近期，北京大学肖睿团队分享了两份关于DeepSeek的“内部秘籍”，引起了广泛关注。此前，清华大学发布的五部DeepSeek攻略已经激起了不少人对这一领域的兴趣。对于初学者来说，DeepSeek仍然是一个神秘而强大的工具。
首先，我们需要从基础开始理解。DeepSeek作为大语言模型的一员，其运作机制与我们常听到的GPT有着异曲同工之妙。GPT，即生成式预训练变换器（Generative Pre-trained Transformer），它的工作流程颇为直观：接收提示词，将输入内容拆分为一个个token，通过Transformer架构处理这些token，基于上下文预测下一个token，并根据概率分数选择最合适的token，如此自回归地重复，直至形成完整的句子。
这种机制赋予了GPT及其同类模型强大的语言理解和生成能力，以及一定程度的世界知识和推理能力。然而，它们也并非无所不能，存在着AI幻觉、知识库有限及上下文窗口限制等劣势。
肖睿团队的秘籍之一《DeepSeek与AIGC应用》正是为非专业背景的读者揭开DeepSeek的神秘面纱。它详细解释了DeepSeek是什么，以及它能在哪些场景中发挥作用。在使用这些AI大模型时，我们需时刻注意其能力边界。例如，GPT-3.5和GPT-4的上下文长度有限，处理长文本时需分段对话、定期总结，使用关键词提醒等技巧。
在文本分析领域，大模型擅长统计、摘要生成等任务，但在面对知识更新、语境歧义等复杂情况时，其表现可能不尽如人意。面对新词汇、语境误判等问题，大模型也会无奈地表示：“这我都没训练过啊！”
了解这些基础后，我们便能更深入地理解AIGC工具的应用场景。目前，面向普通用户的AIGC工具主要包括聊天对话机器人、图像生成工具、音频工具、视频生成工具和搜索工具等。DeepSeek-R1以其强大的推理能力脱颖而出，但它不具备多模态能力，无法处理图像、音频等信息。相比之下，豆包等多模态能力更强的工具更适合日常休闲对话。
肖睿团队的另一份秘籍《DeepSeek提示词工程和落地场景》则专注于DeepSeek R1的使用技巧。作为一款CoT思维链模型，我们需要改变传统的提示词习惯，更直接地与AI沟通我们的需求。例如，可以告诉AI：“我要（做）XX，要给XX用，希望达到XX效果，但担心XX问题。”还可以通过“反向PUA”的方式，引导AI通过自身的思考逻辑输出更好的结果。
这份秘籍还提供了市场营销、公文写作、编程开发、数据分析、会议纪要、学术研究等多个领域的用法示例，为读者提供了丰富的实践指导。
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