随着各大高校、企业以及各个机构部署带有自己特色和性能的DeepSeek后，为了能够帮助大家更好的理解和使用DeepSeek，像清华、北大、厦大等部分名校均面向大众推出了使用指南，最近浙大更是推出了公开课程以及文档，以方便使用DeepSeek的小伙伴能够充分的发挥DeepSeek的优势，降低幻觉率，高效准确的让AI为我们提供想要内容；
分享浙江大学第二期的两份DeepSeek手册Ⅲ、Ⅳ以及配套视频：
浙江大学·DeepSeek手册Ⅲ《DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态》；
浙江大学·DeepSeek手册Ⅳ《DeepSeek模型优势、算力、成本角度解读》；

浙江大学·DeepSeek手册Ⅲ、Ⅳ主要从DeepSeek的优势、计算能力、训练成本、提问方式、AI大模型的操作、概念等方面进行展开，教你如何通过营养搭配+错题训练+循序渐进的方式训练大模型；总结梳理智能时代的显著特征，讲解智能时代人机协作的典型模式，并对未来发展趋势展开前瞻性探讨等方面进行指导；同时，伴随着以DeepSeek为代表的AI大模型的普及，AI已成为智能时代蓬勃发展的关键支撑，随着AI大模型的技术版图的不断拓展，催生出一系列极具效能的生产力工具，会逐渐引发人机协作模式的根本性变革。

内容预览：
◆ 手册文档为PDF文件；

◆ 视频文件属于浙大的独家的mp4格式的视频资源，推荐使用РotРlayer进行播放，普通播放器可能无法自动转码，导致无法播放；

◆ 浙江大学·DeepSeek手册Ⅲ《DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态》、Ⅳ《DeepSeek模型优势、算力、成本角度解读》主要从以下角度进行讲解和指导：

◆ DeepSeek背后的数据逻辑：营养搭配+错题训练+循序渐进；

◆ DeepSeek提示词工程：

◈ 通过精心设计输入提示、引导LLM生成期望的高质量输出；

◈ 无需重新训练模型，不需要标注数据；

◈ 一些提示工程框架可以显著增强LLM的推理能力；

◈ 灵活性、使用简单；

◆ 检索增强生成：

◈ 利用外部知识库增强答案、提供支持性的证据；

◈ 能够动态检索相关知识、适合数据频繁更新的场景；

◈ 成本效益高、更可信、更可解释、时效、性和准确性高；

◆ 微调：

◈ 针对特定任务或领域定制，显著提高任务性能；

◈ 适应特定领域的细微差别、语气或术语；

◈ 依赖足够高质量标注数据；

◈ 适合目标任务明确、数据相对静态的场景；

◆ 大模型指导法则：富则火力覆盖；

◈ 算力：算力越大，模型效果越好(TestLoss小)；

◈ 数据集：数据集越大，模型效果越好；

◈ 模型参数：参数越多，模型效果越好；

◆ DeepSeek-R1模型的优势、信息计算力、数据存储力、网络运载力、训练成本；

◆ DeepSeek降低了基础提示词的使用

门槛。但特定领域中，提示词可以带来显著效果提升:

◈ 例如：专业领域任务、复杂逻辑推演、特定格式输出等；

◆ 随着AI大模型的发展，提示词工程将更侧重“精准表达”而非“技巧堆砌”，成为人机协作的语义校准工具。

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◆ 内容较多，更多内容通过文档自行查看；

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