- ISBN:9787559683427
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:暂无
- 出版时间:2025-03-01
- 条形码:9787559683427 ; 978-7-5596-8342-7
本书特色
1.AI时代的实用工具书
深度剖析DeepSeek的核心功能与实战技巧,涵盖写作、编程、数据分析、内容创作等多领域。本书不仅仅是一本AI工具指南,更是一把解锁智能生产力的钥匙!
精准中文理解:DeepSeek经过优化的中文语料库,让AI生成的内容更加自然、贴合本土语境。
高效办公与职场增效:通过DeepSeek,你可以快速生成市场分析、优化商业文案、精准调试代码,真正做到AI赋能,效率倍增。
2.从零基础到AI高手的实战手册
无论你是职场新人还是AI领域的专业人士,本书都能帮助你从入门到精通,成为行业内的AI应用高手。
系统化学习路径:从注册账号到高级优化技巧,确保所有读者都能轻松掌握DeepSeek。
适用于各行业场景:包括职场办公、编程开发、市场营销、学术研究等,让AI成为你的智能助理。
3.系统化学习与实战演练
全书按照认知篇—基础篇—进阶篇进行架构,结合大量案例,确保“学了就能用”。
实战案例丰富:帮助读者掌握提示词优化、内容创作、数据分析、API调用等关键技巧。
任务挑战模式:提供实际练习任务,确保读者可以真正上手DeepSeek。
4.AI专家的实战经验分享
本书由复旦大学中国研究院副研究员刘典撰写,结合人工智能、数字经济治理等研究背景,提供对AI未来趋势的独家洞察。
行业应用深度解析:涵盖AI在法律、金融、科技企业、内容创作等领域的实际应用案例。
专业视角与趋势洞察:不仅讲解技术,还提供AI未来发展的深度剖析,帮助你始终保持行业领先。
5.周鸿祎、刘勇、刘兴亮、王蕴韬诚挚推荐
内容简介
本书是一本全面深入的AI应用指南,旨在帮助读者快速掌握DeepSeek的强大功能,提升工作和学习效率,拓展AI应用能力。
全书分为“认知篇”“基础篇”“进阶篇”三大部分,循序渐进地带领读者从入门到精通。
“认知篇”:回顾AI大模型的演变,剖析DeepSeek的核心优势,探讨其适用人群与应用场景。
“基础篇”:从账号注册到界面操作,从提示词优化到高效对话技巧,结合详细案例,帮助读者快速上手。
“进阶篇”:深入讲解DeepSeek在办公软件中的无缝集成、与其他AI模型的协作策略,以及AI未来的发展趋势,让读者掌握高阶技能,在AI时代抢占先机。
本书不仅详解DeepSeek的核心功能,还通过丰富的实战案例和操作指南,助力读者在办公、写作、编程、数据分析等领域实现智能化提升。
无论是职场新人、管理者、内容创作者、程序员、学生,还是研究人员,本书都将帮助你精准掌握AI应用技巧,让DeepSeek成为你的得力助手,全面提升竞争力!
前言
你有没有想过,我们的世界正悄无声息地进入一个全新的时代?
从写作到编程,从对话到数据分析,AI正在以前所未有的速度渗透到我们的生活中,不断刷新我们的工作方式和思维习惯。过去,你可能需要几个小时甚至几天才能完成的一项任务,现在只需几秒钟就能搞定。
在这场变革的浪潮中,DeepSeek成了一个让人惊叹的存在——它不仅仅是一个AI模型,更像是你的智能工作搭档,随时待命,帮助你提高效率,让你的创造力无限释放。
2025年春节,DeepSeek成了科技圈和资本市场的“超级明星”。2025年1月27日,它在苹果AppStore中国区和美国区的免费榜上双双登顶,创造了历史。连一向稳坐AI头把交椅的ChatGPT这次都被DeepSeek盖过了风头。在社交媒体和科技论坛上,关于DeepSeek的讨论铺天盖地,甚至连Meta内部都有员工匿名在平台上透露,公司因DeepSeek的崛起而感到危机重重。而在AI领域*具权威的Arena排行榜上,DeepSeek-R1迅速攀升至全类别大模型第三,在风格控制类模型中更是与OpenAI o1并列**。
DeepSeek的“王炸”表现不仅仅是技术上的胜利,更是资本市场的一场风暴。
目录
认知篇:理解DeepSeek核心优势
第1章 AI世界的DeepSeek坐标 /002
1.1 大模型进化简史:从GPT到DeepSeek /002
1.2 DeepSeek的三大核心突破 /005
1.3 适用人群与典型场景 /011
第2章 DeepSeek能力边界认知 /021
2.1 文本处理的六维能力 /021
2.2 中文功能的特色应用 /029
2.3 常见误区与合理期待 /034
基础篇:DeepSeek从入门到熟练
第3章 快速上手指南 /042
3.1 三分钟创建你的AI伙伴 /042
3.2 对话基础操作四要素:如何高效与AI交流 /050
3.3 常见问题与使用建议:让AI更好地为你服务 /057
第4章 提示词设计精要 /063
4.1 角色设定模板 /063
4.2 结构化提示框架:让AI更懂你的需求 /071
4.3 动态调整技巧:如何精准引导AI生成理想答案 /078
第5章 特色功能全景应用 /085
5.1 持续对话记忆管理:让AI记住你的需求 /085
5.2 知识库定向调优:让AI回答更精准、更符合你的需求 /090
5.3 多步骤任务分解:让AI高效完成复杂任务 /097
5.4 结果迭代优化技巧:让AI生成更精准、更高质量的答案 /101
第6章 效率场景实战 /107
6.1 学习加速器 /107
6.2 职场增效包 /118
6.3 创作工具箱 /121
第7章 个性化训练指南 /126
7.1 偏好设置三要素 /126
7.2 反馈校准机制 /136
7.3 私有库接入 /145
第8章 常见问题排雷手册 /155
8.1 响应质量优化方案 /155
8.2 安全使用与管理手册 /158
8.3 算力资源管理 /166
进阶篇:探索DeepSeek更多可能
第9章 生态联动应用 /176
9.1 与办公软件集成技巧(Word/Excel) /176
9.2 浏览器插件应用场景 /192
9.3 API接口基础应用 /198
第10章 模型对比视野 /205
10.1 与通用型模型的核心差异 /205
10.2 与垂直领域模型的协作策略 /221
第11章 前沿功能前瞻 /228
11.1 实时联网搜索应用:让AI获取*新信息 /228
11.2 多模态扩展方向:AI如何突破文本的局限 /232
11.3 自动化工作流设计:AI如何提升效率与智能决策? /236
附录 高频场景提示词模板库 /242
后记 与AI共舞:在变革的浪潮中找寻自我 /249
相关资料
在科技发展的长河中,人工智能的进步堪称一场革命。它从早期的实验室探索逐步走向商业应用,并*终融入我们的日常生活。从*初的简单对话机器人,到如今功能强大的大模型,每一步进化都充满了惊喜与挑战。DeepSeek 的出现,正是这场AI 进化史上的一个重要里程碑。要理解DeepSeek 的核心优势,我们需要先从人工智能大模型的发展历程讲起,回顾它如何一步步成长为今天的模样。
*早的人工智能尝试可以追溯到20 世纪60 年代,那个年代计算机刚刚起步,AI 的能力极为有限。1966 年,一个名叫ELIZA 的程序诞生了,它可以模拟心理医生与人对话。然而,它只能进行简单的关键词匹配,并不具备真正的理解能力。几十年后的1997 年,IBM的深蓝(Deep Blue)击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫,这让人们看到了AI 在特定任务上的超凡能力。然而,这类人工智能仍然是“专才”,只擅长特定的计算问题,无法像人类一样自由思考、创作。
真正的突破发生在2018 年,谷歌发布了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),一个基于“变换器”(Transformer)架构的AI模型。BERT让计算机**次具备了对语言的深度理解能力,使搜索引擎、翻译软件、问答系统的智能化水平大幅提高。然而,BERT的局限性在于,它主要用于理解文本,而无法进行创造性的写作和生成内容。就在BERT发布的同一年,OpenAI推出了GPT(GenerativePre-trainedTransformer),这标志着AI进入了“生成式模型”的新时代。
GPT的独特之处在于,它不仅能理解语言,还能创作新的内容。*初的GPT-1模型规模较小,能力有限,但它已经展现出“机器写作”的潜力。2019年,OpenAI推出GPT-2,其文本生成能力远超前代,甚至能模仿不同作家的文风,写出连贯且富有创意的文章。这一进步让人们意识到,AI不仅能成为信息的“搬运工”,还能成为信息的“创作者”。2020年,GPT-3横空出世,参数规模达到了惊人的1750亿,使得AI生成的内容在逻辑性、流畅度和创意上达到了全新高度。到了2023年,GPT-4的出现更是让AI具备了更强的推理能力,甚至能通过律师资格考试、撰写学术论文、编写复杂的计算机代码。人工智能已经从“智能助手”逐步迈向“智能顾问”的角色,开始在各行各业发挥越来越重要的作用。
然而,GPT模型虽然强大,却并非完美。它的训练数据主要来自全球互联网,知识面广泛但深度不足,尤其在特定专业领域的应用上,往往难以提供准确、可靠的信息。此外,GPT的反馈机制有限,用户的输入无法直接影响模型的优化,使得它在个性化学习方面存在一定的局限性。而在中文环境下,GPT的表现也存在一定的问题,比如词义理解不到位、翻译生硬、缺乏对本土文化的深刻认知等。这些问题为后续大模型的优化提供了新的方向,也成为DeepSeek崭露头角的契机。
在科技发展的长河中,人工智能的进步堪称一场革命。它从早期的实验室探索逐步走向商业应用,并*终融入我们的日常生活。从*初的简单对话机器人,到如今功能强大的大模型,每一步进化都充满了惊喜与挑战。DeepSeek 的出现,正是这场AI 进化史上的一个重要里程碑。要理解DeepSeek 的核心优势,我们需要先从人工智能大模型的发展历程讲起,回顾它如何一步步成长为今天的模样。
*早的人工智能尝试可以追溯到20 世纪60 年代,那个年代计算机刚刚起步,AI 的能力极为有限。1966 年,一个名叫ELIZA 的程序诞生了,它可以模拟心理医生与人对话。然而,它只能进行简单的关键词匹配,并不具备真正的理解能力。几十年后的1997 年,IBM的深蓝(Deep Blue)击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫,这让人们看到了AI 在特定任务上的超凡能力。然而,这类人工智能仍然是“专才”,只擅长特定的计算问题,无法像人类一样自由思考、创作。
真正的突破发生在2018 年,谷歌发布了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),一个基于“变换器”(Transformer)架构的AI模型。BERT让计算机**次具备了对语言的深度理解能力,使搜索引擎、翻译软件、问答系统的智能化水平大幅提高。然而,BERT的局限性在于,它主要用于理解文本,而无法进行创造性的写作和生成内容。就在BERT发布的同一年,OpenAI推出了GPT(GenerativePre-trainedTransformer),这标志着AI进入了“生成式模型”的新时代。
GPT的独特之处在于,它不仅能理解语言,还能创作新的内容。*初的GPT-1模型规模较小,能力有限,但它已经展现出“机器写作”的潜力。2019年,OpenAI推出GPT-2,其文本生成能力远超前代,甚至能模仿不同作家的文风,写出连贯且富有创意的文章。这一进步让人们意识到,AI不仅能成为信息的“搬运工”,还能成为信息的“创作者”。2020年,GPT-3横空出世,参数规模达到了惊人的1750亿,使得AI生成的内容在逻辑性、流畅度和创意上达到了全新高度。到了2023年,GPT-4的出现更是让AI具备了更强的推理能力,甚至能通过律师资格考试、撰写学术论文、编写复杂的计算机代码。人工智能已经从“智能助手”逐步迈向“智能顾问”的角色,开始在各行各业发挥越来越重要的作用。
然而,GPT模型虽然强大,却并非完美。它的训练数据主要来自全球互联网,知识面广泛但深度不足,尤其在特定专业领域的应用上,往往难以提供准确、可靠的信息。此外,GPT的反馈机制有限,用户的输入无法直接影响模型的优化,使得它在个性化学习方面存在一定的局限性。而在中文环境下,GPT的表现也存在一定的问题,比如词义理解不到位、翻译生硬、缺乏对本土文化的深刻认知等。这些问题为后续大模型的优化提供了新的方向,也成为DeepSeek崭露头角的契机。
DeepSeek的诞生正是为了解决这些痛点。它继承了GPT的优点,同时针对其不足之处进行了深度优化,使其更贴近用户需求。首先,DeepSeek在专业领域的表现更为突出。相比于传统大模型“泛而不精”的知识结构,DeepSeek加强了垂直领域的训练,使其在法律、金融、医学、科技等专业知识方面的理解更加深入。这意味着,如果用户需要查阅财务分析、法律条款、医学指南等信息,DeepSeek能够提供更精准、更权威的解答。它不仅仅是一个聊天机器人,更像是一个精通多领域的AI专家,能够辅助人们进行专业决策。
其次,DeepSeek采用了全新的反馈机制,使它具备了“自我进化”的能力。以往的AI模型在训练完成后基本上是静态的,而DeepSeek可以通过用户的输入不断优化自身。当用户指出某个回答不够精准时,DeepSeek能够记录反馈并在后续对话中进行调整。这种“持续学习”的特性,让DeepSeek能够随时间推移变得更加智能,更能满足不同用户的个性化需求。这种机制的引入,使AI不再是一个被动的工具,而是可以“成长”的助手。
作者简介
刘典,复旦大学中国研究院副研究员、知名数字经济学者,兼任清华大学人工智能国际治理研究院战略与宏观研究项目主任、上海市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、工业和信息化法治战略与管理工信部重点实验室研究员。长期在国家高端智库从事国家战略与产业政策研究,主要研究领域为新兴领域技术与产业研究、人工智能与数据治理、战略性新兴产业、产业互联网、数字经济治理、数字货币、国家政策话语研究、国际地缘政治经济问题等。承担发改委、中宣部、网信办、外交部等部委的研究课题。出版《新质生产力:中国经济发展新动能》等6本专著,在《学术论坛》《中国金融》《金融经济学研究》《文化纵横》《人民论坛》等核心期刊发表数十篇研究论文,在《光明日报》《经济日报》《解放军报》《北京日报》等数十家权威纸媒发表200余篇理论和评论文章。
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