前言

最近清华大学的deepseek使用手册真的是超火，目前已经出了五版了，我全部打包分享给大家，完全免费下载，别再到处乱找了。

清华大学DeepSeek使用手册完整版（五个版本都打包在一起了）

第一版：《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心撰写的一份专业文档。该文档以通俗易懂的方式，全面介绍了DeepSeek的怎么使用，主要内容包含：DeepSeek是什么？DeepSeek能做什么？如何高效使用DeepSeek？DeepSeek避坑指南、DeepSeek实战等应用场景。这份文档系统性地介绍了清华大学开发的DeepSeek人工智能工具的功能、使用方法和优化策略，旨在为用户提供了极具价值的指导。

第二版：《DeepSeek如何赋能职场应用》是由清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳教授团队、中央民族大学新闻与传播学院向安玲老师联合打造。主要介绍DeepSeek如何通过人机协作提升职场效率。文档面向职场用户，涵盖技术原理、应用场景和实操方法，旨在帮助普通人快速上手，用AI解决写PPT、做设计、分析数据等实际问题，降低技术门槛，让工作更高效。

第三版：《普通人如何抓住DeepSeek红利》由清华大学新闻与传播学院和新媒体研究中心编写的指南，瞄准普通人如何用AI工具DeepSeek实现“效率开挂”。无论是被deadline追杀的职场人、临时抱佛脚的学生，还是被琐事缠身的宝妈，都能在文档里找到“人机共生”的解题答案。它不讲晦涩的技术原理，而是用真实到扎心的场景（比如1小时肝完万字方案、过年应对催婚三姑六婆），手把手教你用AI搞定难题，把时间还给生活。

第四版：《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单**》这篇文档是由清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授 沈阳团队博士后何静和北京航空航天大学 高研院 助理教授联合打造，主要介绍了DeepSeekDeepResearch两款工具的功能、特点、应用场景以及与其他同类产品的对比分析。**

**DeepResearch：**基于DeepSeek技术开发的智能研究工具，能够自动化执行多步骤研究任务，整合多模态信息，并生成综合报告。它支持多格式数据输入输出，并通过强化学习优化研究流程。

DeepSeek和DeepResearch通过强化学习、多模态融合和开源策略，为AI技术的普及和应用提供了新的范例。它们在性能、成本、可定制性等方面展现出显著优势，尤其在复杂任务处理和多领域适配方面表现出色。

第五篇：《Deepseek与AI幻觉》这篇报告由清华大学团队撰写，主要探讨了 AI 幻觉现象，以 DeepSeek 为例深入分析其产生原因、评测方法、应对策略以及创造力价值。

**AI 幻觉概述：**AI 幻觉指模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容，分为事实性幻觉和忠实性幻觉。其产生原因包括数据偏差、泛化困境、知识固化和意图误解等。

**DeepSeek 的案例与幻觉问题：**DeepSeek 在金融行业有诸多应用，如头部银行利用其构建因果归因网络，国信证券部署模型降低数据泄露风险等。但它也存在幻觉问题，如推荐错误的地点信息。此外，OpenAI 的 Whisper 在医疗系统中的应用也出现大量幻觉，影响患者健康和医疗系统。

**AI 幻觉评测：**通过随机生成通用提示语和抽取事实性幻觉测试题进行评测。结果显示，不同模型幻觉率有所差异，如通用性测试中 DeepSeekV3 幻觉率为 2% ，DeepSeekR1 为 3%；事实性测试中 DeepSeekV3 幻觉率为 29.67%，DeepSeekR1 为 22.33% ，豆包为 19%。

应对 AI 幻觉的方式

普通用户层面：可采用联网搜索、双 AI 验证 / 大模型协作以及提示词工程（如知识边界限定、对抗性提示）等方式应对幻觉。

技术层面：运用 RAG 框架、结合外部知识库、进行精细训练和开发评估工具等技术方案来处理 AI 幻觉问题。

最后

送给大家一句话：AI不会淘汰人，但会用AI的人会淘汰不用AI的人。它像一把瑞士军刀，能切开职场焦虑、学习卡壳、生活琐事的死结，但关键你得知道往哪儿下刀。普通人要做的不是和AI抢饭碗，而是学会“提问+筛选+微调”，把重复劳动甩给机器，自己专注决策与创造。毕竟，真正的红利从不属于“卷王”，而是留给那些“用AI偷懒的聪明人”。

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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。

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• 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；

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