凌晨三点还在死磕第 8 版初稿，咖啡续到第 5 杯，导师的批注依然满屏飘红 ——“逻辑断裂”“核心议题模糊”“文献关联性不足”…… 这场景是不是过于熟悉？

更窒息的是，6月份答辩的DDL（最后期限）正在以肉眼可见的速度逼近！眼睁睁地看着还没写完的论文，学生们除了干着急却没有别的办法！

别着急，王炸来了！DeepSeek+AI论文系统，这两个任选其一都可以帮学生大幅提升论文写作效率！

首先是DeepSeek， 作为最近炙手可热的国产大模型，结合学术论文提示词即可提升学生们的写作效率！把学生本来写初稿一个月的时间，压缩到一周！

第一步：明确研究主题

提示词模板：

“请帮我探索[具体领域]中尚未被充分研究的热点问题，提供一些可能的研究方向。例如，在人工智能领域，聚焦于自然语言处理技术的应用，列出五个有研究价值的主题，并简要说明理由。

生成内容示例：

第二步：文献综述

提示词模板：

“请总结近5年关于‘XXX主题’的国内外研究，按‘支持派’、‘反对派’、‘中立派’进行分类，并指出争议焦点。要求每类研究至少引用3篇权威文献，并附上每篇文献的核心观点。

”生成内容示例：

第三步：研究方法设计

提示词模板：

“对于我的研究问题[具体问题]，有哪些可能的研究方法？请比较它们的优缺点，并推荐最适合的方法。例如，如果研究问题是‘社交媒体对青少年心理健康的影响’，请推荐定量和定性研究方法，并说明理由。”

第四步：数据收集与分析

提示词模板：

“请为我的研究设计一个数据收集计划，包括数据来源、收集工具、时间安排和质量控制措施。例如，如果研究是关于‘在线教育的效果评估’，请建议使用问卷调查和学习管理系统数据，并详细说明实施步骤。”

第五步：论文结构规划

提示词模板：

“请生成一篇关于‘XXX主题’的论文大纲，要求包含以下部分：【研究背景与意义、文献综述、研究方法（定量/定性）、数据分析与结果、讨论与建议】。请为每个部分详细列出子标题，并附上每个子标题的核心内容概述。”

第六步：撰写初稿

提示词模板：

“请根据以下大纲扩写‘研究背景与意义’部分，要求结合最新研究趋势，阐述研究的重要性和创新点：【粘贴大纲内容】。例如，如果主题是‘可再生能源的未来发展’，请强调当前能源转型的紧迫性和研究的创新之处。

第七步：修改与完善

提示词模板：“请将以下段落改为学术化表达，要求语言严谨、逻辑清晰，并引用3篇相关领域的核心文献：[粘贴AI生成内容]。例如，如果段落是关于‘人工智能在医疗中的应用’，请润色语言并引用权威文献以增强学术性。

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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