《DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心撰写的一份专业文档。该文档以通俗易懂的方式，全面介绍了DeepSeek的使用方法，为用户提供了极具价值的指导。

这份文档内容丰富，篇幅长达104页，涵盖了众多实用技巧。从避免AI幻觉的小窍门，到设计出色提示语的秘籍，每一页都凝聚着干货知识，让用户能够直接上手操作，快速掌握DeepSeek的精髓。这份文档不仅为用户提供了关于DeepSeek的全面知识，还体现了中国科技在人工智能领域的快速发展。

主要内容

1

DeepSeek简介

什么是DeepSeek？介绍DeepSeek的核心概念与目标、功能与应用场景解析，指导用户如何快速上手DeepSeek。

2

DeepSeek的核心功能
文本生成与创作、自然语言理解与分析、编程支持、数据可视化等。

3

如何使用DeepSeek
访问平台方式、DeepSeek基本功能、联网搜索与文件上传。

4

从入门到精通
模型区分、效能与视野、提示语策略：关键原则与常见误区解析。

5

提示语设计
基本结构与类型：如何构建有效的提示语、核心与进阶技能：提示语优化的策略与技巧、提示语链：作用机制与设计原则。

6

AI进阶使用
提示词工程、提示词框架、三重概率、能力培养：人机共生时代的重要技能。

7

AI辅助知识生成
知识唤醒与整合：如何利用AI高效整理知识、知识创新：AI在知识生成领域的应用、知识库构建：创建与管理AI辅助知识框架。

8

AI使用层次与突破路径
基础层：基本功能的掌握、进阶层：优化AI交互，提高使用效率、创新层：结合实际业务需求，实现深度应用。

9

应用场景与案例分析
内容创作：文案、营销策划、品牌故事等，社交媒体不同平台的优化策略。

以下是文档的部分内容，全文104页：

《DeepSeek：从入门到精通》

来源：清华大学

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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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