圍繞國產(chǎn)AI工具DeepSeek展開，多面介紹其功能、應(yīng)用場景、提示詞使用及進階玩法等內(nèi)容。DeepSeek是一款功能強大的國產(chǎn)免費AI工具，采用獨特算法和模型架構(gòu)，在回應(yīng)速度和內(nèi)容質(zhì)量上表現(xiàn)出色，具有智能問答、內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析、任務(wù)管理和學(xué)習(xí)助手等核心功能，能解決多L域問題。
在使用方面，需正確掌握提示詞，避免常見錯誤，如籠統(tǒng)、過度限制等。常用的提示詞模版包括曾英杰三段式、APE、BROKE等，不同模版適用于不同場景，可提G與DeepSeek的溝通效率。在日常生活、家庭教育、職場工作、創(chuàng)業(yè)經(jīng)營、自媒體創(chuàng)作等多個場景中，DeepSeek都能發(fā)揮重要作用，如日常生活中可用于寫演講稿、制定旅游攻略等；職場中能整理會議紀要、寫代碼、做數(shù)據(jù)分析等；自媒體人可用其寫脫口秀段子、詩歌等。
此外，DeepSeek在投資L域也有應(yīng)用，可進行個股分析、板塊投資分析、市場行情分析，還能輔助構(gòu)建量化交易模型。在進階玩法上，它可與其他工具結(jié)合，如與即夢結(jié)合批量生成圖片，與Mermaid結(jié)合批量生成復(fù)雜圖表，借助硅基流動和Cherry Studio實現(xiàn)穩(wěn)定使用，以及結(jié)合知識庫構(gòu)建個性化智能體，通過這些組合，能進一步拓展DeepSeek的功能，滿足更多復(fù)雜需求 。
日常生活中，可以用 deepseek 解決哪些問題？
1 如何用 deepseek 寫演講稿/講話稿
2 如何用 deepseek 制定旅游攻略
3 如何用 deepseek 制定飲食建議
4 如何用 deepseek 制定儲蓄方案
5 如何用 deepseek 寫產(chǎn)品比對方案
6 如何用 deepseek 分析裝修報價
7 如何用 deepseek 制定減肥計劃
職場工作中， 可以用 deepseek 解決哪些問題？
1 如何用 deepseek 整理會議紀要
2 如何用 deepseek 寫代碼
3 如何用 deepseek 做數(shù)據(jù)分析
4 如何用 deepseek 報表制作
5 如何用 deepseek 制作簡歷
6 如何用 deepseek 寫報告框架
附件：DeepSeek從入門到精通干貨 7大場景+50大案例+全套提示詞,在日常生活、家庭教育、職場工作、創(chuàng)業(yè)經(jīng)營、自媒體創(chuàng)作等多個場景中發(fā)揮重要作用
DeepSeek采用MLA多層注意力架構(gòu),改進了傳統(tǒng)多頭注意力（MHA）機制,單卡就能支持千億參數(shù)模型部署，推理速度提升3倍以上,通過FP8量化技術(shù)壓縮訓(xùn)練能耗70%
給出了中小學(xué)生和家長向DeepSeek提問的十大原則,能讓DeepSeek快速抓住重點,DeepSeek能進行個性化閱讀推薦,激發(fā)了學(xué)生的閱讀興趣,涵蓋了中小學(xué)生學(xué)習(xí)和成長的各個關(guān)鍵L域
DeepSeek的7天使用指導(dǎo)手冊,旨在幫助用戶從入門到精通使用這款A(yù)I工具,涵蓋基礎(chǔ)操作,多場景應(yīng)用,提升學(xué)習(xí)能力等內(nèi)容,涵蓋論文精讀、錯題攻克、會議紀要整理和個人知識庫創(chuàng)建
教程主要圍繞智能AI助手DeepSeek展開，涵蓋其功能特性、使用方法、技巧策略、問題應(yīng)對及資源拓展等內(nèi)容，幫助零基礎(chǔ)用戶快速上手并熟練運用該工具
DeepSeek的基本用法,無需復(fù)雜結(jié)構(gòu),直接描述需求即可,適當(dāng)提供背景信息或明確需求會讓結(jié)果更準確;圖片類AIGC的應(yīng)用場景非常廣泛，主要包括圖像生成、圖像修復(fù)、圖像增強和圖像識別等方面
在客戶服務(wù),個性化推薦等多場景有應(yīng)用;還可與 RPA,知識圖譜等技術(shù)融合,優(yōu)化企業(yè)業(yè)務(wù)流程;瑞金醫(yī)院、東莞市人工智能大模型中心、云南白藥集團、廈門市合趣信息科技有限公司、天士力集團的大模型應(yīng)用實踐
大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源廣泛,可能帶來新工作機會與每周 4 天工作制等變革,重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)與社會結(jié)構(gòu),重新定義知識學(xué)習(xí)與應(yīng)用邊界，促使教育范式向多面引入 AI 能力方向重構(gòu)
DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預(yù)測下一個 token,使用通用公式,激發(fā)深度思考等,提升對話質(zhì)量,適用于推理密集型任務(wù),教育與知識應(yīng)用,文檔分析,開放L域問答寫作等場景
本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專業(yè)的企業(yè)級部署方法,講解Unsloth R1動態(tài)量化部署的三種實 現(xiàn)路徑：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態(tài)量化部署
美國在 GenAIL域的L先地位正在被中國迎頭趕上,AI 供應(yīng)鏈格局將被重塑;開放權(quán)重模型正在推動基礎(chǔ)模型層商品化,為應(yīng)用開發(fā)者帶來新機遇;擴大規(guī)模并非通往 AI 進步的途徑
突破大模型訓(xùn)練固定思維,敢于嘗試在低精度 FP8 的模式下訓(xùn)練大模型,出現(xiàn)了較好的效果,每10年計算成本降低約1000倍，但人們的購買量增加了 10 萬倍
DeepSeek大模型的開源,低成本和G性能將大幅降低大模型的獲得,部署和應(yīng)用成本,將加快大模型在 B 端和 C 端應(yīng)用場景的落地;已應(yīng)用于端側(cè)、教育、金融、辦公、傳媒、醫(yī)療、智能汽車、企業(yè)服務(wù)等多個應(yīng)用場景，應(yīng)用L域廣闊
