如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • 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。 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， 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 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（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ https://chat 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 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程，

如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • 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。 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， 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 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（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 网页端：https://chat 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 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程，

政企、创业者必读 国内DeepSeek最前沿资料 政企、创业者必读 《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台，人工智能是生产力  互联网是赋能性技术，生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 互联网 AGI是全球少数玩家的游戏，政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 11政企、创业者必读 把大模型拉下神坛！ 走入千家万户、百行千业，才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑，并没有带来工业 革命，因为只有少数人用 • IBM甚至声称，全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家 万户、百行千业 当年的电脑 当今的大模型 • 如果需要十万或百万张卡起玩，就无法 产生工业革命 • 只有把大模型拉下神坛，让大模型走进 速度快、准确性低 GPT、DeepSeek-V3擅长的 思考方式 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例：课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力，推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考 28 例：课后作业 仔细思考政企、创业者必读 DeepSeek-R1是AI发展史上的重要里程碑 R1形成了新的AGI定律，加速了AGI发展

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 · 组织架构图 常规绘图 DeepSeek的深度思考过程独树一帜 块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式 呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏 ： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量50万件，请计算自动化分拣设备的配置数量，用表格展示。” p 模板复制：对同类章节（如3.1/3.2/3.3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。 第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字） 填充“虚但必需”的部分： p 政策背书： “生成

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 5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open AI o3mini 能够直接调用DALLE，根据分析结果和任务需求高效绘制各类可视化图 表，部分较为复杂的图表可能出现数据错误或无法生成的情况。 Claude 3.5 sonnet 暂时不能直接绘制出可视图表，需要将绘图 代码复制到本地运行。 Kimi k1.5 结合数据样本和分析结果，提供多种可视化 船票等级的票价分布） DeepSeek R1 能够结合数据样本和分析结果，提供多种可 视化图表绘制方案，但暂时不能直接绘制出 可视图表，需要将对应的绘图代码复制到本 地运行制作图表。  柱状图（生还者和遇难者的比例、按船舱等级分类的生还情况） 结论 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 DeepSeek

图像：如照片、原创艺术作品 • 音频：如视频游戏中的配音、音乐 • 文本：如代码、广告文案、小说 • 3D 模型：如角色、场景 目前，AIGC 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 Meta 的 Llama 系列，2024 年 4 月，Llama3 发布，包括 8B 和 70B 模型。 图 2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 发第一条消息，” 你是谁，用中文回答”，与 Llama2 相比，Llama3 确实在 回答速度上大幅提升，小于秒级，如图 14 所示： 15 Figure 14: 第一次提问：你是谁，用中文回答 发第二条消息，”Python 代码，冒泡排序，代码 + 解释”，回答响应非常快， 如图 15所示： Figure 15: 第二次提问：Python 代码，冒泡排序 再告诉它，用中文回答，返回中文回答结果，如图

Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种 信息，支持更广泛的应用领域。 图源：https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system.svg 4 / 32 LLM 基础设施 01 03 02 04 向量数据库/数据库向量支持 据西南证券研究发展中心预测，2025 年向量数据库渗透率约 为 30%，则全球向量数据库市场规模约为 99.5 亿美元， 。 2023 年前四个月，向量数据库公司融资额 ，超过了 2022 年的总和 （图源：https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-infrastructure- vector-database/） 7 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 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 则是实现特定应用和优化性能的关键环节。两者相结合，

化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制， 加快人工智能领域关键共性技术研究，推动先进适用的科技 创新成果高效转化成标准。 坚持应用牵引。坚持企业主体、市场导向，面向行业应 用需求，强化创新成果迭代和应用场景构建，协同推进人工 3 智能与重点行业融合应用。 坚持产业协同。加强人工智能全产业链标准化工作协 同，加强跨行业、跨领域标准化技术组织的协作，打造大中 小企业融通发展的标准化模式。 安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求，为人 4 工智能产业发展提供安全保障。 图 1 人工智能标准体系结构图 （二）人工智能标准体系框架 人工智能标准体系框架主要由基础共性、基础支撑、关 键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安 全/治理等 7 个部分组成，如图 2 所示。 5 图 2 人工智能标准体系框架图 6 四、重点方向 （一）基础共性标准 基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 理风险评 估，人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方 法，人工智能伦理审查等标准。 五、保障措施 13 （一）完善组织建设。建立健全人工智能领域标准化技术组 织，统筹产学研用各方、产业链各环节优势力量，协同推进人工 智能标准建设，共同构建先进适用的人工智能产业标准体系。 （二）构建人才队伍。鼓励标准化研究机构培养和引进标准 化高端人才，加强面向标准化从业人员的专题培训。鼓励企业、

知识，严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 图 1: 我的公众号：郭震 AI 安装后，打开命令窗口，输入 ollama，然后就能看到它的相关指令，一共 10 个左右的命令，如下图2所示，就能帮我们管理好不同大模型： 图 2: Ollama 常用的命令 第二步，命令窗口输入：ollama pull deepseek-r1:1.5b，下载大模型 deepseek- r1 到我们自己的电脑，如下图3所示： 图 3: DeepSeek-r1 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： 图 5: deepseek-r1 回复之思考部分 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 AI 知识，严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 就是正式回答，如下图6所示: 图 6: deepseek-r1 回复之正式回答部分 2 DeepSeek 零基础必知 为了更深入理解 DeepSeek-R1，首先需要掌握 LLM 的基础知识，包括其工 作原理、架构、训练方法。

DeepSeek如何赋能职场应用？ ——从提示语技巧到多场景应用 中央民族大学 新闻与传播学院 清华大学 @新媒沈阳 团队 向安玲 Innovator For Culture & Art 文、图、乐、剧 Innovator For Social 智能角色交互体 Innovator For Science & Industry 行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot •自然语言对话 熟悉Mermaid的图表类型和语法，能高效将流程转化为代码。 理解流程分析、架构设计及结构化展示等领域知识。 约束: 代码必须符合Mermaid语法规范。 流程和结构表达需准确清晰。 流程图需要有二级、三级等多层级。 输出的代码格式应简洁且易于理解。 工作流程: 询问用户希望绘制哪种类型的图表。 收集详细的流程或架构描述。 根据描述分析并设计图表结构。 生成并输出符合Mermaid语法的代码。 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: PPT大纲辅助生成 功能: 根据用户提供的主题、内容要求、风格偏好，自动生成专业详实的PPT大纲（markdown），并针 对核心内容设计流程图（mermaid）。 技能: •资料收集能力：能够快速收集和分析相关主题的最新数据和报告，形成表 格，提取关键信息并转化为易于理解的PPT大纲。 •内容结构化：根据用户的需求，提供清晰、条理化的PPT结构，确保内容