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清华出品:DeepSeek 从入门到精通(PDF 可下载)

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在人工智能技术日新月异的今天,如何更好地利用 AI 提升工作效率和创新能力成为人们关注的焦点。

《DeepSeek 从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心撰写的一份专业文档。

文档以通俗易懂的方式,全面介绍了 DeepSeek 的使用方法,为用户提供了极具价值的指导。

获取 PDF 文档,请点击下方关注 MaxAIBox 微信公号,在聊天框发送 20250211

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,其开源的推理模型 DeepSeek-R1 擅长处理复杂任务,并可免费商用。DeepSeek 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

二、DeepSeek 能做什么?

清华大学 《DeepSeek从入门到精通》(PDF文档)
  • 文本生成与创作

    :无论是生成表格、列表,撰写代码注释、文档,还是进行文章、故事、诗歌等创作,DeepSeek 都能胜任。营销文案、广告语、社交媒体内容甚至剧本对话,DeepSeek 也能轻松生成。
  • 自然语言理解与分析

    :DeepSeek 在知识推理、语义分析和文本分类方面表现出色。它可以进行逻辑问题解答、因果分析,进行情感分析、意图识别和实体提取,还能进行主题标签生成和垃圾内容检测。
  • 编程与代码相关

    :DeepSeek 可以进行代码调试,提供代码性能优化建议,处理技术文档,生成 API 文档,解释代码库并生成示例,甚至根据需求生成代码片段或自动补全与注释。

三、如何更好地使用 DeepSeek?

文档中提出了许多实用策略,帮你更好地使用 DeepSeek:

  • 模型选择

    根据任务类型而非模型热度选择合适的模型,例如数学任务选推理模型,创意任务选通用模型。
  • 提示语设计

    • 推理模型:使用简洁指令,聚焦目标,信任其内化能力。(“要什么直接说”)
    • 通用模型:采用结构化、补偿性引导,明确推理步骤。(“缺什么补什么”)
  • 表达需求

    • 决策需求:目标 + 选项 + 评估标准。
    • 分析需求:问题 + 数据/信息 + 分析方法。
    • 创造性需求:主题 + 风格/约束 + 创新方向。
    • 验证需求:结论/方案 + 验证方法 + 风险点。
    • 执行需求:任务 + 步骤约束 + 输出格式。

四、提示语设计的核心技能

  • 问题重构能力

    :将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的 AI 任务。
  • 创意引导能力

    :设计能激发 AI 创新思维的提示语。
  • 结果优化能力

    :分析 AI 输出,识别改进空间,优化输出质量。
  • 跨域整合能力

    :将专业领域知识转化为有效的提示语。
  • 系统思维

    :设计多步骤、多维度的提示语体系。

五、常见误区与应对

  • 缺乏迭代

    :采用增量方法,从基础提示语开始,逐步添加细节和要求。
  • 过度指令和模糊指令

    :平衡详细度,提供足够的上下文,但避免过多限制。
  • 假设偏见

    :使用中立语言,避免在提示语中包含偏见或预设立场,要求多角度分析。
  • 幻觉生成

    :明确不确定性,鼓励 AI 在不确定时明确说明,进行事实核查和多源验证。
  • 忽视伦理边界

    :熟悉 AI 系统的基本伦理准则和限制,确保请求符合法律和道德标准。

六、创新设计策略

  • 反向思维

    :从非传统角度切入,设定逆向任务,提示语可以引导 AI 从相反的角度处理问题,提供不同于传统生成的内容。
  • 灵活运用任务开放性

    :设定基本框架,留出探索余地,多维度任务引导,提示语应提供一个结构化的框架,包含具体的生成目标,但不应过度限制表达方式或细节内容,给 AI 足够的空间进行创造。

七、AIGC 评测指标体系

该文档还提到了 AIGC 评测指标体系,共计 26 个细分指标。以及以下两个国家级项目:

  • 面向人工智能生成内容的风险识别与治理策略研究
  • AIGC 意识形态安全评估

八、提示语链

提示语链是用于引导 AI 生成内容的连续性提示语序列,通过将复杂任务分解成多个可操作的子任务,确保生成的内容逻辑清晰、主题连贯。

九、SPECTRA 任务分解模型

SPECTRA 模型(Systematic Partitioning for Enhanced Cognitive Task Resolution in AI)可以更有效地进行任务分解。SPECTRA 分解的步骤包括分割、优先级排序、细化、连接、时序安排、资源分配和适应。

总而言之,《DeepSeek 从入门到精通》这份文档不只是一份技术手册,更像是一份人工智能时代的效率提升指南。通过学习并实践其中提到的各种策略和方法,可以更好地驾驭 DeepSeek 等 AI 工具,为工作和生活带来更多便利与创新。强烈推荐大家阅读学习这份文档。

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