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 @新媒沈阳 团队 ： 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ · 思维导图 React图表 · 折线图 · 柱状图 · 饼图 · 散点图 · 雷达图 · 组合图表 SVG矢量图 · 基础图形 · 图标 · 简单插图 · 流程图 · 组织架构图 常规绘图 DeepSeek的深度思考过程独树一帜 《香料三重奏》茄椒肠卷配酸奶薄荷酱 ??? 灵感地图：巴尔干半岛香料 × 地中海清新感 × 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构： 1.青椒薄片 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式 呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量50万

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 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 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 ”。 提示语链的设计和应用建立在多个理论基础之上，包括认知 心理学、信息处理理论、系统理论、创造性思维理论和元认 知理论，核心特征包括： 提示语链的作用机制（一） 任务分解与整合 思维框架构建 在提示语设计中，提示语链发挥着至关重要的作用，通过系统性地引导AI生成高质量、创新性的内容。以下 是提示语链在内容生成过程中的七个主要作用机制 1. 将这个复杂的主题分解为几个主要部分，逐一讨论每个部分。 Extrapolate（推演）：将原理应用到新领域 �实战技巧：操作方法 1. 使用“评估矩阵”提示进行系统性筛选 2. 应用“优化循环”提示迭代改进想法 3. 设计“创意组合”提示融合不同概念 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧：操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理

（一）基础共性标准 基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管 基础支撑标准主要包括基础数据服务、智能芯片、智能传感 器、计算设备、算力中心、系统软件、开发框架、软硬件协同等 标准。 1. 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求，包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。

工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained  Weaviate：已融资  Vespa：已融资  Chroma：已融资  Qdrant：已融资  Marqo：已融资  LanceDB：已融资  …… 据西南证券研究发展中心预测，2025 年向量数据库渗透率约 为 30%，则全球向量数据库市场规模约为 99.5 亿美元， 。 2023 年前四个月，向量数据库公司融资额 ，超过了 2022 年的总和 （图源：https://www 数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加 载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大 型模型尤为重要。 国产深度学习框架 OneFlow 架构 （图源：https://www.oneflow.org/a/chanpin/oneflow/） 9 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤：

推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行，本质是多个专家模型组成一个大模型  Deepmind的Alpha系列产品是这一趋势的最佳诠释 16政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之四 模型越做越小 17  科学研究：打造科研新范式 44政企、创业者必读 AI For Science，为基础科学带来革命性变化 2024诺贝尔化学奖颁发给研发AlphaFold的两位AI专家 未来所有科学研究都将以AI为中心 过去如何做蛋白质研究 AlphaFold 1. X射线晶体衍射 2. 核磁共振 3. 冷冻电子显微镜 1. 利用Transformer的预测能力， 2. 直接从蛋白质的氨基酸序列 3. 中预测蛋白质的3D结构 带钢表面质量检测 • 热卷带头方向识别 • 钢卷带头监测与联动控制 • 钢卷托举位置对中检测 • 宽厚板双边剪自动对中 • 钢卷喷号自动识别 • 棒材自动数支数 • 自动控制转钢辊道的转向 和转速 • 连轧机组中心线检测 • 轧钢机械振动故障的诊断 • 轧次计划优化算法 • 断带预测分析 • 带钢卷取温度高精度预报 • 带钢跑偏预测分析 • 掉顶头异常识别 • 热轧管材表面质检 • 钢管识别跟踪 • 铸管外表面缺陷自动检测

”。 提示语链的设计和应用建立在多个理论基础之上，包括认知 心理学、信息处理理论、系统理论、创造性思维理论和元认 知理论，核心特征包括： 提示语链的作用机制（一） 任务分解与整合 思维框架构建 在提示语设计中，提示语链发挥着至关重要的作用，通过系统性地引导AI生成高质量、创新性的内容。以下 是提示语链在内容生成过程中的七个主要作用机制 1. 将这个复杂的主题分解为几个主要部分，逐一讨论每个部分。 Extrapolate（推演）：将原理应用到新领域 �实战技巧：操作方法 1. 使用“评估矩阵”提示进行系统性筛选 2. 应用“优化循环”提示迭代改进想法 3. 设计“创意组合”提示融合不同概念 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧：操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理 的深度和复杂性。 • 设置特定的词语或情节点作为自反触发器 • 指导AI在这些点上暂停主叙事，插入对内容生 成过程的思考 [系统指令] 你是一个具有自我反思能力的AI作家。你的任务是创作一个短篇 科幻故事，同时生成对你创作过程的评论。请遵循以下步骤： （1）创作一个500字左右的科幻短篇，主题是“时间旅行的道德困境”。 （2）在每个关键情节点后，插入一段括号内的自我反思，解释：

语言逻辑清晰，条理分明， 各部分之间过渡自然，逻辑 连贯。在研究现状部分，按 照不同研究领域和主题进行 分类，逻辑性强 报告整体呈现出总分总的逻 辑架构，语言描述清晰，避 免冗长，使用简短的句子表 达复杂的信息 报告整体架构严谨，以引言、 技术原理、应用现状、技术 挑战、未来展望等部分进行 层层递进。语言中多使用中 性描述，客观呈现研究进展 与问题 语言逻辑严谨，条理清晰，各部分 ， 采 用 创 新 MoE架构和FP8混合精度训练， 训练成本大幅降低 DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGl）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用，其性能 在多个基准测试中表现出色，对齐OpenAI-O1正式版，甚至在某些任务上表现更优。  DeepSeek发展节点 • DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首；截 任 务 ） 和 神 经 奖 励 模 型 （ 针 对 通 用 任 务 ） ， 对 模 型 进 行 最 终 的 强 化 学 习 ， 以 对 齐 人 类 偏好。 降本提能：架构创新，技术增效 DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断

. . . . . 5 2.1 LLM 基础概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Transformer 基础架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3 LLM 基本训练方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 就是正式回答，如下图6所示: 图 6: deepseek-r1 回复之正式回答部分 2 DeepSeek 零基础必知 为了更深入理解 DeepSeek-R1，首先需要掌握 LLM 的基础知识，包括其工 作原理、架构、训练方法。 近年来，人工智能（AI）技术的快速发展催生了大型语言模型（（Large Language Model, LLM））的兴起。LLM 在自然语言处理（NLP）领域 发挥着越来越重要的 billion，意思是十亿，7b 就是 70 亿，8b 就 是 80 亿，70 亿、80 亿是指大模型的神经元参数（权重参数 weight+bias）的 总量。目前大模型都是基于 Transformer 架构，并且是很多层的 Transformer 结构，最后还有全连接层等，所有参数加起来 70 亿，80 亿，还有的上千亿。 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资

如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: Mermaid图表代码生成器 功能: 根据用户提供的流程或架构描述，自动生成符合Mermaid语法的图表代码。 技能: 熟悉Mermaid的图表类型和语法，能高效将流程转化为代码。 理解流程分析、架构设计及结构化展示等领域知识。 约束: 代码必须符合Mermaid语法规范。 流程和结构表达需准确清晰。 流程图需要有二级、三级等多层级。 流程图需要有二级、三级等多层级。 输出的代码格式应简洁且易于理解。 工作流程: 询问用户希望绘制哪种类型的图表。 收集详细的流程或架构描述。 根据描述分析并设计图表结构。 生成并输出符合Mermaid语法的代码。 校验代码，确保没有语法错误。 将最终代码提供给用户。 输出格式: Mermaid图表代码。 示例： graph TD; A[开始] --> B[做事情]; B