清华大学《DeepSeek从入门到精通》ai教程-PDF原文件免费下载

deepseek的爆火，引发的全球对中国ai的关注。最近网上也开始出现大量的deepseek付费教程，其实就是割韭菜，基本都没啥用。

今天大家分享一份由清华大学团队分享出来的免费的《DeepSeek从入门到精通》使用教程。 讲真的，你如果能看懂这份资料，那么市面上哪些卖几十、几百，上千的课程统统都可以pass了。

DeepSeek从入门到精通

《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及其团队撰写。文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。

二、如何使用DeepSeek

• 使用平台：访问DeepSeek官方网站。
• 推理模型与通用模型的选择：根据任务类型选择合适的模型（如DeepSeek-R1）。
  • 推理模型：擅长数学推导、逻辑分析、代码生成等，适合逻辑密度高的任务。
  • 通用模型：擅长文本生成、创意写作、多轮对话等，适合多样性高的任务。
• 快思慢想：概率预测模型 vs 链式推理模型。快速反应模型（如ChatGPT）与慢速思考模型（如OpenAI的推理模型）的差异.

三、提示语设计与AI交互

• 提示语的定义与类型
  • 提示语是用户输入给AI系统的指令或信息，用于引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。 包括指令型、问答型、角色扮演型、创意型等，强调了根据任务类型选择合适的提示语策略的重要性。
• 提示语设计的核心技能
  • 问题重构、创意引导、结果优化、跨域整合、系统思维
• 提示语设计的进阶技能
  • 语境理解、抽象化能力、批判性思考、创新思维、伦理意识

四、提示语的DNA与组合策略

• 提示语的基本元素分类
  • 信息类、结构类、控制类
• 提示语元素组合矩阵
  • 提高输出准确性、增强创造性思维、优化任务执行效率等
• 提示语组合的协同效应理论

五、调教AI的秘籍：关键策略与常见陷阱

• 提示语设计的关键策略
  • 精准定义任务、分解复杂任务、引导性问题设计等策略
• 常见陷阱及应对方法
  • 缺乏迭代、过度指令、假设偏见、幻觉生成、忽视伦理边界等常见陷阱及应对方法

六、AI的伦理与局限

• AI幻觉现象及其产生原因
  • AI可能带来的伦理问题，如隐私保护、公平性、透明度等，提供了相应的应对策略。提到AI幻觉（AI Hallucinations）现象，AI生成看似合理但实际错误的内容，分析了其产生的原因和应对方法。
• AI的潜在缺点与局限
  • 包含可解释性、数据偏见、实时更新等
• AI伦理考虑要点
  • 隐私保护、公平性、透明度等

七、实战技巧与案例

• 不同需求类型的提示语设计
  • 通过多个实战案例展示了如何根据不同的任务需求设计有效的提示语，包括决策需求、分析需求、创造性需求、验证需求、执行需求等不同需求类型的提示语设计
• 提示语链的概念、作用机制、设计原则与模型
  • 提供详细的提示语示例和实战技巧，帮助用户更好地理解和应用AI技术。
• 提示语链优化策略
  • 思维拓展、聚合思维、跨界思维、深度融合等提示语链优化策略

八、高级提示语设计方法

• 创新设计策略
  • 抽象—具体循环法、反向设计思维、矛盾思维法、涌现思维模型等创新设计策略
• 提示语链的实战应用
  • 复杂任务分解、多模态信息处理、质量控制等
• 高级技巧（PIA、TFM、DES等）
  • 语用意图分析（PIA）、主题聚焦机制（TFM）、细节增强策略（DES）等高级技巧

九、特定应用场景的提示语设计

• 文案写作：信息传递、情感共鸣、行动引导
• 营销策划：创意概念、传播策略、执行方案
• 品牌故事：品牌定位、价值主张、未来愿景
• 年终总结：业绩回顾、成就展示、未来规划
• 社交媒体内容创作：微信公众号、微博、小红书、抖音

十、人机共生与能力培养

• 人机共生时代的能力培养体系
  • 四大核心能力：AI思维、整合力、引导力、判断力
• 提示词工程与提示词框架
  • TASTE、ALIGN
• 从“使用者”到“创新者”的进阶之路
  • 知识唤醒，AI辅助头脑风暴；知识整合，AI辅助关联分析；知识创新，形成结构化提示
• AI使用层次与突破路径
  • 基础使用、进阶使用、创新使用；建立提示词体系、设计协作流程、发展创新方法、打造个人特色

十一、总结与展望

AI技术未来将朝着模型性能提升、多模态融合、伦理与可持续性发展、行业深度整合以及人机协作更加紧密的方向发展。

提示词设计作为人机交互的关键环节，其重要性在于能够精准传达用户需求、提升AI性能并避免误解与偏见，而其持续优化则需要根据任务需求调整、结合AI反馈进行迭代，并不断学习最新研究成果以实现跨领域创新。

人机协作具有巨大的潜力，能够提升工作效率、加速创新、促进知识共享与个性化服务，但同时也面临着建立信任、明确责任、更新技能知识以及应对伦理与法律问题等挑战。

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