1. 本次讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，聚焦提示词工程与产业实践两大核心模块，延续前序对AIGC底层逻辑的探讨，系统拆解如何通过自然语言交互充分释放DeepSeek潜能。让大家无需具备专业技术背景即可掌握AI提效的核心路径。
2. 本次讲座首先介绍DeepSeek-R1 的显著优势，包括首创将模型思考过程可视化，也为后续其他推理模型提供了有效的交互借鉴。然后帮助大家通过提示词工程借助DeepSeek的能力将各L域专家思维赋能于日常学习、工作和生活。
3. 值得关注的是本次讲座直面市场上对 DeepSeek-R1提示词的多种误读，通过简单有效的提示词技巧，代入多种垂直L域及生活场景，帮助大家突破工具表层应用，真正实现人机智能的价值共振。
4.为了便于大家更加G效的学习、掌握DeepSeek-R1的使用技巧，本次讲座还提供了《人工智能通识教程（微课版） 》参考学习书籍和相关的视频（B站的思睿观通）
直接使用DeepSeek的三种方法
在软件系统中调用官方API、模型微调、直接使用。 前
两种涉及到IT技术比较多。这里讲的是直接使用的三种方法，适合普通用户
DeepSeek让人类与AI对话更加简单，提示词让对话质量提升立竿见影，适合所
有层级使用者快速上手。
DeepSeek的深度思考模式基于DeepSeek R1模型，是一种推理模型。相比较
于传统的生成模型，使用DeepSeek R1模型时的提示词技巧有较大的变化。
附件：DeepSeek提示词工程和落地场景,使用DeepSeek的三种方法,提示词让对话质量提升立竿见影
进一步探讨大模型和AIGC的底层工作机制，旨在帮助读者突破工具应用的局限，理解DeepSeek和AIGC的深层次价值。后，介绍如何科学选择与G效使用 AI 工具，为大家提供更具深度与实用性的应用场景的指导，给听众带来更落地的AI应用价值
基于长思维链的推理可以在一定程度上提G模型的可解释性,提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程，减少黑箱推理
一是 DeepSeek 或宣告此前的美国对华芯片限制可能适得其反;二是 A 股 AI 能否出现有壁垒的应用和消费端龙头;三是算力需求会增加还是减少
DeepSeek-R1入冷启动数据和多阶段训练流程,开源的蒸馏模型在推理基准测试中创下新纪录,验证了纯强化学习在 LLM 中显著增强推理能力的可行性
轻量化架构配合量化剪枝技术，使Al推理首次真正突破硬件限制， 部署成本从G端GPU扩展至消费级GPU;云厂商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“弹药”与用户覆盖能力
清华大学团队介绍了DeepSeek的功能、应用场景和使用方法，并提供了关于如何G效利用AI模型的深入指导;提出了多种提示语策略,提供了具体的提示语设计建议
可交互内容平台的市场规模将达到500亿元人民币；AI伴侣有望打开百亿级别的市场空间；互联网社区的市场规模将达到1.5万亿美元；机器人的市场规模将达到2000亿美元
未来的AI搜索将更加智能，能够实现多轮对话交互;AI搜索将渗透到更多行业;AI搜索将采用更先进的加密技术，确保用户数据的安全;从技术突破到应用场景拓展
新碶街道创新性地引入了“无人机+AI”系统，实现了对城市综合执法的智能升级,实现全天候无人值守,全流程自动作业,拓展了非现场执法的新模式,提升了执法效率与精度
利用机器学习算法进行设备健康监测与故障预测，保障 航行安全并降低维护成本;实现了从传统人工操作向自动化作业的重大转变,支撑起“千万箱级”的码头作业能力
实现了对交通流量的实时监控与调控，优化了交通信号控制，提升了道路通行效率与安全性，减少了拥堵和事故风险,可以自动识别八大类 28 种公路病害，准确率提升至 90%以上
智能客服机器 人可以即时响应客户咨询,解决常见问题;利用大数据分析预测客户需求,定制个性化的服务体验,增强 了用户体验,使得服务更加便捷,准确且G效
