3 月 25 日,DeepSeek V3 模型完成了小版本升级,当前版本号为 DeepSeek - V3 - 0324 。其使用方式十分便捷,登录官方网页、APP 或者小程序,进入对话界面后,关闭深度思考功能,就能开启体验之旅。
官方网址为:www.deepseek.com/
新版本运用强化学习技术,在数学、代码类相关评测集中,取得了超越 GPT - 4.5 的优异成绩。接下来,为大家详细介绍 DeepSeek V3 丰富多样的使用场景。
一、前端开发应用
(1)创建个人网站原型
提示词 1:
帮我写一个个人网站的原型 demo,要求涵盖个人介绍、产品介绍以及社交媒体联系方式等板块。
提示词 2:
制作一个 html 页面,用于展示 AI 神器推荐的首页。整体采用深色模式,设计简洁且具备未来科技感。操作时,直接点击网页端右下角即可运行 html。也可以将代码复制出来,在桌面新建文本,把后缀名改为 html,粘贴代码后,双击用浏览器打开。
(2)生成特定主题网页
提示词 3:
帮我生成一个 html 页面,用于展示 deepseek 历史的 ppt 网页。
二、中文写作助力
提示词:以 xx 为关键词,创作一篇关于 xx 生平的散文 。
官方给出的示例作品相当惊艳,不禁让人感叹,这样的文章要是呈现在阅卷老师面前,会得到多高的分数呢!
三、网页整合开发
(1)打造文章生成器网页原型
尝试将前面的应用进行整合,利用 DS 开发一个文章生成网站。这里提供一些自行整理的提示词供大家参考:
提示词:
帮我构建一个文章生成器的网站原型 demo。具体要求如下:
- 整体画面简洁,具有科技感,采用深色模式。
- 首页设置一个输入框,并显示 “以 xx 为关键词,写一篇关于 xx 生平的散文”,以此提示作者输入内容。
- 点击 “立即生成” 按钮后,文章生成以及 5 个标题生成的接口调用 deepseek 的 API 。
- 生成过程中,展示一个趣味性的进度条。
- 生成完成后,展示文章内容,同时在侧面展示 5 个标题。
- 配备重新生成的按钮。
(2)实际开发流程
按照上述提示词生成原型后,将代码中的 API 调用接口修改为 ds 接口进行测试。
接着,前往阿里云购买服务器域名,完成这一系列操作后,一个属于自己的文章生成网站就成功搭建起来了。这一过程让不少前端程序员都感受到了强烈的危机。
四、游戏编写体验
提示词:
给我编写一个交互式、具备移动端响应的 Flappy Bird 游戏,重点要保证游戏趣味性。
操作方法与前端开发类似,直接点击网页端右下角运行 html 。
或者复制代码,在桌面新建文本,更改后缀名为 html,粘贴代码后,双击用浏览器打开即可查看展示效果。
五、定制英语学习小程序
这一应用源自央视推荐的示例。首先拍摄一张单词表,然后将其传给 DS。
(1)生成记忆卡
提示词:
生成记忆卡,要求如下:
- 界面设计精美直观,单词卡片能够实现 360 度翻转,卡片下方设置一个随机切换下一词的按钮。
- 交互按钮功能正常,布局合理,不能出现重叠重合现象。
- 确保所有 15 个单词都包含其中,一次性完整生成,不可遗漏。
(2)生成填空题
根据以上单词,生成「四级」级别的英语单词 4 选 1 中短句填空题,并输出成可通过点选交互的 html 格式,方便用户复习测试使用。具体要求为:
- 每道题的正确答案不一定局限于给定单词,以强化单词记忆为目的。
- html 界面 UI 设计要具备鲜明的色块和交互设计感。
- 将答案和解析放置在每道题目卡片的翻转页,完成答题后,设置单独的 check answer 键触发翻转页面,并用中文给出每道题的解析。
- 每道题的 4 个选项显示在题目下方。
(3)拓展应用
大家可以结合自己的英语书,开发定制版单词记忆小程序,或者围绕此方向开发相关产品。
六、图片生成教程
通常常见的图片格式有 png、jpg、webp 等,不过 DeepSeek 目前仅支持直接生成 SVG 格式的图片。我们可以让它生成一个 html,再转换为可下载的 jpg 格式图片。
提示词:
模仿小红书爆款格式,展示以下内容:
标题:DeepSeek 使用技巧
技巧:
将整个回答以小红书卡片的风格展示,用 html 输出,具体要求:
每块文本对应一个卡片,每个卡片都提供下载为 png 的按钮,但生成的图片中不要显示这个按钮。
不要对文本内容进行调整。
整体配色简约,卡片设计美观。
生成效果图后,点击下载就能够将其作为图片使用了。如今,AI 浪潮正悄然改变着我们的生活方式,积极学习并运用 AI 技术,或许能帮助我们更快地跟上时代潮流,实现共同进步。
万能提问模板:背景 + 需求 + 约束条件(可选)。例如:我家小孩读初一(交代背景),怎样提高他的英语水平(提出需求),不需要考虑口语问题 (约束条件,可选)。
让 DeepSeek “说人话”。比如:我想了解 DeepSeek 成本这么低的原因。说人话。
模仿人物回答。比如:模仿李白,写一首 “万事如意” 的藏头诗。
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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
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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
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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
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- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
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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。