2025 注定是不平凡的一年,春节期间 DeepSeek 放出王炸模型 V3 和 R1,引爆国内外。
紧接着网上出现一系列“如何更好地使用 DeepSeek”的课程,当中质量参次不齐,让我们难以区分好坏。
为此,清华大学团队给我们带来了一份《DeepSeek:从入门到精通》保姆级学习手册。
对 AI 进行详细的讲解,凭借其高质量的内容且免费,在网上疯传,但少有人对它解读。
下面就跟大家一起对它进行深度解读学习。
初步认识
为什么 DeepSeek 新模型推出能火爆国内外?
它的独特之处不仅在于 “国产、免费、开源” 这些表层特征,更在于它的技术架构和应用场景的创新:
专注 AGI 的技术路线:
不同于一般的大语言模型,DeepSeek 将目光投向了通用人工智能,意味着它在处理复杂任务时有着更强的推理能力和创造力。
联网 + 深度思考的双模式:
让 DeepSeek 既能提供实时信息,又能进行深度分析,相当于同时拥有了“快思考”和“慢思考”的能力。
全方位的内容理解:
支持文件扫描和图片识别,这在实际工作场景中极其实用,比如可以直接分析报表、理解图表等。
提示工程的进阶之道
很多人觉得使用 AI 就是简单地提问题,但实际上,提示工程(Prompt Engineering)是一门需要不断精进的艺术:
结构化思维的重要性
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清晰的目标定义
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准确的约束条件
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合理的上下文提供
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期望结果的明确说明
情境设计的技巧
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角色定义:让AI扮演特定角色
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场景构建:提供具体的应用场景
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示例引导:通过案例说明期望输出
用 AI 玩转各大平台
在不同平台上使用 AI,关键是要理解每个平台的独特属性:
微信公众号:深度内容的智能创作
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使用 AI 构建完整的知识框架
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设计递进式的论述结构
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通过数据支撑增强说服力
小红书:种草艺术的智能升级
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场景化描写的自动生成
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个人化体验的真实表达
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互动引导的精准设计
抖音:视觉冲击的智能策划
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开场高能的剧情设计
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情绪共鸣的剧本创作
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传播性强的故事构建
微博:热点把握的智能助手
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实时热点的快速响应
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话题延展的创意发散
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互动话题的巧妙设计
AI 时代的必备能力
在 AI 时代,我们需要重新定义个人能力的构建:
AI 思维的培养
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理解 AI 的思维模式和决策逻辑
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掌握 AI 的能力边界和最佳应用场景
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建立人机协作的思维模式
整合能力的提升
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将 AI 能力与专业知识有机结合
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设计创新的工作流程
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打造难以复制的个人竞争力
持续学习的方法论
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建立个人知识管理系统
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发展创新性思维方式
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保持终身学习的态度
在 AI 浪潮中破浪前行
最后想说下,AI 不是威胁,而是赋能的工具,希望大家能找到自己的独特价值。
积极主动拥抱变化,并持续学习和实践,让 AI 成为我们工作和生活的助推器,而不是绊脚石。
而这份指南给我们带来清晰的 AI 使用进阶路径,帮助大家能在这个充满机遇和挑战的时代里,走得更稳、更远。
值得我们每个人都看一下,相信定有所帮助。
小贴士:扫描文末图片 获取完整的手册 PDF 文件。
程序员为什么要学大模型?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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