面向审计行业DeepSeek大模型操作指南

于 2025-04-05 21:04:01 发布
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2025年2月8日，由南京审计大学计算机学院大模型团队主导编制的《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南（v1.0）》（以下简称《指南》）正式发布。作为国内首部聚焦DeepSeek大模型审计场景操作指南，其以"工具书+实践手册"双属性填补行业空白，为审计从业者提供人工智能技术应用的"操作地图"，也为审计行业智能化转型迈出关键一步。

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《指南》创新性地构建"六维一体"框架，涵盖DeepSeek大模型概况、审计适配版本、核心功能矩阵、部署路径、人机协作模式及典型案例库。针对审计领域痛点，重点解析数据采集与预处理、数据分析与挖掘、支持自定义分析模型、风险识别与评估、审计证据收集与管理、可视化与报告生成等六大核心能力，其中以三种不同渠道方式来介绍DeepSeek安装部署，并对DeepSeek如何在人机协作模式下成为审计人员助手进行了详细介绍，让审计人员更好理解和使用DeepSeek大模型。

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DEEP004：Deepseek发布R1模型，OpenAI推出智能体“Operator”

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DEEP006：DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通

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DEEP010：深度解读DeepSeek：原理与效应

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DEEP012：DeepSeek-R1颠覆性在于实现AI平权，重估资产价值

DEEP013：2025普通人如何抓住DeepSeek红利

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DEEP017：DeepSeek十问十答

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DEEP021：适合投资人的DeepSeek分析报告

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DEEP024：DeepSeek模型本地部署与应用构建

DEEP025：DeepSeek系列报告之AI+医疗

DEEP026：DeepSeek：全球AI影响（应用）

DEEP027：2025年DeepSeek行业级应用白皮书

DEEP028：DeepSeek行业应用案例集

DEEP029：详解DeepSeek：模型训练、优化及数据处理的技术精髓

DEEP030：2025年DeepSeek背景、模型技术及其对AI行业的影响分析报告

DEEP031：DeepSeek与AIGC应用

DEEP032：DeepSeek提示词工程和落地场景

DEEP033：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研

DEEP034：DeepSeek完全实用手册-从技术原理到使用技巧

DEEP035：Deepseek背景综述及在金融领域应用场景初探

DEEP036：DeepSeek自学手册：从理论到实践

DEEP037：山东大学：DeepSeek应用与部署

DEEP038：DeepSeek零基础入门手册

DEEP039：DeepSeek 搞钱指令库

DEEP040：DeepSeek大模型及其企业应用实践

DEEP041：湖南大学：我们该如何看待DeepSeek

DEEP042：DeepSeek在金融银行的应用方案

DEEP043：DeepSeek大模型生态报告

DEEP044：2025DeepSeek技术全景解析

DEEP045：DeepSeek给我们带来的创业机会

DEEP046：使用DeepSeek赋能家庭教育

DEEP047：DeepSeek原理与落地应用

DEEP048：DeepSeek私有化部署和一体机

DEEP049：DeepSeek大模型赋能政府数字化转型

DEEP050：DeepSeek企业落地应用讲义精华全版

DEEP051：从DeepSeek到Manus：AI如何重塑企业价值

DEEP052：deepseek对算力产业的影响

DEEP053：DeepSeek模型解读报告

DEEP054：DeepSeek十大关键问题解读

DEEP055：腾讯云 X DeepSeek产品技术方案

DEEP056：DeepSeek：AI赛道的超级引擎

DEEP057：解码DeepSeek构建医药行业新质生产力

DEEP058：DeepSeek、QwQ-32B与Manus技术解析、投研场景与量化应用

DEEP059：Deepseek之火，可以燎原

DEEP060：DeepSeek政务场景应用与解决方案

DEEP061：Deepseek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施

DEEP062：2025年DeepSeek军用场景智能化应用白皮书

DEEP063：DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来

DEEP064：DeepSeek 提示词设计、幻觉避免与应用

DEEP065：DeepSeek洞察与大模型应用-人工智能技术发展与应用实践

DEEP066：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用

DEEP067：DeepSeek技术溯源及前沿探索

DEEP068：OpenAI与DeepSeek引领行业生态重构

DEEP069：面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南

DEEP070：DeepSeek金融审计应用场景1000问

DEEP071：面向审计行业DeepSeek大模型操作指南

以下是报告部分内容

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来源：南京审计大学，互联互通社区推荐阅读，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表互联互通社区立场，转载目的在于传递更多信息。如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！

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DeepSeek特定领域知识图谱构建实战指南
武哥的博客
02-15 1912
今天我要和大家分享如何利用DeepSeek构建特定领域的知识图谱。知识图谱是AI系统的重要基础设施，它能帮助模型更好地理解和运用领域知识。通过DeepSeek的强大能力，我们可以半自动化地完成知识抽取、实体识别、关系构建等任务，大大提升知识图谱的构建效率。通过本文的学习，相信大家已经掌握了如何使用DeepSeek来构建特定领域的知识图谱。记住，知识图谱的构建是一个持续优化的过程，需要不断收集反馈并改进。小贴士：构建知识图谱时，先定义好本体结构非常重要，这就像是给知识图谱打好地基。构建实体间的关系网络。
南京审计大学2025面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.027页.pdf
最新发布
04-27
南京审计大学2025面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.027页.pdf
面向审计行业DeepSeek大模型操作指南.pdf
03-18
《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0》由南京审计大学计算机学院大模型团队编制，针对审计从业者介绍了DeepSeek大模型的基本概况、主要版本、审计能力和部署方法。DeepSeek是一款由杭州深度求索开发的大语言模型，具有强大的自然语言处理能力，在审计领域能够高效处理各类多源异构的审计数据、识别风险并生成审计报告。指南详述了模型通过数据清洗、分析挖掘、风险评估等方式提升审计工作的质量与效率，并给出了不同应用场景下的模型选择建议。此外，文章还覆盖了通过官方渠道、第三方渠道和本地部署的方式来安装使用DeepSeek的方法，并为初次接触的用户提供了一些实用的操作指导和技术提示，旨在让使用者能够快速掌握DeepSeek的各项特性，从而提高工作效率。
南京审计大学：面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南 2025
weixin_55366265的博客
03-08 271
该指南由南京审计大学工程审计学院等机构编写，旨在推动工程审计行业智能化转型，介绍了 DeepSeek 大模型在工程审计领域的应用，主要内容如下：DeepSeek 赋能工程审计DeepSeek 大模型凭借强大推理、中文理解优化、高效能低成本等优势，为工程审计带来变革。在法律法规解读上，自动剖析法规，减少人为理解偏差；智慧造价方面，学习历史数据生成新项目造价，减轻工作负担；招投标文件生成时，依据需求和...
湖南大学：我们该如何看待DeepSeek
03-06 55
在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek 作为一颗耀眼的新星，正逐渐走进大众的视野。为了帮助大家更好地了解 DeepSeek，湖南大学信息科学与工程学院教授、国家超级计算长沙中心常务副主任陈果，带来了一场主题为“2025 年我们该如何看待 DeepSeek -what, how. why. and next”的讲座。关注公众号：【互联互通社区】，回复【DEEP041】获取全部报告内容。精彩推...
什么？南京审计大学《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南》英文版来了？
weixin_59191169的博客
02-16 609
亲爱的读者们，我们有一个激动人心的消息要分享！南京审计大学2月8日发布的《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南》对应的英文版“DeepSeek Large Model Operation Guide for the Auditing Profession”今天重磅发布！无论您是审计行业的专业人士，还是对人工智能技术感兴趣的爱好者，这份指南都将为您提供宝贵的参考和实用的操作技巧。对啊，2月8日，中文版发布后，留学生院工作团队，只用了一个星期，就把英文版给翻译出来了。让我叫上我的留学生小伙伴一起去下载。
政务大模型：数字政府建设新引擎
m0_59235245的博客
11-08 1731
政务大模型是基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型，具有强大的自然语言处理能力、数据分析和预测能力。政务大模型能够理解和处理政务领域复杂的信息和知识，为政府提供智能化的决策支持和服务。
大模型和数据要素赋能数字政府建设方案
weixin_44094929的博客
05-01 822
总之，我们的工作为数字政府建设注入了新的活力和智慧，让政府更好地服务于人民，推动了社会的繁荣和发展。更重要的是，我们的用户管理模块还有权限管理的功能，也就是说，它会根据每个用户的角色和权限，来控制他们可以访问的功能模块和数据范围。其次，为了提供更全面的数据支持，我们要积极拓展数据要素来源，整合各类有价值的信息，确保数字政府建设拥有坚实的数据基础。最后，团队协作和沟通能力是实现数字政府建设目标的重要保障，我们要加强这方面的培训，提升团队成员的综合素质和业务水平，共同推动数字政府建设迈向新的高度。
DeepSeek超全使用指南（2025最新版）-从入门到精通
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Z987421的博客
02-06 4万+
在AI工具井喷的2025年，DeepSeek凭借其强大的中文理解能力和场景化解决方案，成为职场人、创作者和开发者的效率神器。本文将手把手教你解锁DeepSeek的全部潜能，让你的生产力实现指数级飞跃。DeepSeek R1正式入驻Azure AI Studio，成为首个直连全球GPU资源池的中国大模型。这记重拳直接击碎"东西方AI生态隔离"的幻想——当华盛顿还在讨论技术封锁法案时，中国AI已用代码轰开微软帝国的大门，聪明的中国用户早已用DeepSeek写完周报、搞定投标书、甚至生成年会相声剧本。
《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0》.pdf
02-22
《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0》是一本专门针对审计从业人员的指南手册，由南京审计大学计算机学院大模型团队编制并提供，发行日期为2025年2月8日。这份手册详细介绍了DeepSeek大模型的基本概况、主要...
南京审计大学发布《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0》
03-23
京审计大学发布《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0》。 抓住当前最火的AI。审计专业、会计师很有用
如何用提示词给AI模型戴上“金箍“：5大类技巧有效减少幻觉生成
weixin_66005172的博客
02-21 663
实时纠错机制 当用户指出「上文中量子计算距离数据有误」，立即追加： 「注意：前序回答中量子比特稳定性数据需重新核查，优先采用2024《自然》论文」 这种动态修正使后续回答准确率立即回升至94%，形成持续优化的对话闭环。渐进式追问 用户：简述AI在医疗的应用 → 模型回答后追问：「详述AI在病理切片分析中的准确率数据」 通过类苏格拉底对话法层层深入，某案例库显示，四轮渐进提问可将回答细致度提升3倍，同时降低笼统叙述导致的错误率。在事实核查任务中，该方法能额外发现23%的潜在错误，尤其擅长识别过时的统计数据。
DeepSeek | 央企接入DeepSeek应用观察：“3T”特点、8大用途
m0_59235945的博客
02-26 1306
2025年2月19日，国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会，总结国资央企发展人工智能进展成效，研究部署下一步重点工作。会议强调，国资央企要抓住人工智能产业发展的战略窗口期，强化科技创新，聚焦关键领域加快掌握“根技术”，坚定攻关大模型，积极参与开放生态建设，推动产生更多“从0到1”的原始创新，加速推进成果转化和产业化发展。在“人工智能+”战略落地大潮中，国产开源模型的佼佼者——DeepSeek，凭借其卓越的工程优化能力、高超性能以及经济实惠的成本优势，在众多解决方案中脱颖而出。
从DeepSeek到Manus：AI如何重塑企业价值
般若
03-14 913
本文是对华中科技大学发布的《从DeepSeek到Manus：AI如何重塑企业价值》的总结和摘要，并提供相应的思维导图及原报告PDF下载。
比DeepSeeK更牛？从爆火的Manus 看 AI Agent 的价值重构与 2025 年 AI 发展趋势
python1234567_的博客
03-07 1416
尽管 Manus 标志着重大突破，AI Agent 仍面临三重瓶颈：开放式任务局限：当前系统擅长标准化作业（如报告生成），但对创造性需求（如品牌策划）处理能力有限。需引入对抗生成网络提升创新性。个性化适配成本：企业定制需求与通用性存在矛盾，Monica.im 采用 “基础版 + 行业套件” 模式平衡两者，但医疗等强监管领域仍需突破合规壁垒。能源效率约束：运行复杂 Agent 的算力消耗高达传统 ChatBot 的 20 倍，需通过神经架构搜索（NAS）优化能耗比。
DeepSeek使用操作手册
encoding-console的博客
02-08 6451
DeepSeek 是一款先进的数据分析与模型训练工具，旨在帮助用户高效处理大规模数据集并进行深度学习模型的训练与优化。本手册将详细介绍 DeepSeek 的安装、配置、基本操作、高级功能以及故障排除方法。
DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
Arthur Guo 的专栏
02-11 1513
知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱（Knowledge Graph, KG）、语料库（Corpus）和联邦学习（Federated Learning, FL）的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下，整合分布式的知识图谱和语料库资源，构建一个共享的智能模型，用于知识推理、语义理解和多模态任务。
《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南（v1.0）》
03-20
### DeepSeek大模型在审计行业的操作指南 v1.0 #### 一、概述 DeepSeek系列模型是一组强大的开源大型语言模型，适用于多种应用场景。尽管其主要设计目标并非专门针对审计行业，但通过适当配置和调整，可以将其应用于审计工作中的多个环节。例如，在数据分析、文档审查以及合规性评估等方面提供帮助[^1]。 #### 二、基本设置与部署方式 为了使DeepSeek更好地服务于审计需求，需注意以下几点： - **平台选择**：官方支持网页端和手机APP两种访问形式。对于复杂度较高的审计任务建议优先考虑网页版以获得更佳体验效果。 - **模型选用**：“深度思考(R1)”适合处理需要深入逻辑推导的任务；而未启用此选项时，默认使用的V3对话模型则更适合日常交流性质的工作流。 #### 三、具体应用案例 以下是几个可能的应用方向及其实施方法： ##### 数据分析辅助工具开发 利用版本控制理念来管理不同阶段的数据处理脚本或算法改进过程是非常重要的实践之一。比如当构建一个用于检测财务报表异常点的新模块时，可以通过创建类似下面这样的分支结构来进行迭代优化[^2]: ``` v_initial ——[初步实现]——> v_feature_addition ——[性能调优]——> final_version ``` ##### 文档自动化审核流程建立 考虑到Tongyi Finance这类专注于特定垂直领域的预训练模型所具备的优势特性(如经过大量专业资料训练从而拥有较强的理解能力和精准的回答)[^3], 可以为内部文件审阅制定一套标准化程序。这不仅提高了工作效率还减少了人为失误的可能性。 #### 四、注意事项 由于当前网络连接搜寻服务尚未开放, 用户如果希望获取最新资讯或者实时更新的内容，则需要手动定期同步相关信息源至本地数据库中再供系统查询使用。 ```python import requests def fetch_latest_data(url): try: response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Failed to retrieve data from {url}. Status code: {response.status_code}") except Exception as e: print(e) data_url = "http://example.com/api/audit_updates" local_db_path = "/path/to/local/database" latest_info = fetch_latest_data(data_url) if latest_info is not None: save_to_local(latest_info, local_db_path) else: handle_error_case() ```
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