题解答(数学/常识)、因果分析。

3,编程与代码支持

代码生成:Python/JavaScript等语言片段生成与自动补全。

调试优化:错误修复建议、性能优化提示。

文档处理:API文档生成、代码库解释。

4,图表与可视化

支持类型:流程图、时序图、数据图表(柱状图/雷达图)、思维导图等。

工具兼容:Mermaid、React图表、SVG矢量图。


三、提示语设计与优化

1,提示语基础

结构要素:指令(核心任务)+上下文(背景信息)+期望(输出格式)。

类型分类:指令型、问答型、角色扮演型、创意型、分析型、多模态型。

核心技能:问题建构、创意引导、结果优化、跨域整合、系统思维。

2,进阶策略

提示语链设计:任务分解、思维框架构建、质量控制、多模态处理(CIRS模型)。

优化技巧:精准定义任务、分解复杂问题、控制提示长度、平衡开放与封闭式提示。

元素协同:信息类、结构类、控制类元素的互补与冲突调和(如主题+数据+验证)。

3,常见陷阱与应对

模糊指令:平衡详细度,明确关键点,提供示例。

幻觉生成:要求事实核查,多源验证,区分推测与事实。

伦理边界:合规性检查,预防滥用,嵌入社会影响评估。

四、平台特定内容策略

1,微信公众号

核心特性:私域流量、深度阅读、规范体系、互动机制。

策略设计:选题规划(时效性+持久性)、标题创作(信息密度+差异化)、内容结构(层次感+互动节点)。

案例类型:热点新闻改写、原创深度文章、评论互动优化。

2,微博

传播机制:实时性、社交属性、话题引导、多媒体融合。

内容类型:热点捕捉(快速响应+独特视角)、品牌营销(情感共鸣+转化引导)、互动娱乐(趣味+低门槛)。

标签策略:主话题前置、相关话题补充、品牌话题植入。

3,小红书

种草生态:信任建设(专业背景+真实体验)、场景化表达(生活痛点+解决方案)。

文案设计:标题(情感共鸣+搜索优化)、图文结构(封面吸引力+效果对比图)。

4,抖音

内容特性:视觉冲击、情绪饱满、强互动性、剧情紧凑。

脚本设计:吸睛开头(3秒法则)、情感共鸣(幽默/感人)、互动引导(挑战/提问)。


五、进阶技巧与理论

1,提示词工程

框架模型:TASTE(任务/受众/结构/语气/示例)、ALIGN(目标/难度/输入/规则/创新)。

动态优化:设定目标与上下文、激活角色思维、分步拆解任务、动态反馈迭代。

2,知识整合与创新

知识唤醒:具身经验激活(场景回溯)、形式化转换(结构化描述)、AI增强整合(模式识别)。

创新路径:概念嫁接(跨领域融合)、极端假设(逆向思维)、随机组合(强制联系)。

3,人机共生能力

四大核心:AI思维(算法理解)、引导力(提示工程)、整合力(跨域翻译)、判断力(真伪辨识)。

进阶路径:从“使用者”到“创新者”,打造个性化工作流与方法论。


六、案例与实战应用

1,文案创作示例

信息传递:产品说明文案(核心功能+数据支撑+目标受众)。

情感共鸣:品牌故事(场景化描述+问题-情感-解决方案结构)。

行动引导:促销文案(紧迫感+社会证明+低门槛步骤)。

2,复杂任务拆解

SPECTRA模型:分割、优先级、细化、连接、时序安排、资源分配、动态适应。

营销策划:创意概念(跨领域联想)、传播策略(全渠道矩阵)、执行方案(里程碑+风险管理)。


七、总结与展望

1,AI使用层次

基础层:单一任务、简单提示词。

进阶层:结构化提示、主动优化。

创新层:流程再造、领域整合、方法原创。

2,人机协作趋势

质量影响:人类主导提示工程(65%权重),AI提供基础生成能力。

发展方向:知识唤醒桥接机制(具身经验+形式知识)、创造性内容涌现。


这份文档系统化覆盖从DeepSeek基础应用到高阶策略,结合理论与实践,适用于AI开发者、内容创作者、营销策划者等多领域用户,提供从工具使用到思维升级的全链路指导。

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