AI解读清华大学《DeepSeek从入门到精通》内附PDF

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一、DeepSeek是什么？

DeepSeek是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，其核心产品DeepSeek-R1是一款开源的推理模型，擅长处理复杂任务，并且可以免费商用。DeepSeek-R1的特点在于其强大的推理能力，能够支持智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等多种应用场景。此外，DeepSeek还支持联网搜索与深度思考模式，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容，为用户提供了极大的便利。

二、DeepSeek能做什么？

DeepSeek的应用场景非常广泛，涵盖了文本生成、自然语言理解与分析、编程与代码相关等多个领域。

在文本生成方面，DeepSeek可以生成表格、列表、代码注释、文档撰写、文章、故事、诗歌、营销文案、社交媒体内容、剧本或对话设计等。

在自然语言理解与分析方面，DeepSeek能够进行知识推理、逻辑问题解答、因果分析、语义分析、情感分析、意图识别、实体提取、文本分类等。

在编程与代码相关方面，DeepSeek可以进行代码调试、技术文档处理、代码生成等任务。

三、如何使用DeepSeek？

使用DeepSeek非常简单，用户可以通过访问DeepSeek官网进行体验。DeepSeek提供了直观的用户界面，用户只需输入相关指令，即可获得高质量的AI生成内容。此外，DeepSeek还提供了丰富的API接口，方便开发者将其集成到自己的应用中。

四、掌握DeepSeek的关键技巧

1. 推理模型与通用模型的区别

DeepSeek-R1属于推理模型，这类模型在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现出色。与之相对的是通用模型，如GPT-3、GPT-4等，它们更侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理。了解这两类模型的区别，有助于用户根据任务需求选择合适的模型。

维度	推理模型	通用模型
优势领域	数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解	文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答
劣势领域	发散性任务(如诗歌创作)	需要严格逻辑链的任务(如数学证明)
性能本质	专精于逻辑密度高的任务	擅长多样性高的任务
强弱判断	并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型	通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力

2. 掌握提示语设计的核心技能

提示语是用户与AI系统交互的关键，设计高质量的提示语能够显著提升AI的输出质量。提示语设计的核心技能包括问题重构能力、创意引导能力、结果优化能力、跨域整合能力、系统思维等。通过这些技能，用户可以更有效地引导AI生成所需的内容。

任务类型	适用模型	提示语侧重点	示例(有效提示)	需避免的提示策略
数学证明	推理模型	直接提问,无需分步引导	"证明勾股定理"	冗余拆解(如"先画图,再列公式")
通用模型	显式要求分步思考,提供示例	"请分三步推导勾股定理,参考: 1.画直角三角形..."	直接提问(易跳过关键步骤)	ㅤ
创意写作	推理模型	鼓励发散性,设定角色/风格	"以海明威的风格写一个冒险故事"	过度约束逻辑(如"按时间顺序列出")
通用模型	需明确约束目标,避免自由发挥	"写一个包含'量子'和'沙漠' 的短篇小说,不超过200字"	开放式指令(如"自由创作")	ㅤ
代码生成	推理模型	简洁需求,信任模型逻辑	"用Python实现快速排序"	分步指导(如"先写递归函数")
通用模型	细化步骤,明确输入输出格式	"先解释快速排序原理,再写出代码并测试示例	模糊需求(如"写个排序代码")	ㅤ
多轮对话	通用模型	自然交互,无需结构化指令	"你觉得人工智能的未来会怎样?"	强制逻辑链条(如"分三点回答")
推理模型	需明确对话目标,避免开放发散	"从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来"	情感化提问(如"你害怕Al吗?")	ㅤ
逻辑分析	推理模型	直接抛出复杂问题	"分析'电车难题'中的功利主义与道德主义冲突"	添加主观引导(如"你认为哪种对?")
通用模型	需拆分问题,逐步追问	"先解释电车难题的定义,再对比两种伦理观的差异"	一次性提问复杂逻辑	ㅤ

3. 避免常见误区，提升AI输出质量

在使用DeepSeek时，用户需要避免一些常见的误区，如缺乏迭代、过度指令和模糊指令、假设偏见、幻觉生成等。通过明确任务目标、提供充分的上下文信息、使用结构化的提示语，用户可以显著提升AI的输出质量。

4. 创新设计策略，激发AI的创造力

为了激发AI的创造力，用户可以采用一些创新的设计策略，如设定逆向任务、挑战预设思维模式、设定基本框架、多维度任务引导等。这些策略能够帮助AI生成更具创新性的内容。

五、实战技巧：如何向AI表达需求

1. 决策需求

在面对需要权衡选项、评估风险、选择最优解的任务时，用户可以明确列出目标、选项和评估标准，要求AI进行逻辑推演和量化分析。例如：

提示语示例： "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高）请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优解。"

2. 分析需求

对于需要深度理解数据/信息、发现模式或因果关系的任务，用户可以提供问题背景、数据/信息和分析方法，触发AI的因果链推导与假设验证。例如：

提示语示例： "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数选择依据。"

3. 创造性需求

在需要生成新颖内容的任务中，用户可以明确主题、风格/约束和创新方向，结合逻辑框架生成结构化创意。例如：

提示语示例： "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。"

4. 验证需求

对于需要检查逻辑自洽性、数据可靠性或方案可行性任务，用户可以提供结论/方案、验证方法和风险点，要求AI自主设计验证路径并排查矛盾。例如：

提示语示例： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。"

5. 执行需求

在需要完成具体操作的任务中，用户可以明确任务、步骤约束和输出格式，要求AI自主优化步骤，兼顾效率与正确性。例如：

提示语示例： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。"

六、总结

DeepSeek作为一款强大的AI工具，不仅在文本生成、自然语言理解、编程与代码相关等方面有着广泛的应用，还通过其强大的推理能力和灵活的提示语设计，为用户提供了高效、便捷的AI体验。通过掌握本文介绍的关键技巧和实战方法，用户可以更好地利用DeepSeek，提升工作效率，激发创造力。未来，随着AI技术的不断发展，DeepSeek将继续引领AI应用的新潮流，为用户带来更多可能性。