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內容簡介： 在人工智能的浪潮中，大语言模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。作为这个领域的后起之秀，DeepSeek凭借其开源与高性能的技术路线在2024年年末崭露头角，并迅速成为全球领先的人工智能应用平台之一。本书循序渐进地介绍了DeepSeek相关的各方面知识、经验和技巧，系统梳理了DeepSeek的结构化提示词技巧，并附有大量的模板实例。此外，本书介绍了DeepSeek的特色功能玩法、场景实战应用、高级应用技巧，以及DeepSeek工具集成和本地部署等相关知识。本书力求使零基础读者轻松掌握DeepSeek的使用方法，并学以致用、融会贯通。 關於作者： 孟健，字节跳动一线技术团队 Leader、全栈技术专家，拥有丰富的 AI 相关经验，以及近十年大型互联网公司研发及管理经验。多次担任技术大会演讲嘉宾，致力于推动 AI 技术的长期创新和发展。姚路行，字节跳动资深研发工程师、全栈技术专家、豆包MarsCode官方讲师，专注于AI编程、AI应用、智能体等相关研究工作。 目錄： 第1章　认识DeepSeek1 1.1　DeepSeek的历史背景与发展目标1 1.1.1　成立背景与早期筹备2 1.1.2　技术演进与核心创新2 1.1.3　产品迭代与市场表现4 1.1.4　行业影响与未来展望5 1.2　DeepSeek-R1的核心突破与技术亮点5 1.2.1　自主学习的突破：强化学习驱动的推理能力5 1.2.2　更高效的架构与训练方式7 1.2.3　小模型也有大智慧：模型蒸馏与边缘部署7 1.2.4　全能型选手：多模态与跨任务能力8 1.2.5　开源与低成本的普及化策略9 1.3　DeepSeek的主要应用场景9 1.3.1　教育与学习9 1.3.2　企业与商业智能10 1.3.3　科学研究与技术开发10 1.3.4　创意与内容创作11 1.3.5　医疗与健康11 1.3.6　日常生活与个人助手12 1.4　DeepSeek的使用准备与配置13 1.4.1　下载与安装13 1.4.2　注册与登录14 1.4.3　模式选择15 1.4.4　硬件与软件环境配置16 1.5　本章小结16 第2章　DeepSeek基础18 2.1　提示词基础18 2.1.1　什么是提示词18 2.1.2　提示词设计的基本原则19 2.1.3　高效的提问技巧20 2.2　深度思考模式22 2.2.1　什么是深度思考模式23 2.2.2　适用场景24 2.2.3　使用技巧26 2.3　常见问题与解决方案28 2.3.1　对话质量问题29 2.3.2　技术类问题31 2.3.3　使用限制说明33 2.4　本章小结35 第3章　结构化提示词36 3.1　什么是结构化提示词36 3.1.1　结构化提示词的核心要素37 3.1.2　为什么需要结构化提示词38 3.1.3　示例对比39 3.2　如何编写高质量的结构化提示词41 3.2.1　构建全局思维链41 3.2.2　保持上下文语义一致性43 3.2.3　结合其他提示词技巧44 3.2.4　模板化实践46 3.3　结构化提示词的应用与局限性48 3.3.1　应用场景48 3.3.2　局限性50 3.3.3　推理模型的结构化提示词52 3.4　本章小结53 第4章　特色功能玩法54 4.1　人格分类模式54 4.1.1　什么是人格分类模式54 4.1.2　主要人格类型55 4.1.3　人格切换技巧58 4.2　预判与预言家模式65 4.2.1　模式原则65 4.2.2　应用技巧66 4.3 “杠精”与说人话模式74 4.3.1 “杠精”模式75 4.3.2　说人话模式80 4.4　本章小结85 第5章　场景实战应用86 5.1　文案创作86 5.1.1　营销文案86 5.1.2　内容创作90 5.2　数据分析95 5.2.1　数据解读95 5.2.2　报告生成100 5.3　商业策划107 5.3.1　市场分析107 5.3.2　策略制定115 5.4　学习辅助122 5.4.1　知识整理122 5.4.2　学习规划128 5.5　本章小结135 第6章　高级应用技巧136 6.1　多轮对话优化136 6.1.1　对话链设计137 6.1.2　上下文维护152 6.2　通过深度思考完善提示词156 6.2.1　分析DeepSeek-R1深度思考过程157 6.2.2　优化后的详细提示词模板161 6.2.3　实际应用案例162 6.2.4　优化效果分析163 6.3　提示词框架的应用167 6.3.1　基础指令型框架167 6.3.2　场景描述型框架168 6.3.3　角色定义型框架170 6.3.4　解决方案型框架171 6.3.5　框架选择建议172 6.4　基于乔哈里视窗的沟通策略173 6.4.1　四象限沟通模型173 6.4.2　沟通效果优化177 6.4.3　实践建议179 6.5　本章小结180 第7章　工具集成与本地部署181 7.1　工具集成的多样化选择181 7.1.1　硅基流动181 7.1.2　纳米AI搜索184 7.1.3　秘塔AI搜索186 7.1.4　国家超算互联网187 7.1.5　英伟达平台189 7.1.6　Poe190 7.2　API集成与本地部署的实践方法191 7.2.1　API集成DeepSeek192 7.2.2　Ollama部署194 7.2.3　LM Studio部署198 7.3　工具集成与本地部署的对比分析200 7.3.1　数据安全性200 7.3.2　性能与计算能力201 7.3.3　成本201 7.3.4　用户体验202 7.3.5　扩展性与可持续性203 7.3.6　综合对比表204 7.4　本章小结205 第8章　DeepSeek的未来展望与进阶应用206 8.1　技术发展趋势与能力进化206 8.1.1　多模态能力的提升206 8.1.2　个性化定制支持207 8.1.3　自主学习能力208 8.2　应用场景的扩展与行业融合209 8.2.1　智慧办公209 8.2.2　创意产业210 8.2.3　行业智能化与新兴商业模式211 8.3　社会影响与未来展望212 8.3.1　对个人生活的影响212 8.3.2　对社会结构的影响213 8.3.3　对文化与价值观的影响214 8.3.4　面向未来的展望215 8.4　深入学习与进阶路径215 8.4.1　理论学习215 8.4.2　实践提升216 8.4.3　职业发展建议217 8.4.4　长期学习策略217 8.5　本章小结218

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