@新媒沈阳 团队 ： 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 生活太累？DeepSeek帮你“减负”到家！ 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 因果分析(事件关联性) 自然语言理解与分析 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 Mermaid图表 · 流程图 · 时序图 · 类图 · 状态图 · 实体关系图 · 思维导图 React图表 · 折线图 · 柱状图 · 饼图 · 散点图 · 雷达图 · 组合图表 SVG矢量图 · 基础图形 · 图标 · 简单插图 · 流程图 ·

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 • 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。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 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）。 提示语设计

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 • 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。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 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）。 提示语设计

对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 Levings1981; Murdoch and Oaten, 1975). 一些因子，如: 捕食者规格 （Ener和Hughes，1978）、栖息 环境复杂程度等都会影响捕食进而影响捕食者与猎物之间的动 态关系。 Some factors, such as predator size (Elner andHughes, 1978) and habitat complexity, can affectpredation 捕食者规格 (Ener和Hughes， 1978)、栖息环境复杂程度等都会影响捕食进而 影响捕食者与猎物之间的动态关系。 一 些 因 素 ， 如 捕 食 者 规 格 ( E I n e r 和 Hughes,1978)和栖息环境复杂程度，会影响 捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。 将"因子"替换为"因素"，删除了 多余的”如:"和"等" 英文学术写作润色指令 指令：下面是一篇学术论文

就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。 2.2 Transformer 基础架构 LLM 依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型，该架构相比传统的 RNN（递归神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）具有更高的训练效率和 更强的长距离依赖建模能力。Transformer 由多个关键组件组成：1. 自注意 力机制（Self-Attention） Encoding）：在没有循环结构的情况下，帮助模型理解单词的顺 序信息。 Transformer 结构的优势 1. 高效的并行计算：摒弃循环结构，使计算速度大幅提升。 2. 更好的上下文理解：注意力机制可捕捉长文本中的远程依赖关系。 3. 良好的可扩展性：可适配更大规模模型训练，增强 AI 泛化能力。 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取 知识，严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 3.4 总结 DeepSeek-R1 中间推理模型生成：通过推理导向的强化学习（Reasoning-Oriented RL）， 直接生成高质量的推理数据（CoT 示例），减少人工标注依赖。通用强化学 习优化：基于帮助性和安全性奖励模型，优化推理与非推理任务表现，构建 通用性强的模型。最终，DeepSeek-R1 将 R1-Zero 的推理能力与通用强化 学习的适应能力相结合，

的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区 别对待，带来系统性、结构性的社会歧视与偏见。同时，拉大不同地区人工智 能鸿沟。 （b）挑战传统社会秩序的风险。人工智能发展及应用，可能带来生产工具、 生产关系的大幅改变，加速重构传统行业模式，颠覆传统的就业观、生育观、 教育观，对传统社会秩序的稳定运行带来挑战。 （c）未来脱离控制的风险。随着人工智能技术的快速发展，不排除人工 智能自主获取外部资源 敏感数据时使用 加密技术等保护措施。 （h）重点领域使用者应对人工智能行为和影响进行有效监督，确保人工 智能产品和服务的运行基于人的授权、处于人的控制之下。 （i） 重点领域使用者应避免完全依赖人工智能的决策，监控及记录未采 纳人工智能决策的情况，并对决策不一致进行分析，在遭遇事故时具备及时切 换到人工或传统系统等的能力。 6.4 社会公众安全应用指引 （a）社会公众应提高对人工智能产品安全风险的认识，选择信誉良好的

技术处于早期阶段，最常见的产品形态是基于文本的，通过用 户输入来控制内容的生成。用户输入文本描述所需的内容，然后模型输出与描 述相符的内容。下图 1描述了 AI 大模型，AIGC 和 AGI 关系。 Figure 1: AI 大模型，AIGC 和 AGI 关系 4 1.2 AGI AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）是一种理论上的人工智能， 它可以理解、学习和应用知识

掉顶头异常识别 • 热轧管材表面质检 • 钢管识别跟踪 • 铸管外表面缺陷自动检测 • 铸管内壁缺陷自动检测 • 轧钢含油污泥油-水-固三相比例及成分分析 • 坯料库行车智能调度 • (棒材)多维度轧件堆拉关系分析 • 轧钢动态调度算法 • 产品质量在线控制无损检测 • 无缝钢管芯棒表面质检 • 无缝钢管制品芯棒插偏检测 • 冷轧带材精轧机架间钢带异常识别 • 冷轧带材机架间板形异常识别 • 带材表面缺陷自动检测 连接内部专有知识库，外部互联网 知识库 复杂推理 基于推理能力制定计划，在过程中 反思 工具 搜索、实时信息、数据请求、业务 系统 62政企、创业者必读 智能体与企业数字化系统的关系 软件 工具 数据 IT系统 业务系统 员工/岗位 组织团队 业务流程 核心业务 智能体 企业要躬身入局，以自身业务驱动，打造专有智能体 63政企、创业者必读 智能体在企业应用的七层能力

物质性、外显性、展开性 D. 观念性、内潜性、展开性 答案：B 下列关于大学生的情绪与理智关系的说法中正确的是____。 A. 能冷静控制自己情绪 B. 感情用事，难以用理智控制情绪 C. 遇事能坚持自己正确认识 D. 已发展到不为小事而发怒和怄气 答案：B 在学完一篇逻辑结构严密的课文以后，勾画出课文的论点论据的逻辑关系图以 帮助理解和记忆。这种学习方法属于____。 A. 精细加工策略 B. 组织策略

术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等