作为一个程序员，我必须承认，看到QuantaLogic + DeepSeek 这个组合，我的第一反应是：又来了！又一个 AI 工具！

毕竟，现在的 AI 工具就像是 npm 包，动不动就冒出一个新框架，让人一边抱怨“怎么又要学新东西”，一边忍不住去试试。那今天，我们就一起研究一下，如何用 QuantaLogic 玩转 DeepSeek，看看它到底是不是“智商税”！

QuantaLogic 是个啥？

QuantaLogic，听起来像是某个高端量子计算项目，但实际上它是个AI 驱动的智能平台，专注于 任务自动化、内容生成、数据洞察 这三大领域。

翻译成人话就是，它能帮你自动写文案、分析数据、甚至搞定一些重复性的工作，让你可以把摸鱼的时间再延长一点点（不是）。但这东西到底好不好用，咱们得上手试试。

第一步：访问官网

老规矩，先去官网看看是不是真的像宣传的那么牛👇
🔗https://www.quantalogic.app/

界面确实很简洁，看着不像是骗钱的样子（当然，骗子 UI 也越来越强了🤣）。既然它主打 DeepSeek，那我们来看看有哪些模型能玩。

第二步：选模型

QuantaLogic 里有不少 AI 模型，我们要用 DeepSeek，就得先搞明白它在这堆模型里是啥定位。

简单总结一下：

• 内容生成模型：适合写文章、写代码、生成社交媒体内容（写周报神器？）
• 数据洞察模型：分析数据、生成报告、找到规律（Excel 也能退休了？）
• 任务自动化模型：做重复性工作（自动发 PR？）

DeepSeek 主要在内容生成和数据分析方面很强，适合程序员用来优化工作流，比如：

• 写代码文档（谁爱写文档啊？AI 来吧）
• 自动生成 SQL 查询（懒得手敲？让 AI 试试）
• 分析数据趋势（让 AI 帮忙找业务增长点）

如果你也是个懒得写文档的程序员，DeepSeek 绝对值得一试😂。

第三步：登录账号

注册账号很简单，建议用常用邮箱（别乱填，免得自己都找不回来）。
然后，直接登录进去，点击 Quick Chat 开始玩。

这里有个建议： 如果是企业团队，最好用公司邮箱注册，这样多个成员可以共享 AI 学习的内容，避免每个人都从零开始训练 AI。

第四步：试着问点东西

这个时候，DeepSeek 终于可以大展身手了，我们随便来试几个问题：

1. 让它写一段 Python 代码：

   用 Python 实现一个简单的 Web 爬虫
   

   🛠 DeepSeek 会给你一个代码片段，甚至能解释代码逻辑。

2. 帮忙优化 SQL 查询：

   这个 SQL 语句能不能优化？SELECT * FROM users WHERE age > 25;
   

   🔥 它可能会建议加索引或者优化查询条件。

3. 生成技术博客大纲：

   我想写一篇关于 "微服务架构" 的博客，帮我列个提纲。
   

   📝 省下半小时思考时间，直接开写。

第五步：进阶玩法

当你熟悉了基本操作后，可以试试更高级的用法：

• Fine-tuning：让 AI 适应你的写作风格，生成更符合个人习惯的内容
• API 调用：如果你想在自己的应用里用 DeepSeek，可以看看 QuantaLogic 提供的 API 文档
• 自动化工作流：比如，让 AI 帮你批量处理 Excel 数据、自动生成日报等

🚀 优点：

• 上手快，界面简单，操作直观
• 支持多种 AI 模型，可以根据需求选合适的
• 自动化程度高，能省掉不少重复劳动

🤔 不足：

• 有时候 AI 还是会胡说八道，生成的代码得自己检查一下
• 部分功能需要订阅付费，免费版功能有限
• 中文处理能力不如 GPT-4，但比大多数 AI 强

适合哪些人？

如果你是：✅ 内容创作者（写文章、运营公众号）
✅ 数据分析师（需要整理报告、分析趋势）
✅ 程序员（写文档、优化 SQL、搞自动化）

那 QuantaLogic + DeepSeek 还是挺值得一试的。

总的来说，QuantaLogic 并不是一个惊天动地的“黑科技”，但它确实是个好用的 AI 助手，特别是对程序员来说，它能帮你节省不少时间。

当然，AI 也不是万能的，它目前还不能代替你的思考，但可以优化你的工作流，让你更高效地完成任务。毕竟，谁不想在同样的时间里摸更多的鱼呢？🐟

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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