本篇文章阅读耗时30分钟，建议先收藏保存，仔细查阅！
文章阐述方式比较严谨，适合读者全方面的了解DeepSeek
一、最近爆火的DeepSeek到底是什么？
• DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。
• DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。
AI+国产+免费+开源+强大二、Deepseek可以做什么？
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。
第一：文本生成
1、文本创作
- 文章/故事/诗歌写作
- 营销文案、广告语生成
- 社交媒体内容（如推文、帖子）剧本或对话设计
2、摘要与改写
- 长文本摘要（论文、报告）文本简化（降低复杂度）
- 多语言翻译与本地化
3、结构化生成
- 表格
- 列表生成（如日程安排、菜谱）代码注释
- 文档撰写
第二：自然语言理解与分析
1、语义分析
- 语义解析
- 情感分析（评论、反馈）
- 意图识别（客服对话、用户查询）实体提取（人名、地点、事件）
2、文本分类
- 文本分类
- 主题标签生成（如新闻分类）
- 垃圾内容检测
3、知识推理
- 知识推理
- 逻辑问题解答（数学、常识推理）
- 因果分析（事件关联性）
第三：编程与代码相关
1、代码生成
- 根据需求生成代码片段（Python、JavaScript）
- 自动补全与注释生成
2、代码调试
3、技术文档处理
第四：常规绘图
三、如何使用DeepSeek？
访问链接如下
登录后显示数据支持四、如何从入门到精通？
当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？
介绍1：推理模型
推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。
• 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。
非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像推理模型那样复杂的推理和决策能力。
• 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务。
介绍2：快思慢想：效能兼顾 全局视野
介绍3：提示语策略差异
介绍3：关键原则
1、模型选择
- 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用模型）。
2、提示语设计
- 推理模型：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：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。
3、避免误区
- 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。
- 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。
介绍4：从“下达指令”到“表达需求”
介绍5：任务需求与提示语策略
五、如何向AI表达需求
需求类型特点需求表达公式推理模型适配策略通用模型适配策略1. 决策需求需权衡选项、评估风险、选择最优解目标 + 选项 + 评估标准要求逻辑推演和量化分析直接建议，依赖模型经验归纳2. 分析需求需深度理解数据/信息、发现模式或因果关系问题 + 数据/信息 + 分析方法触发因果链推导与假设验证表层总结或分类3. 创造性需求需生成新颖内容（文本/设计/方案）主题 + 风格/约束 + 创新方向结合逻辑框架生成结构化创意自由发散，依赖示例引导4. 验证需求需检查逻辑自洽性、数据可靠性或方案可行性结论/方案 + 验证方法 +风险点自主设计验证路径并排查矛盾简单确认，缺乏深度推演5. 执行需求需完成具体操作（代码/计算/流程）任务 + 步骤约束 + 输出格式自主优化步骤，兼顾效率与正确性严格按指令执行，无自主优化提示语示例
决策需求类
"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。"分析需求类
"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。"创造性需求类
"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。"验证性需求
"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。"执行需求类
"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、如何学好提示语？
提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来，提示语就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。
提示语的基本结构包括指令、上下文和期望
▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望它执行什么任务。
▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理解和执行任务。
▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求和预期。
以下2.8日更新
1-1提示语本质特征
特征描述示例沟通桥梁连接人类意图和AI理解“将以下内容翻译为法语：Hello, world”上下文提供者为AI提供必要的背景信息“假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿破仑的崛起”任务定义器明确指定AI需要完成的任务“为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字”AI能力引导器引导AI使用特定的能力或技能“使用你的创意写作能力,创作一个关于时间旅行的短篇故事”输出塑造器影响AI输出的形式和内容“用简单的语言解释量子力学,假设你在跟一个10岁的孩子说话1-2提示语的类型
1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。
2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。
3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。
4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。
5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。
6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。
1-3提示语设计的核心技能体系
提示语设计的进阶技能
注意：提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重要性。这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。
1-4提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素
提示语的基本元素分类
提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素：
信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知识和上下文。
结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。
控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语工程的重要工具。
提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素
目标主要元素组合次要元素组合组合效果提高输出准确性主题元素 + 数据元素 + 质量控制元素知识域元素 + 输出验证元
素确保AI基于准确的主题和数据生成内容，并通过严格的质量控制和验证提高准确性增强创造性思维主题元素 + 背景元素 + 约束条件元素参考元素 + 迭代指令元素通过提供丰富的背景信息和适度的约束，激发AI的创造性思维，同时通过多轮迭代促进创新优化任务执行效率任务指令元素 + 结构元素 + 格式元素长度元素 + 风格元素通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的格式和风格要求提升输出一致性风格元素 + 知识域元素 + 约束条件元素格式元素 + 质量控制元素通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量控制维持标准增强交互体验迭代指令元素 + 输出验证元素 +质量控制元素任务指令元素 + 背景元素建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活调整输出提示语元素协同效应理论的核心观点包括：
▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。
▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。
▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。
▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。
1-5调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略
1-6常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区
①缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果
陷阱症状：
- 过度复杂的初始提示语
- 对初次输出结果不满意就放弃
- 缺乏对AI输出的分析和反馈
应对策略：
- 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。
- 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。
- 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。
②过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确
陷阱症状：
- 提示语异常冗长或过于简短
- AI输出与期望严重不符
- 频繁需要澄清或重新解释需求
应对策略：
- 平衡详细度：提供足够的上下文，但避免过多限制。
- 明确关键点：突出最重要的2-3个要求。
- 使用结构化格式：采用清晰的结构来组织需求。
- 提供示例：如果可能，给出期望输出的简短示例。
③假设偏见陷阱：当AI只告诉你想听的
陷阱症状：
- 提示语中包含明显立场或倾向
- 获得的信息总是支持特定观点
- 缺乏对立或不同观点的呈现
应对策略：
- 自我审视：在设计提示语时，反思自己可能存在的偏见。
- 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：明确要求AI提供不同的观点或论据。
- 批判性思考：对AI的输出保持警惕，交叉验证重要信息。
④幻觉生成陷阱：当AI自信地胡说八道
陷阱症状：
- AI提供的具体数据或事实无法验证
- 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语或概念
- 对未来或不确定事件做出过于具体的预测
应对策略：
- 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。
- 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。
- 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信息。
- 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于验证。
创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？ |
|
