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| 內容簡介： |
《DeepSeek实操指南：引爆AI时代个人效率核聚变》是一部聚焦国产AI大模型DeepSeek的实战应用手册。全书通过”基础知识 场景实操”的双维结构，系统解析了这款中国AI领域现象级产品的技术优势与落地应用。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
【功能全景】
实操部分涵盖6大效率场景：
?办公提效：会议纪要智能生成、公文仿写、合同校对等15项技能，通过”深度思考”模式实现专业级文档处理
?智能创作：小红书/抖音爆款文案生成、数字人口播视频制作、跨境电商营销方案设计等全媒体创作支持
?编程开发：零基础实现Excel数据合并、Web应用搭建，配合Cursor等工具实现自动化办公
?个人成长：简历优化、行业调研、学习辅导等AI赋能的知识管理方法论
?生态扩展：通过Dify平台构建企业知识库应用，利用API集成微信/飞书等办公场景
?前沿应用：区块链智能合约、学术论文解读、多语言翻译等跨领域解决方案
【创新亮点】
独创”偷懒式专注”提示词框架，通过逆向提示词方法提升内容产出质量
深度整合Mermaid流程图、XMind思维导图等可视化工具实现”AI 图表”协同
披露企业级应用案例：某电商公司通过DeepSeek-R1实现客服效率提升300%，成本降低至国际模型的1/4
本书既可作为AI新手的入门指南（提供从注册到API调用的全流程指引），也能满足进阶开发者构建智能应用的需求，更通过200 实操案例展现中国AI技术的落地可能性，是数字时代个人与组织不可多得的效率进化手册。
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| 關於作者： |
苏江
AI技术专家，量化交易策略专家，深圳链上人工智能有限公司AI研究员／CEO。专注于企业AI解决方案设计与量化投资领域，提供AI技术落地咨询与实施服务。公众号“苏江”主理人，出版书籍。开发并主讲教育技术与资源发展中心《AI提示词工程师》证书课程。计算机专业背景，拥有丰富的人工智能商业应用实践经验。
温洁
Tipstore提示词交易站创始人，XXAI创始人，连续创业者。专注于人工智能应用开发与创新解决方案设计，提供AI产品与服务。创建国内首个提示词交易平台Tipstore，已积累上万优质提示词模板，服务设计师与新媒体从业者等用户群体。曾服务于江西赣州本土电台，为超过200家本地企业提供品牌传播服务。后创立”高能少年”青少年社会化学习品牌，开发场景化认知成长体系，通过PBL项目制学习模型培育青少年核心素养。八年媒体传播与教育科技行业经验，2022年起深耕AI领域，擅长将市场需求转化为可落地的技术产品。
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目录
第一部分 基础知识篇
第一章 DeepSeek基础知识
第一节 DeepSeek简介与发展历程
一、从无名到行业标杆
二、技术驱动与生态扩张
三、国际影响力与里程碑事件
第二节 DeepSeek的核心优势
一、它懂得“偷懒式专注”
二、它把“团队合作”刻进基因
三、它相信“众人拾柴火焰高”
第三节 DeepSeek与主流AI模型对比
一、AI模型的共性根基
二、特殊战场的生存之道
三、中国人自己的AI特色
四、务实、开源
五、数据对比
第二章 快速使用DeepSeek的渠道
第一节 DeepSeek官网的注册
方式一:计算机端使用教程
方式二:手机端使用教程
第二节 DeepSeek第三方服务平台
第三节 获取DeepSeek官方API key
第四节 DeepSeek API的作用
第五节 DeepSeek API应用工具大全
第三章 DeepSeek基础功能
第一节 DeepSeek能做的事情
第二节 需要开启“深度思考”模式的情况
第三节 需要开启“联网搜索”模式的情况
一、当问题需要“最新鲜”的答案时
二、涉及专业领域动态时
三、验证网络传言真伪时
四、需要个性化建议时
第四章 基础对话技巧:提示词工程详解
第一节 使用DeepSeek的几个误区:新手小白避坑指南
一、提示词误区篇
二、基础认知误区篇
三、使用习惯误区篇
四、高阶认知误区篇
五、正确使用DeepSeek的黄金法则
第二节 提示词结构从简到繁
一、提示词的本质与发展
二、基础提示词结构
三、中级提示词结构
四、复杂提示词结构
五、框架变体
六、框架使用的实践理念
七、实践建议
第三节 常用提问技巧
一、基础交互技巧
二、格式化与结构化技巧
三、高级提示技巧与特定场景应用
四、特殊应用场景与高级优化策略
第二部分 个人技能篇
第五章 办公文案提效篇
技能:会议纪要智能生成与要点提炼
技能:周报/月报自动化模板生成
技能:公文标准化写作与格式校对
第一幕:从零开始搭建公文框架
第二幕:将混乱排版变规范
第三幕:现实疑难排障指南
技能:公文仿写(含重要)
技能:优化工作文档
技能:校对合同/邮件中的语法错误
技能:撰写产品说明书
技能:生成新闻稿或公关文案
第六章 图表处理进阶篇
技能:制作PPT内容大纲
技能:使用Mermaid制作流程图
技能:制作思维导图
第七章 社媒创作起飞篇
技能:掌握写标题的技巧
技能:模仿写小红书标题
技能:小红书实操复刻高人气笔记
技能:抖音实操一复刻爆款脚本
技能:生成爆款视频口播文案
技能:设计海报
技能:生成高质量视频
技能:制作数字人口播视频
技能:制作跨境电商产品营销视频
第八章 个人提升篇
技能:写简历
技能:背英语单词
技能:辅导学习
技能:快速摸透一个陌生行业
第九章 创建AI应用
技能:用Dify创建你的首个AI应用
技能:创建基于企业知识库的AI应用
技能:AI工作流设计让重复工作自动化
第十章 高效使用互联网篇
技能:在微信里使用DeepSeek
技能:DeepSeek Glarity一轻松总结网页
技能:DeepSeek 沉浸式翻译英文网站无压力
第十一章 AI编程:自动化办公
技能:零基础AI编程(1)Cursor处理文件、合并Excel数据
技能:零基础AI编程(2)编写AI Web应用
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第一部分 基础知识篇
第一章 DeepSeek基础知识
第一节 DeepSeek简介与发展历程
DeepSeek是中国人工智能(AI)领域的一颗新星，由量化投资巨头幻方量化旗下团队孵化，专注于大语言模型(LLM)研发与应用。自2023年首次亮相以来，其凭借技术创新与高性价比迅速崛起，成为全球AI赛道中不可忽视的力量。
一、从无名到行业标杆
DeepSeek的征程始于2023年。当年底，公司推出首代大模型DeepSeek-V1，支持文本生成、对话、代码生成等基础功能，但尚未引发广泛关注。真正的转折点出现在2024年5月，DeepSeek-V2发布，通过优化模型架构和引入多模态支持，显著提升了上下文理解能力与错误率控制，并开始与多家企业达成合作，逐步打开市场。
2024年12月26日，DeepSeek-V3的发布标志着其技术实力的全面突破。该模型不仅宣布开源，还在多项评测中超越Qwen2.5-72B、Llama-3.1-405B等主流开源模型，性能与GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet等闭源顶尖模型持平。这一成就使其迅速跻身全球第一梯队，并引发行业震动一-微软、谷歌等科技巨头的股价因此承压下跌。
二、技术驱动与生态扩张
DeepSeek的成功离不开其底层技术的创新。例如，DeepSeek-V3采用了自研的多头潜在注意力(MLA)机制和混合专家(MoE)架构，通过低秩压缩技术减少推理时的内存占用，同时结合动态路由策略实现高效负载均衡。这些技术使得模型在参数量高达6710亿的情况下，仍能以极低成本运行(预训练总成本仅约600万美元，远低于GPT-4o的7800万美元)。
市场表现同样亮眼:2025年1月15日，DeepSeekAPP上线后，迅速突破千万，用户反馈其生成内容“逻辑清晰”“带有思考过程”，尤其在教育、编程等场景中表现突出。与此同时，中国移动、中国电信、中国联通三大运营商，以及华为、阿里云、腾讯云等科技企业纷纷宣布接入DeepSeek模型，将其集成至云计算、智能终端、企业服务等场景，形成全栈国产化生态。
三、国际影响力与里程碑事件
2025年2月，DeepSeek迎来历史性时刻:顶级域名ai.com首次指向其官网，成为全球AI领域的新象征。这一事件不仅彰显了其技术实力，也折射出中国AI企业在国际舞台上竞争力的提升。
尽管发展迅猛，DeepSeek仍面临挑战。例如，用户激增导致服务器频繁过载，且部分国家和地区对其使用设限。然而，其开源策略、低成本优势及持续的技术迭代(如2025年2月推出的DeepSeek-R1推理大模型)为其赢得了更多发展机遇。
从默默无闻到全球瞩目，DeepSeek的崛起不仅是中国AI创新的缩影，更印证了技术突破与生态协同的重要性。它的历程，或许正是AI从实验室走向千家万户的一个鲜活注脚。
第二节 DeepSeek的核心优势
如果说AI是一场马拉松，DeepSeek就像一位突然加速的选手它跑得比别人快，但呼吸更平稳，步伐更省力。这种独特的能力，源于三个藏在技术背后的朴素逻辑。
一、它懂得“偷懒式专注”
想象你同时处理数学题和写诗，大脑会自动切换模式。DeepSeek的“智能开关”更聪明:遇到数学题时，它会自动忽略无关的文学知识，像学生考试时一样在草稿纸上专注推导;写故事时，又能瞬间调取人物关系、情感描写等细节。这种能力让它处理复杂任务时，消耗的算力只有其他AI的1/3，就像老司机开车懂得预判路况，省油又高效。
二、它把“团队合作”刻进基因
大多数AI像全科医生，什么病都看但不够专业。DeepSeek内部却藏着一支“专家小组”遇到编程问题，代码专家立刻上线;需要情感分析，语言心理专家马上接手。更妙的是，这些专家不需要领导指挥，完全靠数据自动组队。北京某中学老师分享过案例:学生问“如何用物理原理解释彩虹”，AI不仅给出公式，还顺手推荐了相关动画视频，这种跨学科串联能力让课堂效率翻倍。
三、它相信“众人拾柴火焰高”
当其他公司把AI模型锁在保险箱里时，DeepSeek选择了完全不同的路:把核心技术免费开放。这个决定像打开了潘多拉魔盒全球30万开发者自发加入改进队伍。DeepSeek的开源策略像打开了一间共享工具房，让全球开发者都能取用最先进的AI技术，正是开放生态带来了技术普惠。
最让人意外的是成本控制。训练一个顶尖AI通常要耗费数千万美元，DeepSeek却像精打细算的管家:通过优化“脑回路”，把训练成本压到行业均价的1/10。某创业公司老板算过账:用同类AI每月要花2万元，换成DeepSeek后成本直降到3000元，省下的钱正好可以多雇一个程序员。
这种务实风格延伸到产品细节。它的聊天界面有个“思考中...”的提示，就像朋友在认真组织语言;回答理科难题时会先列草稿步骤，错了还能回溯检查。有用户形容:“不像在和机器对话，倒像有个学霸同桌在耐心讲题。”
当然，DeepSeek并非完美。就像刚入职场的年轻人，它在处理特别专业的法律文书时偶尔会卡壳，面对文化差异大的玩笑也可能理解偏差。但正是这些不完美，反而让人看到技术进步的真实轨迹一不是科幻电影里的瞬间觉醒，而是一步步踏实前行的中国式创新。
第三节DeepSeek与主流 AI模型对比
一、AI模型的共性根基
所有主流AI模型就像不同品牌的汽车，虽然外观性能各异，但都遵循相似的工作原理。它们的核心都是LLM，通过吸收海量互联网文本学习人类语言规律。无论是GPT-4的170万亿参数，还是DeepSeek的百亿级参数，本质都是更强大的“数字大脑”在处理信息时神经元网络复杂度的不同。
训练过程出奇一致:让模型预测下一个词语，像无限接龙游戏般循环数十亿次。正是这种看似简单的方式，使AI学会语法知识、逻辑推导乃至创作能力。如同人类婴儿通过聆听慢慢理解世界，AI也是在无数次的词语接续中建立对现实的认知。
值得注意的差异出现在训练数据的选择上。DeepSeek团队披露，他们在清洗数据时特别注意去除网络暴力和偏见内容，这与某些国际模型开放式的数据抓取形成对比。这种差异最终会影响AI的性格和回答倾向。
二、特殊战场的生存之道
在实际应用中，不同模型逐渐形成了鲜明特征。GPT-4像是全科优等生，其庞大规模保证其在大多数领域都有稳定表现;Claude相当于严谨的律所文书，特别擅长逻辑归档和长文档处理;Google公司的Gemini则是多面手，能整合图片、视频等多模态信息。
而DeepSeek选择了不同的进化路径聚焦垂直领域的深度突破。在开源社区可以找到大量案例:当开发者尝试代码生成时，DeepSeek-7B模型在某些编程测试中的表现能超越体积大它 50倍的模型。这类似于特种兵通过针对性训练，在特定任务中击败普通士兵。
这种优势源于独特的训练方法。与单纯堆砌数据量不同，DeepSeek的团队设计了多层质量筛选机制，用精品训练素材取代粗放式数据喂养。其采用“进化式训练”策略，每次训练都根据前次结果动态调整重点，让AI的学习过程更接近人类刻意练习。
三、中国人自己的AI特色
使用体验中的文化差异显而易见。让国际模型写七言绝句常会押错韵脚，而DeepSeek不仅能准确掌握古典诗词格律，对“佛系”“内卷”等网络新词的运用更见功力。这背后是包含 1300亿字中文语料的精心打磨，其中专业书籍、学术论文占比高达30%，远超出常规模型的数据配比。
在价值观塑造上，《深度求索价值观白皮书》显示，团队建立了包含20000条原则的伦理框架。当被问及敏感历史问题时，DeepSeek会主动提示需要多方查证，而某些国际模型可能直接给出准确性存疑的回答。这种谨慎源自对中文互联网环境的深刻理解。
技术架构的创新同样值得注意。DeepSeek-MoE架构将专家模块化运行，就像让不同专业的团队随时待命。处理法律咨询时自动调用法务模块，面对数学题时启用数理专家，这种灵活调配使运算效率提升 3倍以上。与动辄需要高端显卡支撑的国际模型相比，这种设计让普通用户的计算机也能运行轻量级AI。
四、务实、开源
模型竞赛的根本分歧在于发展理念。科技巨头追求通用智能的无限扩展，而DeepSeek选择了场景化落地的务实路线。在智能客服、教育辅导、医疗问诊等具体领域，小而精的模型往往更易部署应用。有企业尝试用微调后的DeepSeek模型分析生产数据，实施成本仅为国际同类方案的1/4。
开源生态正在改变格局。DeepSeek开放的中小模型吸引了超 50万开发者，形成了一个自生长的技术社群。与此形成对比的是，GPT-4等闭源模型的黑箱状态始终存在安全隐患疑虑。当某海外团队尝试用DeepSeek基座训练方言保护项目时，发现其可塑性远超预期。
五、数据对比
根据DeepSeek的GitHub技术文档(https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1)披露的评测数据，DeepSeek-R1在多项关键指标上展现出独特优势，如图1-1所示。在数学领域，其AIME2024竞赛题通过率高达79.8%，不仅超越Claude-3.5的16%和GPT-4o的9.3%，甚至超过当前顶尖的OpenAI o1-1217模型(79.2%)。这种突破源于其自主演化出的“分步验证”能力当模型生成解题步骤时，会像人类学生一样反复检查中间结果，有效避免了传统AI常见的计算累积误差。
代码能力方面，DeepSeek-R1在Codeforces编程竞赛评级达到2029分，相当于全球前 5%的程序员水平。特别值得注意的是其“动态调试”特性:当初始方案运行失败时，模型能自动分析报错信息并生成修正方案。这种能力在SWE-bench Verified(软件工程验证)测试中得到印证，其代码修复成功率(49.2%)已接近人类工程师的平均水平(50%~60%)。DeepSeek-R1评估表如表1-1所示。
中文理解能力更是DeepSeek的强项。在C-Eval中文专业考试评测中，其91.8%的准确率大幅领先 Claude-3.5(76.7%)和 GPT-4o(76.0%)。技术文档显示，这得益于其特有的“文化适配”机制模型会主动识别中文语境中的隐喻表达，例如，将“内卷”自动关联到职场竞争场景，而非字面意义的生物学术语。
更值得关注的是其开创的“知识蒸馏”技术。通过将 6 710亿参数的巨型模型能力迁移到小型模型，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在数学竞赛中的表现(72.6%通过率)已超越原版GPT-4o(9.3%)，而模型体积仅为其1/20。这种“以小搏大”的技术突破，使得普通开发者用消费级显卡就能运行专业级AI，极大地降低了技术应用门槛。蒸馏版模型评估表如表1-2所示。
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