近期很多人在找 DeepSeek 清华大学相关的手册，甚至一堆人去网上买了。之前我已经发了几篇清华大学出品的 DeepSeek 手册介绍文章，可以直接免费下载。

今天本文再次汇总介绍下，打包清华大学DeepSeek 5份手册分享给各位。大家可以划到文末复制关键词，一次性免费领走！

一、《DeepSeek从入门到精通》

《DeepSeek从入门到精通》不仅是一本关于如何使用DeepSeek平台的指南，更是一本关于如何通过提示语设计和策略，提升AI应用效果的深度教程。

书中详细介绍了DeepSeek的功能、提示语设计的核心技能、常见陷阱与应对方法，以及在不同场景下的实战应用。通过学习这本书，读者可以掌握从基础到高级的AI使用技巧，提升人机协作的效率和创新能力。

具体能学到什么？

• 功能解锁：深入学习文本生成、代码优化、逻辑推理等强大功能。

• 提示语设计：掌握如何设计高效、精准的提示语，避免AI幻觉，提升输出质量。

• 实战技巧：学习任务分解、思维拓展、多模态应用等高级策略，提升复杂任务处理能力。

• 文案与营销：掌握文案创作、品牌故事、营销策划等实用技巧，提升内容创作能力。

• 人机协作：学习如何与AI高效协作，提升工作效率，打造个人特色的工作流。

二、《DeepSeek 如何赋能职场应用》

该文档介绍了 DeepSeek 在职场中的应用，包括其功能、使用技巧、集成应用及风险挑战，旨在帮助用户了解如何利用 DeepSeek 提升职场效率和创造力。

具体能学到什么？

• DeepSeek赋能职场的多维场景

• 如何提问？两种模型的提示语差异

• 提示语使用十级技巧

• DeepSeek R1提示语技巧（开放性）

• 如何使用DeepSeek制作可视化图表、制作PPT、设计海报、生成视频、批量生成新媒体文案、开发AI应用？

• DeepSeek集成智能体框架、集成浏览器插件示例

• 如何使用DeepSeek进行市场调查？

• 如何利用DeepSeek实现人机高效协作？

三、《普通人如何抓住DeepSeek红利》

文档介绍了普通人如何利用DeepSeek技术提升效率，可在工作、学习、生活和社交中解决问题。文档通过具体场景展示了DeepSeek的应用，并强调了掌握提问技巧和鉴别答案的重要性，以充分发挥AI的潜力

四、《DeepSeek+DeepResearch》

该PPT详细介绍了 DeepSeek 和 DeepResearch 在科研和多个领域的应用。DeepResearch 则是一款智能协作工具，能够自动化多步骤研究任务，支持多种数据格式的输入和输出。

PPT通过多个案例展示了这些工具在学术研究、金融分析、消费决策和商业研究等领域的实际应用和优势。

此外，还对比了 DeepSeek R1 与其他模型的性能，强调了其在成本和性能方面的竞争力。

最后，探讨了 DeepSeek 技术的未来发展方向，包括技术创新、垂直领域深耕和产业格局重塑等。

五、《DeepSeek与AI幻觉》

该文档探讨了AI幻觉的定义、成因、评测方法以及应对策略，并分析了其在创造力方面的潜在价值。

AI幻觉是指模型生成与事实不符或逻辑断裂的内容，主要源于数据偏差、泛化困境、知识固化和意图误解。

文档通过金融和医疗行业的实际案例，展示了AI幻觉可能带来的风险，并提出了联网搜索、双AI验证、提示词工程等应对方法。

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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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