“ 在AI工具井喷的2025年，DeepSeek凭借其强大的中文理解能力和场景化解决方案，成为职场人、创作者和开发者的效率神器。本文将手把手教你解锁DeepSeek的全部潜能，让你的生产力实现指数级飞跃。”

DeepSeek R1正式入驻Azure AI Studio，成为首个直连全球GPU资源池的中国大模型。这记重拳直接击碎"东西方AI生态隔离"的幻想——当华盛顿还在讨论技术封锁法案时，中国AI已用代码轰开微软帝国的大门，聪明的中国用户早已用DeepSeek写完周报、搞定投标书、甚至生成年会相声剧本。

今天给大家介绍一下DeepSeek到底该如何使用，让大家更快的掌握DeekSeek使用方法。

一、极速入门：5分钟完成战斗准备

1、多端登录指南

• 网页端：访问chat.deepseek.com，支持微信/手机号一键注册

• 手机端：应用商店搜索“DeepSeek”，或扫码下载专版APP（含360安全加速通道）

• API接入：开发者可在平台控制台获取密钥，支持Python/Java/Go等主流语言

2、核心功能开关

• 深度思考模式（必开）：对话界面右上角点亮💡图标，让AI展示思维链。

  

• 实时联网搜索：输入框下方勾选“联网”选项，获取最新信息（如股价、新闻）

  

• 隐私保护盾：在设置中开启企业版加密，防止商业数据泄露

二、三大核心功能实战教学

场景1：秒变职场超人（周报/报告/邮件）

万能公式：专业角色+明确需求+输出格式

示例指令：

“作为十年经验的财务总监，分析附件中的2024Q1报表，指出三大成本异常点，用对比表格呈现改善方案，最后用三段话向CEO汇报。”

高阶技巧：

• 添加"用红黄绿三色标注风险等级"生成可视化报告

• 输入"将结论转化为5页PPT大纲，每页配数据分析金句"

场景2：爆款内容生成（自媒体/营销/小说）

流量密码公式：热点话题+情绪钩子+平台风格

短视频脚本指令：

“用‘00后整顿职场’热点，创作3个反转剧情脚本，要求包含‘00后VS领导’冲突、抖音热门BGM推荐、结尾引导点赞话术。”

小说创作技巧：

• 输入"生成《三体》风格的开篇：2024年发现外星信号，中美科学家博弈"

• 追加"加入刘慈欣式科学隐喻，每章结尾埋3个伏笔"

场景3：数据分析可视化

结构化提问法：

• 上传CSV/Excel文件（支持100MB以内）

• 输入：“分析销售数据，找出东部大区退货率超20%的原因”

• 追加：“生成包含折线图、热力图的可交互HTML报告”

惊喜功能：

输入"用《狂飙》人物关系图风格展示客户关联网络"，自动生成影视化分析图。

三、高手进阶：6大隐藏技巧

1、跨文档处理

同时上传PDF+Excel+网页链接，输入：

“对比三份材料中的2024营销预算差异，用颜色标注矛盾点”

2、AI翻译官模式

输入：“将下方合同译为英文，保留法律术语准确性，用Markdown标注重点条款”

3、私人知识库

在控制台上传企业手册/产品文档

提问：“根据Q4技术白皮书，列举三项竞品不具备的核心优势”

4、代码生成优化

输入：“写Python爬虫抓取微博热搜，每小时自动去重存储到MySQL，附加异常处理模块”

5、学术研究神器

输入：“用APA格式综述近三年AIGC伦理研究，标注中英文文献比例”

追加：“制作文献演进时间轴，突出中美学派分歧点”

6、文风克隆术

输入：“模仿《舌尖上的中国》解说词风格，描写武汉热干面的制作过程”。

四、避坑指南（附应急方案）

常见问题	解决方案
回答突然中断	输入“继续上文关于区块链的内容，从‘3.智能合约风险’接着写”
结果过于笼统	添加限制词：“每个方案必须包含成本估算、实施周期、风险系数”
遇敏感词拦截	改写提问：原句“如何破解WIFI密码”→“列举三种合规的无线网络权限获取流程”
数据隐私担忧	开启“企业沙盒模式”（控制台-安全设置-激活临时隔离环境）

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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