《DeepSeek：从入门到精通》

在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。

以下是关于 deepseek 多维表格的相关内容： 该创意来自@向阳乔木，旨在做一个专属的好文推荐网站，其逻辑是当阅读到好文章时，可一键存储到飞书多维表格，经 AI 处理后自动在博客网站上呈现。实现此需分 3 步： 1. 创建带有 AI 能力（以 DeepSeek R1 为主）的飞书多维表格。但需注意，某些字段因由 R1 生成可能存在问题，需通过特定操作处理，如第六个字段“金句输出”、第七个字段“概要内容提炼”等，按相应步骤操作后，输入第一个链接，所有字段可自动生成，完成 AI 数据库设置。 2. 使用 Trae 生成网页，呈现多维表格的内容。 3. 使用 Trae 生成浏览器插件，实现一键存入多维表格。 此外，May 在其《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，作为飞书多维表格重度用户，强推加了 AI 功能及 deepseek 后的飞书多维表格。对于 AI agent 来说，扣子只能做单次任务，而飞书多维表格的 agent 可做批量任务，使用 AI agent 可能是个人的事，但用飞书多维表格后可成为团队协作的事，方便团队小伙伴一起提交内容让 AI 批量处理并返回。相关学习资料包括： 2025/2/13 回放链接：https://www.feishu.cn/community/course/content?course_id=7469623322680999964&class_id=7469623322716717084&lesson_id=7469623696753360900&content_id=7469623696782770180 练习作品：

以下是关于飞书多维表格与 DeepSeek 的相关信息： 举办了一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动，活动中展示了各地的精彩分享，包括小红书抖音内容创作、DeepSeek+出海的落地方案、AR+机械汪、吃霸王餐等有趣的应用，还展示了飞书多维表格和 DeepSeek 结合的强大之处。线下分享热闹，线上也有众多围观交流的小伙伴。 提供了一些关于 AI 编程与炼金术的知识图谱，包含 Trae 的介绍、安装、疑难杂症，图片字幕生成器，DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等多个方面，同时也有关于飞书多维表格与 DeepSeek 结合的相关内容，如创建带有 AI 能力的飞书多维表格、用网页呈现多维表格里的内容等。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中有关于飞书多维表格+deepseekR1 的专题，作者作为飞书重度用户，在飞书多维表格接入 deepseekR1 后进行了相关练习，并分享了感受和练习成品集合。

DeepSeek 提示语相关内容如下： 提示词框架包含四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。重点是通过明晰的任务拆分与规则定义，让提示更具可操作性，但不可过度依赖，示例模板可清晰展现开发者背景、任务目标与规则细节。更多信息：https://x.com/dotey/status/1883041528408318382 提示词方法论包括核心原理认知，如多模态理解、动态上下文、任务适应性、系统响应机制等；基础指令框架，如四要素模板、格式控制语法等；进阶控制技巧，如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一，官网发声渠道包括使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码），模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile，API 文档地址，提示词使用方法可参考，魔改版本：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF

以下是关于清华大学出的 deepseek 系列教程的相关信息： 2024 人工智能报告中提到 DeepSeek 在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。 2 月 7 日，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能及使用方法，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法。 2 月 18 日，清华大学沈少阳发布了《》

以下是关于清华 deepseek 的相关信息： 1 月 8 日：《》DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练，超越了多个顶级模型，获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范，但其独特之处在于其更像一个研究机构，注重技术创新而非商业化运作，吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 1 月 9 日：清华大学计算机科学与技术系助理教授，KVCache.AI 团队负责人章明星从大模型当前的发展阶段出发，分享了他关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法，并探讨了未来的发展方向。 2 月 18 日：清华大学沈少阳发布《》。 1 月 28 日：DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局，降低 AI 行业的进入门槛。中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。

以下是为您推荐的入门 LLM 的相关资源： 1. 《皇子：LLM 经典论文速读版，看完感觉自己通透了》：包含 31 篇 LLM 的经典论文速读版，涵盖大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等内容。阅读前可安装浏览器插件“沉浸式翻译”方便中文阅读，将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 可调整为 HTM 版本方便阅读。 2. 课程学习： 首先学习大语言模型（LLM）入门者的课程，这是了解 LLM 的基础。 进一步学习面向开发者的课程，帮助更好地应用 LLM 于实际项目中。 3. AI 大神 Karpathy 再发的 LLM 入门介绍视频：时长三个半小时，详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。即使没有技术背景也能看懂，将提供对 ChatGPT 等 LLM 完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助思考当前的能力、所处的位置以及未来的发展方向。

以下是关于 AI 编程入门的一些建议： 使用 Cursor 入门： 1. 分辨两个模式：Chat 模式可与大模型对话，Composer 模式能即时反馈，直接创建文件和填写代码。 2. 例如在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，它会生成相关文件。 3. 若环境报错，可截图在 Composer 对话框询问解决方法。 4. 生成文件后，可打开文件夹中的 index.html 查看运行效果。 Python + AI 入门： 1. 了解一些背景知识：Python 拥有丰富的标准库，若不够用还可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具。 2. OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的代码调用服务。 3. 在 20 分钟内，可循序渐进完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 希望以上内容对您入门 AI 编程有所帮助。

以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关资源： 《》 ，由清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室提供，类型为 PPT 课件。

以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。

以下是新手学习 AI 的全面指南： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！

以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品了《DeepSeek：从入门到精通》指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 相关资料： 2025 年 2 月的历史更新中，发布了《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》等报告。

《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出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等。同时探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。此外，文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接查看：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg

DeepSeek 从入门到精通的相关内容如下： 由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 相关资料包括：。 2025 年 2 月的历史更新中，相关报告有《》。

以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向；Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型。其标志性表现是在回答用户问题前，会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种能力源于其背后独特的“教育方式”，在许多其他的 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已经率先进入了“自学成才”的新阶段。

要精通 AI ，您可以从以下几个方面入手： 1. 基础理论： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 6. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理： 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 此外，您还可以： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。