课程简介
一、内容框架
基础功能与模型解析
文档开篇介绍了DeepSeek的定位与核心功能，包括文本生成、语义理解、代码生成、数据可视化等，并区分了其推理模型（如DeepSeek-R1）与通用模型的应用场景。例如，推理模型适用于数学推导、逻辑分析等高密度任务，而通用模型则擅长创意写作和多轮对话。
对比了不同模型的性能特点，如DeepSeek-R1的开源性与低成本优势，以及与OpenAI模型的差异，帮助用户根据需求精准选择模型。
提示语设计与交互优化
详细探讨了提示语的核心要素（如指令型、角色扮演型等）和设计策略，强调通过问题重构、跨域整合等方法提升AI输出的准确性和创造性。
提出“提示语链”概念，通过任务分解、逻辑链构建和多模态信息处理实现复杂任务的高效完成，例如将营销策划拆解为创意概念、传播策略、执行方案等子任务。
进阶技巧与实战案例
包含高级提示语设计方法，如“抽象—具体循环法”“反向设计思维”等创新策略，并结合具体场景（如文案写作、品牌故事、年终总结）提供案例模板。
针对AI的局限性（如幻觉现象、数据偏见），提出了应对策略，例如通过迭代优化提示语、引入伦理边界控制等。
人机协作与能力培养
强调在AI时代需培养的四大核心能力：AI思维、整合力、引导力、判断力，并提供从“基础使用”到“创新应用”的进阶路径。
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课程目录
DeepSeek指导手册(24页)
清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》
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