上篇 從零入門，DeepSeek深度揭秘
第1章 DeepSeek：全球AI競爭破局者 002
1.1　認知：火爆全網(wǎng)的DeepSeek 002
1.1.1　什么是DeepSeek 002
1.1.2　DeepSeek在何種背景下誕生 003
1.1.3　為什么DeepSeek能出圈 005
1.2　能力矩陣的三維突破 007
1.2.1　基礎模式：認知效率的范式革命 007
1.2.2　聯(lián)網(wǎng)搜索模式：實時信息整合引擎 010
1.2.3　深度思考模式：復雜決策支持系統(tǒng) 011
1.3　撥開迷霧：DeepSeek真相 012
1.3.1　DeepSeek的訓練成本之謎 012
1.3.2　DeepSeek不只是底層創(chuàng)新 013
1.3.3　AGI加速引擎—DeepSeek 014
1.3.4　實戰(zhàn)：開始第一個DeepSeek探索 015
第2章 技術架構：工業(yè)級AI基礎設施 018
2.1　預訓練技術的工程化實踐 018
2.1.1　GRPO算法 018
2.1.2　模型蒸餾 019
2.1.3　純強化學習 021
2.2　推理核心技術 022
2.2.1　MLA機制 022
2.2.2　MoE架構 023
2.2.3　多令牌預測機制 024
2.2.4　長思維鏈冷啟動 025
2.3　其他關鍵技術 027
2.3.1　數(shù)據(jù)處理與存儲技術 027
2.3.2　安全與隱私保護技術 028
2.3.3　開源技術 029
第3章 能力圖譜：AI生產力的釋放邊界 030
3.1 文本自動生成 030
3.1.1　文本創(chuàng)作：論文、故事、詩歌 030
3.1.2　長文本摘要生成 032
3.1.3　內容簡化與優(yōu)化 033
3.2 自然語言識別與分析 034
3.2.1　文本分類：主題標簽和垃圾內容審核 034
3.2.2　知識推理：生成答案和因果分析 035
3.2.3　語義分析：意圖識別和實體提取 036
3.2.4　基于評論、反饋的情感分析 037
3.3 編程與代碼相關 038
3.3.1　代碼生成：生成代碼片段和補全代碼 038
3.3.2　代碼調試：錯誤分析與修復建議 040
3.3.3　技術文檔處理：API文檔和代碼庫 041

中篇 快速上手，DeepSeek操作攻略
第4章 商業(yè)邏輯：重塑AI市場經(jīng)濟版圖 044
4.1 被重塑的AI商業(yè)價值 044
4.1.1　商業(yè)化之源—需求 044
4.1.2　顛覆AI產品的性價比 045
4.1.3　價值融合：軟硬件齊發(fā)展 046
4.1.4　資本活躍，引爆AI行業(yè) 046
4.1.5　DeepSeek大模型技術帶來新趨勢 047
4.2　DeepSeek商業(yè)化路線 049
4.2.1　DeepSeek三大商業(yè)模式 049
4.2.2　具體盈利場景盤點 051
4.2.3　演進：從Phase1到Phase3 052
4.2.4　風險對沖機制 053
4.3 陽謀：開源的DeepSeek 054
4.3.1　為什么DeepSeek選擇開源 054
4.3.2　開源背后的致富之謎 055
4.3.3　商業(yè)版圖：上百個應用接入DeepSeek 057
4.3.4　釘釘與DeepSeek的奇妙碰撞 057
第5章 準備工作：與DeepSeek創(chuàng)建連接 059
5.1　AI控制臺：熟悉DeepSeek界面 059
5.1.1　關鍵點之熟悉主界面布局 059
5.1.2　關鍵點之導航欄操作 062
5.1.3　關鍵點之視圖設置 063
5.2　三分鐘創(chuàng)建AI伙伴 063
5.2.1　移動版：注冊、登錄等 064
5.2.2　網(wǎng)頁版：訪問、搜索等 066
5.2.3　API版：獲取密鑰、開發(fā)配置 068
5.2.4　實戰(zhàn)：用網(wǎng)頁版DeepSeek生成宣傳稿 069
5.3　DeepSeek本地化部署 071
5.3.1　是否有必要做DeepSeek本地化部署 071
5.3.2　達人必備：本地化部署教程 072
5.3.3　本地化部署商業(yè)生態(tài)展望 073
第6章 指令輸入：正確表達需求與任務 075
6.1 解構強大的指令DNA 075
6.1.1 指令的形式 075
6.1.2　指令包含的三大元素 076
6.1.3　指令元素組合矩陣 077
6.1.4　案例：程序員指令出錯導致代碼Bug 078
6.2　常用指令類型及公式 079
6.2.1　扮演專家型指令 079
6.2.2　知識蒸餾型指令 080
6.2.3　顆粒度調節(jié)型指令 081
6.2.4　時間軸推演型指令 082
6.2.5　情境模擬型指令 083
6.3　高手指南：如何讓指令效果倍增 084
6.3.1　正確定義需求，減少模糊性 084
6.3.2　在指令中加入引導性問題 085
6.3.3　控制好指令的長度 086
6.3.4　多次迭代，別期待一次成功 087
6.3.5　實戰(zhàn)：設計一個淘寶店文案指令 088
第7章 問題處理：一鍵式排憂解難 090
7.1　基礎問題處理：直接對話 090
7.1.1　準確描述問題 090
7.1.2　添加適當?shù)募s束條件 091
7.1.3　選擇合適的DeepSeek模式 092
7.1.4　實戰(zhàn)：用DeepSeek設計一份理財計劃 093
7.2　復雜問題處理：分解是關鍵 095
7.2.1　按照流程分解問題 096
7.2.2　按照邏輯層次分解問題 096
7.2.3　按照模塊內容分解問題 097
7.3　專業(yè)問題處理：保證專業(yè)度 098
7.3.1　前期準備：明確目標+收集資料 098
7.3.2　提問專業(yè)度：明確身份+專業(yè)術語 099
7.3.3　提問后處理：評估與驗證 100
7.3.4　實戰(zhàn)：以律師身份分析合同法律風險 101
第8章 輸出優(yōu)化：持續(xù)提高結果質量 103
8.1　多輪對話：追問與澄清 103
8.1.1　追問難懂的內容 103
8.1.2　澄清有歧義的回答 105
8.1.3　要求DeepSeek補充信息 106
8.1.4　案例：多輪對話獲得高質量財經(jīng)論文 106
8.2　如何修正結果 108
8.2.1　指出內容的不足之處 108
8.2.2　給DeepSeek一些調整方向 109
8.2.3　必要時，讓DeepSeek重新生成 110
8.3　升級—讓結果有更高質量 111
8.3.1　從不同角度再次提問 111
8.3.2　引導DeepSeek深度挖掘問題 112
8.3.3　延伸—討論相關話題 114
第9章 進階操作：做DeepSeek高級用戶 116
9.1　解密：那些隱藏的操作 116
9.1.1　自定義模型訓練：打造專屬AI助手 116
9.1.2　跨語言支持：拒絕語言障礙 117
9.1.3　實時協(xié)作：異地團隊必備 118
9.1.4　案例：90后對DeepSeek的個性“投喂” 118
9.2　復雜的可視化DeepSeek 119
9.2.1　結構化內容：表格、代碼注釋等 120
9.2.2　更高級的可視化報告 121
9.2.3　實戰(zhàn)：嘗試用DeepSeek生成圖片 121
9.3　向DeepSeek高級用戶進階 123
9.3.1　多模型聯(lián)動：與ChatGPT等融合 123
9.3.2　切換思考模式：功能價值最大化 124
9.3.3　用戶社區(qū)：資源共享與交流 125
9.3.4　案例：美妝博主用DeepSeek創(chuàng)作抖音腳本 125
下篇 產業(yè)重塑，垂直場景的深度賦能
第10章 電商場景：賦能電商AI化全流程 128
10.1　前期決策：DeepSeek幫選品 128
10.1.1　生成市場分析報告，給選品建議 128
10.1.2　捕捉消費趨勢，布局熱門品類 129
10.1.3　調研競品，瞄準差異化賣點 130
10.2　中期運營：DeepSeek懂運營 131
10.2.1　批量生成爆款文案 131
10.2.2　策劃個性化營銷活動 132
10.2.3　創(chuàng)作直播腳本：助力高效直播 132
10.2.4　實戰(zhàn)：和DeepSeek策劃一場10萬+直播 133
10.3　后期管理：DeepSeek能統(tǒng)籌 135
10.3.1　智能用戶服務與支持 135
10.3.2　為企業(yè)抓取白名單供應商 137
10.3.3　預測庫存，提供庫存管理建議 138
10.3.4　案例：天貓店鋪通過DeepSeek篩選供應商 139
第11章 傳媒場景：推動數(shù)字智媒新發(fā)展 140
11.1　更輕松的內容創(chuàng)作 140
11.1.1　創(chuàng)意風暴：為媒體人策劃選題 140
11.1.2　素材搜集與分類整理 142
11.1.3　輔助撰寫新聞稿和宣傳稿 143
11.1.4　實戰(zhàn)：用DeepSeek創(chuàng)作《哪吒之魔童鬧�！沸麄鞲� 144
11.2　DeepSeek賦能內容分發(fā) 146
11.2.1　內容跨平臺分發(fā)，引爆影響力 146
11.2.2　個性化動態(tài)興趣圖譜分析 148
11.2.3　分發(fā)渠道優(yōu)化與改進建議 150
11.3　高級操作：跨媒體內容整合 151
11.3.1　智能審核：敏感信息識別+輿情監(jiān)測 152
11.3.2　媒體資源管理：媒體數(shù)據(jù)分類更智能 153
11.3.3　半島傳媒接入DeepSeek，智能化發(fā)展 153
第12章 金融場景：監(jiān)管與創(chuàng)新的動態(tài)平衡 155
12.1　新身份：投資AI助手 155
12.1.1　生成行業(yè)研究報告 155
12.1.2　智能分析公司基本面和項目 157
12.1.3　個性化投資方案創(chuàng)作 157
12.1.4　實戰(zhàn)：為白領客戶制訂投資方案 159
12.2　賦能金融風控工作 160
12.2.1　市場風險預警 160
12.2.2　信用評估與實時反欺詐 161
12.2.3　金融機構操作風險識別 162
12.2.4　案例：東證期貨與DeepSeek強強聯(lián)手 162
12.3　守住底線—合規(guī) 164
12.3.1　反洗錢（AML）管理 164
12.3.2　生成監(jiān)管政策分析報告 165
12.3.3　金融人合規(guī)培訓與教育 166
第13章 教育場景：強化現(xiàn)代教育科技感 168
13.1　驚喜，用DeepSeek備課 168
13.1.1　設計高質量教案 168
13.1.2　智能組卷與答案分析 170
13.1.3　教學材料推薦與整理 171
13.1.4　實戰(zhàn)：用DeepSeek生成數(shù)學周測卷 173
13.2　個性化教學與學習 175
13.2.1　人機協(xié)同雙師課堂 175
13.2.2　個性化學習方案規(guī)劃 176
13.2.3　小信DeepSeek：智能體學習平臺 177
13.3　更有科技感的課后管理 177
13.3.1　輕松布置與批改作業(yè) 178
13.3.2　個性化課后輔導 178
13.3.3　家校溝通：智能共享信息 180
第14章 醫(yī)療場景：加速醫(yī)療數(shù)智化轉型 181
14.1　AI醫(yī)療下的診治模式 181
14.1.1　醫(yī)療影像分析與診斷輔助 181
14.1.2　決策支持：用藥和手術規(guī)劃 182
14.1.3　案例：醫(yī)渡科技用DeepSeek加速轉型 183
14.2　DeepSeek升級醫(yī)療服務 184
14.2.1　生成并管理患者電子病歷 184
14.2.2　運營轉型：醫(yī)療質量評估+成本預測 185
14.2.3　實戰(zhàn)：以醫(yī)生視角生成高血壓患者病歷 186
14.3　輔助醫(yī)療科研工作 188
14.3.1　創(chuàng)建醫(yī)療知識圖譜與問答系統(tǒng) 188
14.3.2　智能整理科研數(shù)據(jù)、論文等 189
14.3.3　加速藥物研發(fā)進程 190
第15章 政務場景：公共治理效能躍升 192
15.1　智能決策支持：提升政策科學性 192
15.1.1　政策分析與報告生成 192
15.1.2　社會趨勢預測與預警 193
15.2　政務流程再造：高效化升級 194
15.2.1　政務流程簡化，提升效率 194
15.2.2　常規(guī)業(yè)務自動化執(zhí)行 195
15.2.3　基于大模型的政務AI原生應用開發(fā)能力成熟度模型 196
15.3　政務服務優(yōu)化：打造高效便民體驗 197
15.3.1　智能客服與咨詢系統(tǒng) 198
15.3.2　個性化服務推薦 198
15.3.3　案例：DeepSeek實現(xiàn)一站式政務服務升級 199