性能表现 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 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 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 • 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）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径

性能表现 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 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 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 • 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）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.1 步骤 1：安装 Ollama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.2 步骤 2：安装 Llama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.3 使用 零代码搭建本地 AI 前端 19 4.1 LobeChat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2 步骤一安装 docker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2.1 了解 docker 基本用法 . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.2.3 安装 docker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.3 步骤二 docker 部署 lobechat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.4 愉快使用 . . . . . . . . . . . .

通过网络搜索行业信息，但信息分散， 难以整合。 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。 优势 通过DeepSeek的数据分析功能，快速生成行业概览， 持职场 专业度。 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难 “学习太难？DeepSeek带你‘开挂’逆袭！ 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 场景：数学课上，老师正在讲解“隐函数求导”，步骤写到第三行时突然跳过了中间推导，直接给出结果：“所 以这里的dy/dx=(-2x-y)/(x+3y²)”。你盯着白板上的公式一脸懵——前两步的链式法则展开去哪了？为什么分 母突然多了3y²？ 周 在笔记软件中快速标注困惑点（如：“疑问：第二 步到第三步如何展开？”） Ø 输入精准问题： “隐函数求导例题：从方程x² + xy + y³ = 0推导 dy/dx，请展示完整的链式法则展开步骤，特别是分母 3y²的来源。” Ø 秒速获取步骤解析： 立即对照补全笔记，跟上老师进度。 2. 课间5分钟（深度追问） p 适用场景：老师已下课，但10分钟后还有后续课程 p 操作技巧： Ø 追问细节： “为什

你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网 址内容“截至目前 2025 年春运（2025年1月14日到2月8日） 相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完 和整合，转化为逻辑连贯的新文章，为学者和知识工作 者提供了极大的便利。  多智能体协作对话：Co-STORM模式引入了协作对话 机制，并采用轮次管理策略，实现流畅的协作式AI学术 研究。 用户体验对比：使用步骤 PubScholar平台官网：https://pubscholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。  选取文章：勾选想要分析的20篇文献。  综述 DeepSeek R1引发全球关注 推理能力：核心突破，专项升级  推理能力 • 强化学习驱动：DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL） 训练的推理模型，无需任何监督微调（SFT）步骤，打破传统模型依 赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1 采用强化学习作为核心训练 方法，显著提升了模型的推理能力和语言表达的可读性。 • 推理能力专项提升：在除了利用强化学习模型结合跨领域训练提升模

. . . . . . . . 2 1.1 为什么要在本地部署 DeepSeek . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 DeepSeek 本地运行使用演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . R1，开源免费，性能强劲 • 本教程搭建方法 零成本，不需花一分钱。 • 为了照顾到大部分读者，推荐的搭建方法已将电脑配置要求降 到最低，普通电脑也能飞速运行。 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型，ollama 比较直接、干净， 一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。 deepseek-r1:1.5b，很快就能进入对话界面，如 下图4所示： 图 4: Ollama 软件启动 deepseek-r1 界面 1.3 DeepSeek 本地运行使用演示 基于上面步骤搭建完成后，接下来提问 DeepSeek 一个问题：请帮我分析 Python 编程如何从零开始学习?，下面是它的回答，首先会有一个 think 标签，这里面嵌入的是它的思考过程，不是正式的回复：

必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是 用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使 其更好地适应特定的任务或应用场景。这一步骤使得通 用的大型模型能够在特定任务上表现出更高的精度和更 好的效果。 大模型框架提供了 LLM 的基本能力和普适性，而微调 则是实 （图源：https://www.oneflow.org/a/chanpin/oneflow/） 9 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤： 1.选择预训练模型：选取一个已经在大量数据上进 行过预训练的模型作为起点； 2.准备任务特定数据：收集与目标任务直接相关的 数据集，这些数据将用于微调模型； 3.微调训练：在任务特定数据上训练预训练的模型，

消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） 10+ token/秒 ⾼性能服务器 4×RTX 4090（96GB显存+384GB内存） 7-8 token/秒（混合推理） 3. 部署步骤（Linux示例） 1. 安装依赖⼯具： # 安装llama.cpp（⽤于合并分⽚⽂件） /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent

63政企、创业者必读 智能体在企业应用的七层能力 与大模型直接聊天，输入简单提示词，无Agent能力 具备简单GUI交互界面，可进行一些设置 用内部提示词进行角色设定 具备GUI界面的多个步骤的工具软件 L2 L1 L0 可执行复杂的规划、推理、分解、预测流程的工作流 与企业业务流程、组织、系统打通 L3 L5 L4 多个Agent的相互协作 L6 64政企、创业者必读