本报告主要全面介绍了DeepSeek这一AI工具的使用方法和应用场景。以下是主要内容：
一、DeepSeek基础介绍：
1.定义：DeepSeek是一款AI工具，具有强大的信息检索和内容生成能力。
2.核心功能：包括信息搜索、内容生成等，能够辅助用户高效处理各类任务。
3.下载与注册：提供了详细的下载和注册流程，方便用户快速上手。
二、提示词的使用与技巧：
1.提示词定义：用户输入给DeepSeek的关键词或短句，用于指导AI生成所需内容。
2.常见错误：如使用过于笼统或模糊的提示词，导致生成内容不符合预期。
3.技巧分享：如使用具体场景描述、三段式提示词模板等，提高生成内容的准确性和针对性。
三、DeepSeek在日常生活中的应用：
1.演讲稿/讲话稿：通过输入相关主题和场景，快速生成高质量的演讲稿。
2.制定旅游攻略：根据目的地、时间等条件，生成详细的旅游攻略。
3.制定饮食建议、储蓄方案等：根据用户需求，提供个性化的饮食、储蓄等建议。
四、DeepSeek在家庭教育中的应用：
1.记忆单词：利用DeepSeek生成有趣的单词记忆方法，提高孩子的学习兴趣。
2.拍照解答题目：通过拍照上传题目，DeepSeek能够迅速提供解答思路和步骤。
3.修改演讲稿、英语作文等：对孩子撰写的演讲稿、英语作文等进行润色和修改。
五、DeepSeek在职场工作中的应用：
1.整理会议纪要：快速整理会议内容，生成结构清晰的会议纪要。
2.写代码、做数据分析：DeepSeek能够辅助编写代码、进行数据分析等工作。
3.报表制作、简历撰写等：提供个性化的报表模板、简历撰写建议等。
六、DeepSeek在创业与自媒体中的应用：
1.制定招聘计划、岗位职责介绍等：为创业者提供招聘相关的文案支持。
2.写脱口秀段子、诗歌等：为自媒体人提供创意内容支持，如脱口秀段子、诗歌等。
3.图片诊断和修改：对自媒体人发布的图片进行诊断和修改建议。
七、DeepSeek的高级应用：
1.个股分析及投资建议：利用DeepSeek进行股市分析，提供投资建议。
2.板块投资分析及建议：对特定行业或板块进行深入分析，提供投资策略。
3.构建量化交易模型：利用DeepSeek的数据整合与情报挖掘能力，构建量化交易模型。
总结：该文件详细介绍了DeepSeek这一AI工具的基础功能、使用技巧以及在不同场景下的应用案例。通过学习和掌握这些内容，用户能够充分利用DeepSeek提高工作和学习效率，实现个人成长和职业发展。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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