DeepSeek 三种模式对比
基础模型（V3）：通用模型（2024.12），G效便捷，适用于J大多数任务，
“规范性 ”任务
• 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，
“开放性 ”任务
• 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至2024-7
你想要生成什么样的文案？ 这样的文案具备哪些特征？ 你要针对什么生成类似文案？ 篇幅、用词、结构优化
如何使用DeepSeek批量生成新媒体文案？
如何使用DeepSeek开发AI应用？
如何使用DeepSeek进行市场调查？
如何利用DeepSeek实现人机G效协作？
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提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息,包括指令、上下文和期望,为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容
讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，聚焦提示词工程与产业实践两大核心模块，延续前序对AIGC底层逻辑的探讨，系统拆解如何通过自然语言交互充分释放DeepSeek潜能
进一步探讨大模型和AIGC的底层工作机制，旨在帮助读者突破工具应用的局限，理解DeepSeek和AIGC的深层次价值。后，介绍如何科学选择与G效使用 AI 工具，为大家提供更具深度与实用性的应用场景的指导，给听众带来更落地的AI应用价值
基于长思维链的推理可以在一定程度上提G模型的可解释性,提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程，减少黑箱推理
一是 DeepSeek 或宣告此前的美国对华芯片限制可能适得其反;二是 A 股 AI 能否出现有壁垒的应用和消费端龙头;三是算力需求会增加还是减少
DeepSeek-R1入冷启动数据和多阶段训练流程,开源的蒸馏模型在推理基准测试中创下新纪录,验证了纯强化学习在 LLM 中显著增强推理能力的可行性
轻量化架构配合量化剪枝技术，使Al推理首次真正突破硬件限制， 部署成本从G端GPU扩展至消费级GPU;云厂商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“弹药”与用户覆盖能力
清华大学团队介绍了DeepSeek的功能、应用场景和使用方法，并提供了关于如何G效利用AI模型的深入指导;提出了多种提示语策略,提供了具体的提示语设计建议
可交互内容平台的市场规模将达到500亿元人民币；AI伴侣有望打开百亿级别的市场空间；互联网社区的市场规模将达到1.5万亿美元；机器人的市场规模将达到2000亿美元
未来的AI搜索将更加智能，能够实现多轮对话交互;AI搜索将渗透到更多行业;AI搜索将采用更先进的加密技术，确保用户数据的安全;从技术突破到应用场景拓展
新碶街道创新性地引入了“无人机+AI”系统，实现了对城市综合执法的智能升级,实现全天候无人值守,全流程自动作业,拓展了非现场执法的新模式,提升了执法效率与精度
利用机器学习算法进行设备健康监测与故障预测，保障 航行安全并降低维护成本;实现了从传统人工操作向自动化作业的重大转变,支撑起“千万箱级”的码头作业能力
