1、DeepSeek能做什么？

很多人用DeepSeek只是简单地让它写文章、生成内容。但其实，它的能力远不止于此。把DeepSeek当作创作助手，就像有了一个随时在线的创意总监和编辑团队。

它不仅能帮你生成内容，更能帮你激发灵感、优化结构、完善细节。最重要的是，它支持深度思考模式，能让创作过程更有深度和启发性。

那么DeepSeek能在创作中能帮助我们做什么呢？如下：

1）创意激发：

遇到写作瓶颈时，可以用它进行头脑风暴。比如输入"帮我列出5个关于城市生活的创意角度"，它会给出不同视角的思路。

2）内容规划：

帮你梳理文章框架和细节。告诉它"从不同角度，为这篇文章设计一个吸引人的开头"，它能提供多个创意方案。

3）文本优化：

优化你的文字表达。可以请它"用更生动的语言改写这段描述"，让文章更有感染力。

2、四大场景实战指南

1）写文章场景

启动深度思考模式，告诉DeepSeek：

● 文章主题是什么

● 目标读者是谁

● 想要达到什么效果

示例提示词：

“写一篇面向年轻人的职场文章，主题是’如何处理工作压力’，要求语气轻松，举例生动。”

2）内容创意场景

让DeepSeek帮你拓展思路：

● 提供多个创意角度

● 补充实际案例

● 增加互动元素

示例提示词：

“为一个咖啡品牌策划5个有创意的社媒话题，要求话题新颖，易于传播。”

3）文案优化场景

请DeepSeek帮你提升文案质量：

● 改善表达方式

● 增强感染力

● 突出重点信息

示例提示词：

“优化这段产品介绍文案，让语言更简洁有力，突出产品优势。”

4）数据分析场景

利用DeepSeek分析数据并生成报告：

● 发现数据规律

● 提炼关键信息

● 给出行动建议

示例提示词：

“分析这份销售数据，找出三个主要增长点，并给出具体优化建议。”

3、新手常见误区

1）总想一步到位

很多新手期待用一个完美的提示词就能得到理想的作品。实际上，好的创作往往需要多轮对话和打磨。先让DeepSeek生成初稿，然后通过对话逐步优化，这样的效果会更好。

2）没有要求具体画像

只告诉DeepSeek写什么,却忘了说给谁看。要记住告诉它目标读者的年龄、职业、阅读习惯等信息，这样生成的内容才能更有针对性。

3）重结果轻过程

很多人只关注DeepSeek生成的最终内容，却忽略了它在深度思考模式下展示的分析过程。其实这些思考过程往往包含很多创作灵感，值得仔细研究。

4）不会灵活调整

过于死板地使用固定提示词模板。要学会根据实际效果调整提示词，比如内容太简单可以要求"加入专业观点"，太生硬可以要求"用更生动的例子"。

其实，DeepSeek就不仅能帮助提高效率，更重要的是可以用来激发我们的创作潜能。

别担心自己不够专业，先勇敢地踏出第一步，每个高手都是从新手开始的。你觉得难，可能只是因为你还没开始动手去尝试。

先按照这篇教程的方法，从自己日常的场景开始尝试，慢慢你可能会发现，创作其实也可以带来乐趣哦。

好啦！今天的AI教程就到这啦，你学废了吗？

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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