清华/北大/浙大DeepSeek资源全清单：12份官方文档名称+核心亮点速查

清华北大浙大DeepSeek资源清单速查
最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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#DeepSeek #人工智能

为帮助开发者快速获取高质量学习资料，本文整理清华、北大、浙大发布的12份DeepSeek官方文档名称及核心亮点，所有资源均标注下载方式。建议收藏后按需取用！


清华、北大、浙大DeepSeek学习资源全汇总https://download.youkuaiyun.com/download/d0r1e5a1m/90448885

一、清华大学资源（6份）

1. 《DeepSeek从入门到精通》

亮点：104页系统教学，含代码生成/模型调优/API对接全流程
 

2. 《DeepSeek如何赋能职场应用？》

亮点：万字项目书撰写/PPT智能排版/会议纪要自动生成实战
 

3. 《普通人如何抓住DeepSeek红利》

亮点：AI副业变现路径分析，含直播话术模板/社群运营SOP


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「完整」AI文档库 | 终于等到你，《复旦大学：大语言模型能力来源与边界》
u014527622的博客
06-03 992
又到了一个星期分享AI相关文档的时候了。AI学习不但需要实践，同时也需要阅读一些相关的文档，来增强理论知识。
2025清华大学：DeepSeek教程全集（PDF+视频精讲，共10份）.zip
03-22
第一课：Deepseek基础入门 第二课：DeepSeek赋能职场 第三课：普通人如何抓住DeepSeek红利 第四课：让科研像聊天一样简单 第五课：DeepSeek与AI幻觉 第六课：基于DeepSeek的AI音乐词曲的创造法 第七课：AIGC发展研究...
浙大一出手就是王炸！浙江大学·DeepSeek手册Ⅰ、Ⅱ+全程视频讲解！
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「提效」AI办公 | 小升级大能量！DeepSeek-R1-0528更新藏着这些黑科技
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05-30 870
昨天上一期文章中大师兄还说“AI世界真的是一日千里，百花齐放。发布会是连着不断，新产品新模式也是层出不穷。
「疯了」扣子空间注册上线 3 天崩 2 次 | 这产品要革谁的命？ 不玩虚的，深度评测。
u014527622的博客
04-27 1178
扣子空间功能初评测。
51c大模型~合集125
whaosoft~aiotの开发板商城
05-08 3169
整个过程在与环境的互动中完成，环境负责验证任务的合理性和解答的正确性，并为模型提供奖励反馈。在这一范式下，研究团队训练了新的模型 Absolute Zero Reasoner（AZR），以代码执行器作为真实环境，自动生成并解决三类代码推理任务，涵盖归纳、演绎与溯因推理，依赖环境可验证的反馈实现稳定训练。在最核心的比较中，AZR-Coder-7B 在多个代码与数学推理基准上取得了当前同规模模型中的最优结果，不仅在总体平均分上领先，更在代码任务平均得分上超越了多个依赖人工任务训练的模型。他的导师是黄高教授。
51c大模型~合集173
whaosoft~aiotの开发板商城
08-25 2234
当 AI 不再局限于逐帧生成，而是具备了从整体出发的规划能力 —— 理解情节的推进、协调画面的连贯性、控制运动的节奏，长视频生成便迈出了从 “ 片段拼接” 走向 “统—表达” 的关键—步。借助其近实时的生成能力，创作者可以在快速反馈中不断调整与完善自己的构想，让创意更自由地流动。即便谷x歌x曾宣称其现在大约一半的代码都是 AI 编写的，但这一说法也备受质疑，一些开发者还曾表示谷x歌x可能把自动代码补全的部分也算成 AI 生成的代码了，也有不少人质疑谷x歌x究竟在生产环境中部署了多少这些 AI 生成的代码。
【Reading Notes】（7）Favorite Articles from 2024
bryant_meng
01-17 6382
我可以毫不犹豫地告诉你们，你们所做的每一个决定、每一项努力、每一次招聘、取得的每一个成就，以及你们所塑造的公司文化，都将在接下来的30天内决定公司的命运——是充满活力、持续成功，还是走向破产。这种需要，具体而言，就是客户在模型上的选择，毕竟“没有一个模型可以一统天下”，每个模型都有自己所擅长的领域。这次，OpenAI着重介绍了Sora的几项功能：Remix（重混）、Re-cut（重新剪辑）、Storyboard（故事板）、Loop（循环）、Blend（混合）以及Style presets（风格预设）。
51c大模型~合集127
whaosoft~aiotの开发板商城
05-12 2234
在实际使用场景中，可能需要传输的数据量本身就不大，只是会偶发出现一些【大数据】传输的情况，因此我们没必要预留更大的shm空间，来应对这些只是偶发情况，这样会造成内存的浪费。（3）对于小数据(<=10MB)，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看不懂也没关系，我们马上来说细节）。
51c大模型~合集178
whaosoft~aiotの开发板商城
09-05 4046
代码本身不再珍贵 —— 当然，编写代码仍然是一门艺术，有时你仍会享受手工编写代码的乐趣，但更多时候，关注点在于你要创造的东西，而不是创造的过程。这不仅仅是表面功夫。突出用例的作者可以帮助组织规范 AI 技能的使用，解答疑问，并发现新的机会，尤其是在精干的团队中，他们肩负着多重职责。在最近的一次访谈中，Claude Code 负责人 Boris Cherny 透露了他们构建该产品的时的一些细节，包括极简易用、高度可扩展的产品理念，真实体感大于 benchmark 的评估标准，极致的用户反馈响应机制等。
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清华大学DeepSeek第1弹：DeepSeek：《从入门到精通》
03-01
清华大学DeepSeek推出的《DeepSeek：从入门到精通》详细介绍了DeepSeek公司及其产品，以及如何使用这些工具来解决实际问题。DeepSeek是一家专注于通用人工智能的中国科技公司，其核心产品DeepSeek-R1是一款开源推理...
清华deepseek入门到精通文档 夸克网盘资源下载
02-07
我刚看完这份清华的 PPT，被 DeepSeek 狠狠惊艳到 它功能太强大啦，写文案、生成代码不在话下，还能辅助决策、做数据分析，连诗歌故事创作都OK！清华专家还分享超多实用技巧，像避免 AI 幻觉、设计超棒提示语，全是...
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清华大学DeepSeek与DeepResearch：让科研工作变得如同聊天般简单
02-26
内容概要：本文介绍了清华大学和北京航空航天大学合作推出的DeepSeek与DeepResearch两项先进技术工具。这两款工具旨在简化科研过程，使得数据采集、处理、挖掘和可视化等环节都能通过简单的命令完成。具体地，...
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1824
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 2181
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1171
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 887
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1397
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1631
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
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