应用介绍

DeepSeek：从入门到精通

一、DeepSeek简介

• DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（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，可免费商用，具有强大的推理和逻辑分析能力。

二、DeepSeek的功能

（一）文本生成

• 文本创作：文章、故事、诗歌写作，营销文案、广告语生成，社交媒体内容创作。
• 摘要与改写：长文本摘要（如论文、报告），文本简化，多语言翻译与本地化。
• 结构化生成：表格、列表生成，代码注释，文档撰写。

（二）自然语言理解与分析

• 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）。
• 垃圾内容检测。

（三）编程与代码相关

• 技术文档处理：API文档生成，代码库解释与示例生成。
• 代码生成：根据需求生成代码片段（如Python、JavaScript），自动补全与注释生成。
• 代码调试：错误分析与修复建议，代码性能优化提示。

（四）常规绘图

• 支持联网搜索与深度思考模式，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。

三、如何使用DeepSeek

• 访问 https://chat.deepseek.com 使用DeepSeek。

四、从入门到精通

（一）推理模型与通用模型

• 推理模型：如DeepSeek-R1，擅长数学推导、逻辑分析、代码生成等，适合需要严格逻辑链的任务。
• 通用模型：如GPT-3、GPT-4，侧重于语言生成、创意写作、多轮对话等，适合多样性高的任务。

（二）快思慢想：效能兼顾全局视野

• 概率预测模型：响应速度快，算力成本低，适合快速反馈和即时任务。
• 链式推理模型：慢速思考，算力成本高，能够处理多维度和非结构化问题。

（三）提示语策略差异

• 推理模型：需显式引导推理步骤，依赖提示语补偿能力短板。
• 通用模型：提示语更简洁，只需明确任务目标和需求。

（四）关键原则

• 模型选择：根据任务类型选择模型。
• 提示语设计：推理模型简洁指令，通用模型结构化引导。
• 避免误区：对推理模型避免使用“启发式”提示，对通用模型避免“过度信任”。

（五）从“下达指令”到“表达需求”

• 指令驱动：直接给出明确步骤或格式要求。
• 需求导向：描述问题背景与目标，由模型规划解决路径。
• 混合模式：结合需求描述与关键约束条件。
• 启发式提问：通过提问引导模型主动思考。

（六）任务需求与提示语策略

• 根据任务类型（如数学证明、创意写作、代码生成等）选择合适的模型和提示语侧重点。

五、如何向AI表达需求

• 需求类型：决策需求、分析需求、创造性需求、验证需求、执行需求。
• 需求表达公式：目标 + 选项 + 评估标准等。
• 适配策略：根据需求类型选择推理模型或通用模型的适配策略。

六、提示语设计

（一）提示语的定义与类型

• 定义：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。
• 类型：指令型、问答型、角色扮演型、创意型、分析型、多模态。

（二）掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能

• 核心技能：语境理解、抽象化能力、批判性思考、创新思维、伦理意识。
• 子项：深入分析任务背景、识别通用模式、客观评估AI输出、探索非常规方法、嵌入伦理考量等。

（三）提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素

• 信息类元素：主题、数据、知识域。
• 结构类元素：任务指令、逻辑结构、输出格式。
• 控制类元素：质量控制、风格、约束条件。

（四）调教AI的秘籍：让提示语效果倍增的关键策略

• 精准定义任务：明确核心问题，去除多余信息。
• 适当分解任务：降低AI认知负荷。
• 引入引导性问题：提升生成内容的深度。
• 控制提示语长度：确保生成的准确性。

（五）常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区

• 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果。
• 过度指令和模糊指令陷阱：细节淹没重点或意图不明确。
• 幻觉生成陷阱：AI自信地胡说八道。
• 假设偏见陷阱：AI只告诉你想听的。
• 忽视伦理边界陷阱：低估AI的伦理限制。

（六）创新设计策略

• 挖掘反向思维：从非传统角度切入。
• 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间。

七、AIGC评测

• 两项国家级项目：2023国家自然科学基金青年项目、2023国家资助博士后研究人员计划B档。
• 26个细分指标。

八、创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语

• 矛盾思维法：利用对立促进创新。
• 抽象—具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换。
• 运用类比与隐喻：增强创意表达。
• 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计。
• 反向设计思维：从生成结果倒推提示语。

九、提示语链的概念与特征

• 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。

十、提示语链的作用机制

• 任务分解：将复杂任务分解为多个子任务。
• 结果整合：将子任务的结果整合为整体输出。
• 问题定义：明确问题的核心要点，系统地收集相关信息进行分析。
• 信息收集：列出与主题相关的所有关键概念和理论，进行系统梳理。
• 分析综合：使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。
• 结论形成：通过案例分析或实例应用，验证思维框架的有效性和适用性。

十一、提示语链的优势与挑战

• 优势：结构化思维、内容深度、创意激发、质量控制、灵活调整。
• 挑战：设计合理的逻辑结构需要经验和技巧，控制每个步骤的输出深度，避免冗余，实时调整需要较高的判断和决策能力。

十二、提示语链的设计原则

• 目标明确性：确保提示语之间存在清晰的逻辑关系。
• 逻辑连贯性：每个提示语自然地引导到下一个提示语。
• 渐进复杂性：逐步增加任务的复杂性。
• 灵活适应性：根据AI反馈动态调整任务结构。
• 多样性思考：从多个角度思考问题。
• 反馈整合机制：根据反馈意见逐步优化和完善内容。