这是一份专为 AI 初学者准备的学习资料，它围绕着 DeepSeek 展开，同时也涵盖了各种 AI 相关的知识和技巧，从了解 AI 模型，到学会和 AI “对话”，再到用 AI 完成各种实际任务，内容丰富又实用。
DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主要研究大模型的开发和应用。它开源了一个很厉害的推理模型叫 DeepSeek - R1，这个模型在处理复杂任务方面表现出色，而且可以免费商用，性能和 OpenAI - o1 正式版差不多。DeepSeek - R1 在训练的时候用了强化学习技术，就算只有很少的标注数据，也能大幅提升推理能力，在数学、代码、自然语言推理这些任务上都有不错的表现。
小李是个自媒体创作者，以前写文案全靠自己绞尽脑汁。了解到 DeepSeek 后，他尝试用其生成文案。比如写一篇旅游攻略，DeepSeek - R1 很快就给出了详细的景点介绍、行程安排和美食推荐，让小李大大提高了工作效率。小王是个程序员，在开发一款软件时遇到算法难题。他向 DeepSeek 求助，DeepSeek 不仅给出了相关算法的代码示例，还详细解释了代码逻辑，帮助小王顺利解决了问题。
DeepSeek 能为用户和开发者提供很多帮助。它可以进行智能对话，就像和人聊天一样回答各种问题；还能生成文本，比如写文章、故事、诗歌，创作营销文案、广告语等；能理解语义，分析文本里的意思、情感，识别实体；可以做计算推理，解答数学问题；也能生成代码、补全代码，处理技术文档；甚至还能绘制各种图表，像流程图、思维导图、折线图等等。
一家电商公司想为新推出的智能手表写营销文案。DeepSeek 根据产品特点和目标受众，生成了多条富有创意的文案，像 “戴上这款智能手表，开启便捷未来生活，精准记录你的每一次运动瞬间”，为公司的推广提供了有力支持。张老师是数学老师，在备课过程中需要找一些复杂数学题的多种解法。DeepSeek 迅速给出了不同的解题思路和步骤，还能根据张老师的要求进行拓展和深化，让备课变得轻松许多。
你可以通过https://chat.这个网址来使用 DeepSeek。打开网页，就能和它 “对话”，把你想让它完成的任务告诉它就行。不过目前因为技术问题，联网搜索功能暂时不能用。而且它的知识截止到 2024 年 7 月，只能提供这个时间之前的信息。
小赵想知道如何优化自己的网站设计。他在 DeepSeek 的对话界面输入 “帮我分析我的网站（附上网站链接）存在哪些问题，并提供优化建议”，DeepSeek 很快给出了页面布局、加载速度等方面的问题及改进措施。小美想写一篇科幻小说，她告诉 DeepSeek “以未来星际旅行为背景，创作一篇 5000 字左右的科幻小说，要求情节跌宕起伏，包含外星生物”，DeepSeek 随后生成了小说大纲和部分章节内容，给小美提供了创作灵感。
推理模型是在传统大语言模型基础上，强化了推理、逻辑分析和决策能力的模型。它通常运用强化学习、神经符号推理、元学习等技术，在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出，像 DeepSeek - R1、GPT - o3 就是这类模型。非推理大模型则侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，深度推理能力相对较弱。它通过大量文本数据训练来掌握语言规律，生成合适内容，但在复杂推理和决策方面不如推理模型。像 GPT - 3、GPT - 4（OpenAI），BERT（Google），常用于语言生成、理解、文本分类、翻译等任务 。
在一场数学竞赛辅导中，推理模型 DeepSeek - R1 能快速解答复杂的几何证明题，给出严谨的推理过程；而非推理模型在创作竞赛宣传文案时更有优势，能写出富有感染力的语句。一家科技公司研发新产品，需要分析市场数据预测产品需求。推理模型通过数据分析进行逻辑推理，预测趋势；非推理模型则用于撰写产品宣传资料，用生动语言描述产品特点。
根据思考方式不同，大模型还能分成概率预测（快速反应）模型和链式推理（慢速思考）模型。概率预测模型响应速度快，算力成本低，基于概率预测，通过大量数据训练快速给出答案。不过它依赖预设算法和规则决策，创造力有限，解决结构化和定义明确的问题比较擅长。链式推理模型则是慢速思考，算力成本高，基于链式思维，逐步推理问题步骤得出答案。它能自主分析情况、实时决策，创造力强，能处理多维度和非结构化问题，但容易引发关于自主性和控制问题的伦理讨论。
用户在电商平台询问某款手机的基本参数，概率预测模型 ChatGPT 40 能快速给出答案；而当用户询问手机未来技术发展趋势时，链式推理模型 OpenAI o1 会通过逐步分析技术发展规律给出更深入的见解。在医疗咨询场景中，当患者询问常见感冒症状时，概率预测模型能迅速回应；但当探讨罕见病的诊断和治疗方案时，链式推理模型会综合多方面因素，给出更全面准确的建议。
提示语就是我们给 AI 系统输入的指令或信息，是和 AI “对话” 用的语言。它能是简单问题、详细指令，或者复杂任务描述。提示语很重要，它就像沟通桥梁，连接着我们的意图和 AI 的理解。
提示语基本结构包括指令、上下文和期望。指令是核心，告诉 AI 要做什么；上下文提供背景信息，帮助 AI 更好理解任务；期望则表达我们对 AI 输出的要求。提示语类型有很多，比如指令型提示语直接告诉 AI 任务；问答型提示语是向 AI 提问求答案；角色扮演型提示语让 AI 扮演特定角色；创意型提示语引导 AI 进行创意写作；分析型提示语要求 AI 分析信息；多模态提示语结合文本、图像等多种形式输入 。
1. 根据模型选择提示语：推理模型提示语要简洁，明确任务目标就行，因为它自己有推理逻辑。通用模型则需要我们显式引导推理步骤，比如通过 “分步思考”“提供示例” 等方式，帮助它弥补能力短板。
2. 不同任务的提示语策略：数学证明类任务，推理模型直接提问就行，通用模型要分步引导。创意写作时，推理模型可以鼓励发散，设定角色或风格；通用模型得明确约束目标，避免它自由发挥。代码生成任务，推理模型简洁提需求就好，通用模型要细化步骤，明确输入输出格式。多轮对话适合用通用模型，自然交流就行；推理模型用于多轮对话时，要明确对话目标，避免话题太开放 。
3. 需求表达公式和策略：决策需求可以用 “目标 + 选项 + 评估标准” 的公式，让推理模型做逻辑推演和量化分析，让通用模型直接给建议。分析需求用 “问题 + 数据 / 信息 + 分析方法”，推理模型会进行因果链推导和假设验证，通用模型则做表层总结或分类。创造性需求是 “主题 + 风格 / 约束 + 创新方向”，推理模型结合逻辑框架生成结构化创意，通用模型自由发散，靠示例引导。验证需求是 “结论 / 方案 + 验证方法 + 风险点”，推理模型自主设计验证路径，排查矛盾，通用模型只是简单确认，缺乏深度推演。执行需求是 “任务 + 步骤约束 + 输出格式”，推理模型会自主优化步骤，通用模型严格按指令执行 。
4. 提升提示语效果的方法：精准定义任务，减少模糊性；适当分解复杂任务，降低 AI 认知负荷；引入引导性问题，提升生成内容深度；控制提示语长度，确保准确性；灵活运用开放式和封闭式提示。
5. 避免提示语设计误区：不要期待一次性完美结果，采用增量方法，从基础提示语开始逐步完善。平衡提示语详细度，突出关键点，避免过度指令和模糊指令。设计提示语时反思自己是否有偏见，使用中立语言，避免假设偏见陷阱。要求 AI 明确不确定性，进行事实核查，避免幻觉生成陷阱。了解 AI 伦理准则，在提示语中明确伦理要求，避免忽视伦理边界陷阱 。
用推理模型解决数学问题时，直接说 “计算 1 到 100 的所有数的平方和”，模型很快给出答案；而用通用模型时，要说 “先解释平方和的概念，再计算 1 到 100 的所有数的平方和，给出计算步骤”。让推理模型写故事，说 “以'魔法森林’为主题，写一个冒险故事，要有勇敢的主角和神秘的魔法生物”；让通用模型写时，则要说 “写一个 300 字左右关于魔法森林的故事，开头介绍森林的神秘，中间描述主角遇到的困难，结尾主角成功克服困难”。
1. 产品说明文案：要清晰精准传递信息，先明确核心信息，概括产品主要功能和核心价值主张。再详细介绍功能特性，每个特性都和核心价值有逻辑关联。描述目标受众特征，总结产品优势，设计记忆点，比如朗朗上口的标语 。
2. 品牌故事文案：设定明确的情感基调，用多感官描述开场，引出目标受众面临的问题，展示品牌如何解决问题并转化情感，阐述品牌价值主张，描述使用品牌后的理想状态，设计能引发共鸣的结语 。
3. 促销文案：标题要吸引人，包含行动词和数字。明确行动目标，列举具体收益，营造紧迫感，提供社会证明，设计低门槛起始步骤，创作有力的行动召唤语，描述不行动的遗憾 。
一款智能扫地机器人的产品说明文案，核心信息是 “智能扫地机器人，自动规划路线，高效清洁地面”。功能详解包括 “智能避障功能，可自动避开障碍物”“强大吸力，有效清除灰尘毛发” 等。某咖啡品牌的故事文案，情感基调设定为 “温暖”。开场描述为 “在寒冷冬日的清晨，走进街边的这家咖啡店，就能闻到浓郁的咖啡香”。接着讲述品牌如何坚持选用优质咖啡豆，为顾客带来温暖和满足 。某品牌运动鞋促销文案，标题是 “限时 7 折！立即抢购时尚舒适运动鞋”。行动目标是 “立即下单购买”，利益点有 “时尚设计，彰显个性”“舒适鞋底，走路不累脚” 等。
1. 创意概念：通过跨领域联想、融入品牌 DNA 等方法，设计独特、有记忆点、能触发情感共鸣且有时效性的创意概念，还要说明呈现形式和病毒传播潜力 。
2. 传播策略：设定 SMART 目标，精准定位受众，选择多元渠道，设计匹配的内容策略，运用创新传播手法，制定 KOL 合作计划，规划时间线，设定效果评估指标和危机预案 。
3. 执行方案：概括执行方案核心内容，明确团队成员职责，设定里程碑和详细行动步骤，合理分配资源，设计跨部门协作流程和预算明细，制定质量控制、风险管理和沟通计划，以及应急预案和后评估机制 。
一家奶茶店为推广新品奶茶，结合动漫元素提出 “动漫主题奶茶狂欢” 创意概念。口号是 “一口奶茶，进入动漫异世界”。通过举办动漫主题活动吸引动漫爱好者，具有很强的传播潜力。某化妆品品牌的传播策略，设定目标为在一个月内品牌知名度提升 30%。通过分析受众画像，针对年轻女性，在社交媒体、美妆博主合作、线下美妆展会等多渠道进行推广。一家餐饮企业举办美食节活动的执行方案，明确团队成员职责，设定如活动场地布置完成、食材准备到位等里程碑。详细规划活动流程、人员安排、预算分配和风险应对措施 。
1. 品牌定位：精准描述目标市场，塑造独特品牌个性，分析竞争对手，找到情感连接点，创作定位声明，提出视觉识别建议 。
2. 价值主张：简洁概括核心价值，明确目标受众痛点和解决方案，突出核心优势，阐述情感价值，提供证明点，强调差异化，描述长期价值，设计视觉化元素和简化版本 。
3. 未来愿景：描绘品牌未来理想状态，阐述行业影响、社会贡献、客户价值、员工愿景，提出创新项目和里程碑，展望全球视野、技术应用和伙伴生态，设计激励口号和视觉象征 。
某运动品牌定位为 “为热爱户外运动的年轻人提供专业装备”。目标受众是 18 - 35 岁，热爱登山、徒步等运动的年轻人。品牌个性是 “勇敢、坚韧、创新”。该运动品牌的价值主张是 “提供高性能、耐用的运动装备，让你在户外运动中无后顾之忧”。通过专业运动员的使用反馈作为证明点，突出与其他品牌的差异。该品牌未来愿景是在 5 年内成为全球知名的户外运动品牌，引领行业可持续发展，为环保事业做出贡献，为员工提供广阔发展空间。
1. 业绩回顾：展示主要工作成果，用数据支撑，列举重要项目及成果 。
2. 成就展示：突出团队贡献、创新突破和个人荣誉 。
3. 未来规划：设定明确的年度目标并量化，制定行动计划，规划个人发展方向 。
销售员小张在年终总结中，提到自己过去一年销售额增长了 25%，成功开拓了 5 个新客户，还参与了公司重要的促销活动策划，提高了产品市场占有率。小张所在团队研发的新产品获得了公司创新奖，他个人提出的优化销售流程的建议被采纳，提高了团队工作效率，因此获得公司表彰 。小张计划明年销售额再增长 30%，拓展 10 个新客户。为实现目标，他打算提升客户服务质量，加强市场调研。同时，他还希望提升自己的谈判能力和团队协作能力 。
1. 微信公众号：选题规划要明确内容定位和读者价值，平衡时效性和持久性。创作提示语要关注标题、内容结构、论述逻辑，根据不同场景采取差异化策略 。
2. 微博：把握 “短平快” 节奏，设计提示语时关注时效性、互动性、传播性和风格一致性，针对不同内容类型采取差异化策略，规范话题和标签使用，优化传播策略 。
3. 小红书：种草文案设计注重信任建设、风格调性、场景化表达，标题创作要考虑情感共鸣等因素，图文结构要合理，主体内容要真实、专业、有互动性 。
4. 抖音：提示语设计突出视觉冲击、情绪表达、互动性，根据不同内容类型，如故事情节类、实用技能分享类等，设计相应的脚本和文案 。
一个美食公众号选题 “秋季养生汤谱推荐”，主标题 “秋季必喝的三款养生汤，暖身又滋补”，副标题 “简单易做，美味健康”。内容结构上，开篇介绍秋季养生的重要性，主体详细介绍三款汤的做法和功效，结尾引导读者留言分享自己的养生汤做法。某明星官宣代言某品牌手机，微博内容 “[明星名字] 官宣代言 [手机品牌]！全新科技，时尚外观，你还不快来了解？
# 手机新品 ## 明星代言 #”。通过设置话题和互动问题，如 “你最喜欢这款手机的哪个功能？” 提高互动性。一篇口红种草笔记，标题 “必入的显白口红！[品牌名][色号] 美到出圈”。文案开篇说 “姐妹们，我发现了一支超美的口红”，接着分享使用感受和显白效果，还给出购买建议 。一个美食教学抖音视频脚本，开场展示美食成品，吸引观众注意力。接着按步骤展示制作过程，用简洁语言讲解，结尾引导观众点赞、评论和分享，如 “喜欢的话记得点赞关注哦！”。
设定明确目标和上下文，激活 AI 的角色和思维模式，逐步拆解复杂任务，引导 AI 深入推理思考，提供参考材料和外部资源，根据反馈动态优化提示词 。
TASTE 框架包含任务、目标受众、结构、语气、示例这几个要素，能帮助我们清晰定义任务，让 AI 生成符合预期的内容。ALIGN 框架则通过明确目标、难度级别、输入数据、指导原则和新颖性要求，引导 AI 完成任务 。
培养 AI 思维，理解 AI 决策逻辑和能力边界，建立人机协作认知框架。发展整合力，融合人机优势。提升引导力，主导 AI 交互过程。强化判断力，评估 AI 输出的可靠性和适用性 。
从基础使用层的单一任务、简单提示词、被动应用，进阶到任务组合、结构化提示词、主动优化的进阶使用层，再到流程再造、提示词艺术、创造性应用的创新使用层，不断提升 AI 使用能力 。
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