随着AI的迅速发展，DeepSeek以其强大的性能成为职场新宠。今天给大家带来清华大学@新媒沈阳团队的独家研究，全方位解析DeepSeek的职场应用技巧！

DeepSeek模型全解析

🔥 三种模式特点对比

1. 基础模型（V3）

2. 更新时间：2024年12月

3. 适用场景：通用任务，如文案生成、基础数据处理、日常办公需求等。

4. 特点：

   操作流程规范清晰，适合快速上手。

   对结果有明确要求，适合需要高效率的职场场景。

5. 典型应用：

   撰写邮件、优化文案、生成标准化报告。

   快速完成表格数据整理和简单分析。

6. 深度思考模式（R1）

7. 专注领域：复杂推理、深度分析任务。

8. 适用场景：数理逻辑推理、编程代码生成、复杂项目方案设计。

9. 特点：

   操作路径更加多元开放，适合需要多角度思考的任务。

   结果多样化，能提供创新性解决方案。

10. 典型应用：编写复杂算法代码、进行深度学术研究、设计创新型商业策略。

11. 联网搜索模式

12. 技术支持：RAG（检索增强生成）。

13. 核心优势：实时更新知识库，确保信息的全面性和准确性。

14. 适用场景：需要实时数据支持的任务，如市场调研、行业趋势分析、实时新闻解读。

15. 特点：能快速获取最新信息，生成基于实时数据的内容。

16. 典型应用：

    撰写基于最新数据的行业白皮书。

    分析经济、社会、技术等领域的最新趋势。

📊 V3与R1模型对比（5R分析）

通过清华团队的研究，我们可以使用“5R分析法”更直观地对比V3和R1模型的差异：

• Relevance（相关性）：V3适合通用任务，R1则更适合高复杂度任务。

• Robustness（稳健性）：R1在复杂任务中表现更稳定。

• Response Time（响应时间）：V3响应速度更快，R1稍慢但更精准。

• Result Diversity（结果多样性）：R1提供更广泛的解决方案。

• Resource Utilization（资源利用）：联网模式可实时调用外部资源。

进阶提示语技巧

为了更高效地使用DeepSeek，提示语设计至关重要。以下是两种顶尖提示语结构，帮助你快速掌握AI交互的精髓：

💡 RTGO提示语结构

RTGO（Role-Task-Goal-Objective）是一种简单高效的提示语设计框架，适用于大多数场景：

1. Role（角色）：定义AI的专业角色。

   示例：经验丰富的数据分析师、资深SaaS系统商务顾问等。

2. Task（任务）：具体描述任务内容，包含背景信息和明确要求。

   示例：分析2024年中国电商市场的增长趋势，并提供图表支持。

3. Goal（目标）：明确期望达成的效果，设定可衡量的成功标准。

   示例：生成一份包含关键数据和趋势解读的报告。

4. Objective（操作要求）：提出详细的格式和内容规范。

   示例：报告需包含不少于3张图表，使用专业术语，语言风格正式。

🌟 CO-STAR框架

CO-STAR是新加坡GPT-4提示工程竞赛的冠军框架，适用于复杂任务设计：

• Context（背景信息）：提供任务的上下文信息。

• Objective（具体目标）：明确任务目标。

• Style（写作风格）：指定内容的写作风格，如正式、简洁、幽默等。

• Tone（语气语调）：设定内容的语气，如严谨、友好等。

• Audience（目标受众）：明确内容的读者群体。

• Response（期望回应）：描述AI输出的具体要求。

职场实战应用

DeepSeek不仅是理论上的强大工具，更能为职场实战带来显著提升。以下是几个典型应用场景及其操作要点：

📊 数据可视化制作

• 角色：Mermaid图表代码生成器。

• 功能：根据输入内容自动生成符合语法的图表代码。

• 技能要求：

• 熟悉Mermaid各类图表的语法规则。

• 理解数据流和架构设计背后的逻辑。

• 能够准确表达多层级的结构关系。

• 实战案例：

• 为公司年度报告设计流程图。

• 制作项目进度甘特图。

📝 PPT制作全流程

1. 前期准备

2. 确定主题：明确PPT的核心目的和目标受众。

3. 收集资料：全面整理相关数据和素材。

4. 设计框架：初步规划PPT的结构和逻辑。

5. 内容生成

6. 不少于30页完整内容，包含研究资料摘要和核心流程图。

7. 突出专业性，确保内容逻辑清晰。

8. 避免明显AI痕迹，融入行业术语。

9. 优化建议

10. 确保内容的逻辑性和完整性。

11. 视觉设计上突出重点，避免过度装饰。

12. 根据受众需求调整语言风格和内容深度。

🎨 海报设计流程

1. 设计要素

2. 构图布局：合理分配视觉元素的位置。

3. 色彩搭配：选择符合主题的配色方案。

4. 字体选择：注重字体的可读性和美观性。

5. 视觉元素：合理运用插图、图标等增强视觉效果。

6. 风格适配

7. 可选择多种风格：极简、高端商务、赛博朋克、国潮、复古等。

8. 根据项目需求调整设计方向。

市场调研应用

📈 数据分析能力

• 核心技能：

• 通过多维度数据收集，全面掌握市场动态。

• 运用智能化分析工具处理数据，挖掘潜在趋势。

• 通过可视化手段呈现分析结果，便于决策参考。

• 典型应用：

• 分析某行业的市场规模及增长趋势。

• 预测未来1-3年的发展潜力。

🎯 调研方向

• 经济发展：分析GDP增长、产业结构优化等。

• 创新活力：研究科技创新的投入与产出。

• 社会治理：探索政策对社会发展的影响。

• 基础设施：评估交通、能源等基础设施的完善程度。

• 宜居环境：关注城市绿化、环境保护等指标。

人机协作要点

1. 基本操作技巧

2. 使用清晰的指令设计，确保AI理解任务目标。

3. 采用结构化的需求描述，便于AI生成准确内容。

4. 学会迭代优化，通过多轮交互提升结果质量。

5. 协作意识

6. 理解AI的能力边界，合理分配任务。

7. 保持效率导向，将重复性任务交给AI处理。

8. 能动意识

9. 主动引导AI生成符合需求的内容。

10. 根据任务进展及时调整策略。

11. 灵活应变，应对突发需求。

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如何学习AI大模型？

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。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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