编辑常用欢乐龙城2开挂有挂吗(详细开挂教程)(喂饭级别的Deepseek高阶使用手册)

国产的大模型Deepseek,有多牛逼,我给你分析下它的6个杀手锏。1、强大。比肩ChatGPT的O1的推理能力,暂时没有之一。2、便宜。参数少,训练开销与使用费用小了一个数量...

国产的大模型Deepseek,有多牛逼,我给你分析下它的6个杀手锏。

1、强大。比肩ChatGPT的O1的推理能力,暂时没有之一。

2、便宜。参数少,训练开销与使用费用小了一个数量级。

3、开源。任何人均可自行下载与部署,提供论文详细说明训练步骤与窍门,甚至提供了可以运行在手机上的 mini模型。

4、免费。官方目前提供的服务完全免费,任何人随时随地可用。

5、联网。暂时唯一支持联网搜索的推理模型(GPT的o1和Google的都还不支持)

6、本土。它的母公司深度求索是一家很小规模的年轻中国公司,团队成员大多都是国内的应届毕业生或博士。

其实,这6点,一个大模型做到任何一点,都是非常牛逼的,而Deepseek是同时且全部做到了。

接下来上硬菜,手把手教你如何把DeepSeek用成你年薪百万的小助手。

一 6种高频使用场景

1 提效10000倍的信息收集

比如整理,Deepseek的使用场景,如果人工手动去做,全网信息浩如烟海,没有1个月搞不定的。

而我直接把,我的这个需求发给Deepseek,不到1分钟,就整理出了7种高频高效的场景。

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效率碾压人工。

更重要的是几乎不需要指令,对新手小白特别友好。

只需要你会用我开发的和AI对话的CHAT模型,会提需求和目标就可以。

2 教育与学习的超级外挂

DeepSeek在教育领域的应用主要集中在知识解答、题目解析和学习习惯培养等方面。

它的“深度思考模式”能够展示详细的思维链过程,帮助学习者理解知识关联性,培养自主学习能力。

在解答科学常识,比如“为什么能看到流星”时,DeepSeek不仅提供答案,还补充了观测方法和背景知识,适合教师和家长用于教学。

对于数学、物理等学科题目,DeepSeek能够通过多种方法反复验证,但图片识别能力仍需提升,我们需先让模型识别题目再解答。

3 长文写作或创作

DeepSeek在写作辅助、古诗词创作和故事生成等方面表现出色。

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可以快速生成古诗词(如七言绝句、李商隐风格诗、苏轼风格词),创作能力吊炸天。

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在儿童故事创作中,DeepSeek能够快速生成符合主题的睡前故事(如“诚实的小熊阿布”),帮助家长解决创作难题。

当然它的写作能力不仅限于创作,还能对文本进行深度分析,帮助用户提升写作水平。

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4 商业分析与决策支持

DeepSeek在商业场景中的应用包括数据分析、市场趋势预测和决策支持。

DeepSeek在垂直领域的专业内容生成能力突出,能够提供结构化的分析和建议,适合用于向上汇报和业务决策。

在时效性较强的任务(如新闻热点总结)中,DeepSeek能够通过联网搜索和深度思考模式,实时抓取并整理信息,输出多维度分析。

当然我的学员反馈,DeepSeek对股市分析的能力较弱,例如未提及每日互动与幻方的股权关系,但在宏观解读方面表现较好。

5 技术开发与编程辅助

DeepSeek在编程、代码优化和技术问题解答方面表现优异。

用户测试DeepSeek在技术问题(如Java性能评估、TypeScript类型优化)上的表现,认为其回答效果优于GPT-4,尤其在开放式问题上更具广度和深度。

DeepSeek在细节问题上存在错误概率较高的问题,例如对RandomAccessFile技术的误解,建议用户在使用时进行二次验证。

毕竟AI大模型,在当前阶段,幻觉问题难以避免。

DeepSeek的低算力需求适合端侧场景(如AI眼镜、机器人),能够结合视觉、触觉等信息做出更符合人类需求的反馈。

6 日常生活与娱乐

DeepSeek在日常生活场景中的应用包括旅游攻略、路况查询和文化互动。

比如还有很多场景,我最近在重庆大足旅行过年,它给我做的3-5天攻略,就像本地人朋友给你推荐的一样,而且方言婆婆都出来了。

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我让它分析丈母娘的个性,好确认相处方式,比我之前付费的心理咨询师专业太多。

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在路况查询等实时性要求较高的任务中,DeepSeek表现良好,能够结合联网搜索功能提供准确信息。

DeepSeek在文化理解与梗互动方面表现有趣。

DeepSeek在学术研究中的应用包括概念解释、文献分析和跨学科知识整合。

通过DeepSeek解释复杂概念(如“反身性”),能够用通俗易懂的语言和例子帮助用户理解高深理论。

DeepSeek在学术领域的表现优于传统搜索引擎,尤其在多维度分析和逻辑推理方面更具优势。

二 和DeepSeek对话的CHAT模型

客观的问答类问题,比如天气啊,比如某个城市的GDP呀等等,不用开深度思考模式,直接用它的V3模型就好了。

主观的问答类问题,也就是跟提问者的背景情况高度相关。

比如我想给社群的KOC们送一些定制礼物,这就跟我和收礼物的人高度相关了,我是谁,我为什么要送礼,我对这些礼物有什么要求等等。

比如我们前段时间让Deepseek生成一份服务指令定制客户的SOP,和提问者的情况又高度相关,你的公司是做什么的,你的客户是什么类型的,你服务他们有哪些流程,有哪些关键节点等等。

在Deepseek之前,大模型都是训练类模型,对指令(prompt)要求非常高,所以结构化指令非常受欢迎,我公司的一套指令,最高卖出了15万的价格。

但是Deepseek之后,大模型从此有了推理类,也就是对指令要求不高,只要你懂需求、会提问,就可以。

ChatGPT在2023年横空出世的时候,我开发了一个和AI对话的模型工具,火遍全网。

我用了Deepseek快1个月,发现依然有效,但是今天我免费开源给大家。

CHAT模型,我把它命名为CHAT模型,不是瞎编,瞎往ChatGPT上凑,是Character(角色), History(背景), Ambition(目标), Task(行动)的首字母缩写。

1 角色:给它一个角色身份,告诉它它是谁。

2 背景:给它充分的上下文背景信息。

3 目标:告诉它你要实现什么目标。

4 行动:明确告诉它帮你做什么。

接下来我们一个个来做拆分,形成手把手指南。

首先是角色(Character)部分。

当我们在为AI设计角色时,我们需要明确告诉AI它是什么角色,以及这个角色具有哪些特点和能力。

比如我们可以让AI扮演一个专业的编程教练,一位财经专家,或者一个资深的心理咨询师等等。

这样,AI就可以更好地理解我们的需求,为我们提供更专业、更个性化的服务。

例如,你可能会这样定义角色:“你是一位资深的生活方式专家,拥有丰富的生活经验和独到的生活观察。”

设计角色的时候,温馨提醒下,猛夸它一顿,效果更好。

比如说它是资深自媒体作家,就说它是备受读者追捧的作家,读者追他的文章就像追连载小说一样。

接下来是背景(History)部分。

在这一部分,我们需要详细描述问题的上下文环境,包括你当前的状况、你面临的问题或困难、你所具备的资源等等。

这样,AI才能更准确地理解你的问题,提供更有效的解决方案。

例如:“我是一个企业家,目前正在经营一个初创公司。我在管理团队和优化运营方面遇到了一些困难,我希望能得到你的专业指导。”

然后是目标(Ambition)部分。在这里,你需要清晰地描述你的目标,你希望通过AI的帮助达成什么样的结果。

这个目标需要符合SMART原则,即具体(Specific)、可衡量(Measurable)、可达成(Achievable)、相关(Relevant)和有时间限制(Time-bound)。

例如:“我希望在未来的三个月内,提高团队的效率20%,同时降低运营成本10%。”

最后是行动(Task)部分。

在这里,你需要明确地告诉AI你希望它为你做什么。

你可以按照某种方法论、框架或者风格来设计这个部分。

例如:“根据你的专业知识和经验,我希望你能为我提供一份详细的团队管理和运营优化的方案,包括具体的步骤、工具和资源等。”

三 如何3个月快速掌握AI技能

大家在刚开始学习AI指令技能的时候,可以用这么几个步骤。

第一,要充分把指令调教的底层逻辑CHAT模型看透。

第二,用这套模型去分析各种你看到的指令,无论差的,还是高质量的,分析什么呢,分析它们用到了CHAT模型的哪个环节。

第三,用CHAT模型去修改各种你觉得不太行的指令。

第四,去原创你自己的指令,和Deepseek对话,帮自己和客户自动化解决问题。

经过这4个步骤,和2-3个月的刻意练习,你差不多就是很多人口中心中的AI实战大佬了。

AI时代已来,只是尚未流行,你看了我的这篇文章,就是先行者。

来源:袁六伟

本文来自作者[向珊]投稿,不代表发展号立场,如若转载,请注明出处:https://www.fastcode.vip/yxjl/202509-15729.html

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  • 向珊
    向珊 2025年09月13日

    我是发展号的签约作者“向珊”!

  • 向珊
    向珊 2025年09月13日

    希望本篇文章《编辑常用欢乐龙城2开挂有挂吗(详细开挂教程)(喂饭级别的Deepseek高阶使用手册)》能对你有所帮助!

  • 向珊
    向珊 2025年09月13日

    本站[发展号]内容主要涵盖:国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育

  • 向珊
    向珊 2025年09月13日

    本文概览:国产的大模型Deepseek,有多牛逼,我给你分析下它的6个杀手锏。1、强大。比肩ChatGPT的O1的推理能力,暂时没有之一。2、便宜。参数少,训练开销与使用费用小了一个数量...

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