1、《DeepSeek与AIGC应用》
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《DeepSeek与AIGC应用》聚焦于北京大学团队对DeepSeek-R1推理模型的全面解析及其在人工智能生成内容（AIGC）领域的应用。内容涵盖DeepSeek-R1的技术特性（如低成本、开源策略、复杂推理能力）、发展历程及与GPT-4o等模型的性能对比，强调其在数学、编程、科研等推理密集型任务中的优势。同时，报告系统梳理了AIGC的技术发展脉络，分析了其在电商、传媒、教育、金融等行业的应用场景，并探讨了生成质量、数据隐私、伦理等挑战及未来趋势，旨在帮助用户理解AIGC的深层价值与落地潜力。文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7330.html
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2、《DeepSeek提示词工程和落地场景》文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7330.html
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《DeepSeek提示词工程和落地场景》以实操为导向，重点拆解如何通过提示词工程最大化释放DeepSeek-R1的效能。报告详细解析了直接使用DeepSeek的三种方法（官方渠道、第三方接入、私有化部署），并提供一系列提示词技巧（如“通用公式”“反向PUA”“激发深度思考”），通过旅游规划、公文写作、编程开发等案例展示其在专业场景中的提效作用。此外，报告深入探讨DeepSeek在教育、医疗、电商、市场营销等领域的垂直应用，强调通过自然语言交互实现人机协作，并结合具体场景（如短视频脚本生成、家庭财务管理）提供可复用的解决方案，助力用户突破工具表层应用，实现技术与需求的精准对接。文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7330.html
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3、《DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读》文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7330.html
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本文深入解读了DeepSeek-R1及类强推理模型的开发。文章首先介绍了DeepSeek-R1开创了强化学习（RL）加持下的强推理慢思考范式新边界，其独立发现了一些通往OpenAI o1路上的核心理念，并受到OpenAI的认可。接着，文章详细剖析了DeepSeek-R1 Zero及R1的技术细节，包括Pipeline总览、DeepSeek-V3 Base、DeepSeek-R1 Zero及R1的具体技术分析。文章还探讨了RL算法的创新，特别是GRPO技术及其细节。此外，文章总结了DeepSeek-R1背后的Insights & Takeaways，如RL加持下的长度泛化和推理范式的涌现。文章进一步讨论了DeepSeek-R1的社会及经济效益，以及与其他技术路线的对比分析，包括STaR-based Methods vs. RL-based Methods、蒸馏vs.强化学习驱动等。最后，文章对未来方向进行了分析探讨，如模态穿透赋能推理边界拓展、合成数据及Test-Time Scaling、强推理下的安全等，并补充拓展了DeepSeek-V3的解读。整体而言，本文为读者提供了对DeepSeek-R1及类强推理模型开发的全面而深入的理解。文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7330.html
4、《DeepSeek私有化部署和一体机》
本文是关于DeepSeek私有化部署和一体机的内部研讨资料。文章首先介绍了人工智能大模型的基本概念以及DeepSeek各个模型的特点与适用场景，对比了不同规模模型的性能表现，帮助读者选择适合自身需求的版本。接着，文章针对个人用户在本地电脑上部署DeepSeek（蒸馏版）的情况，评估了硬件要求，并演示了通过Ollama命令行高效部署DeepSeek模型的方法，同时介绍了Open WebUI和Chatbox等前端展示工具的配置与使用。对于专业级的企业部署，文章探讨了基于Transformers快速验证和vLLM的高性能部署方案，并提供了真实企业基于vLLM部署DeepSeek-70b的相关数据和经验。此外，文章还设计了“低成本部署”环节，详细讲解了Unsloth R1动态量化部署的三种实现路径。最后，文章介绍了DeepSeek一体机的相关信息，包括配置、性能数据及报价参考等，为有需求的个人、企业、学校等提供了参考建议。
5、《详解DeepSeek的十个安全问题》
本文深入探讨了DeepSeek应用场景中需要关注的十个安全问题及防范措施。文章首先介绍了DeepSeek安全问题的特点，如威胁难以预测、攻防非对称以及涉及的法律问题等，并从内生安全和外延安全两个维度描述了安全方案框架。接着，文章详细分析了DeepSeek模型自身的五个安全问题，包括DDoS攻击、无限推理攻击、漏洞探测与利用、投毒问题和越狱问题，并通过实际案例演示了漏洞探测与利用的过程。此外，文章还针对企业用户和技术爱好者，探讨了DeepSeek私有化部署的两个安全问题，即本地化部署工具的风险和针对本地化部署实施网络攻击的风险，并展示了从利用部署工具漏洞到获取模型服务器管理权的全过程。最后，文章为普通用户介绍了DeepSeek外延的三个安全问题，包括仿冒APP和网站收集用户信息、辅助实施攻击等，并通过演示说明了防范措施。文章强调，这些安全和法律问题并非DeepSeek独有，而是大模型乃至整个人工智能行业面临的共同挑战。
6、《DeepSeek原理与落地应用》
本文是关于DeepSeek原理与落地应用的详细介绍，由AI肖睿团队撰写。文章首先对人工智能相关概念进行了辨析，包括大模型的术语解释、发展历程以及不同模型的对比。接着重点介绍了DeepSeek公司及其推出的DeepSeek-R1推理模型，阐述了该模型的创新应用、投资者背景、市场定位以及与其他模型的性能对比。文章还详细探讨了DeepSeek模型的工作原理，包括GPT的工作原理、大模型的训练语料和生成模型与推理模型的区别。最后，文章着重介绍了DeepSeek的落地应用场景，如教育、学术赋能、知识付费、作业辅导等方面，并提供了具体的提示词技巧和应用案例，强调了DeepSeek在提升人类与AI对话质量、推动AI技术普惠化与国产化生态繁荣方面的重要作用。
7、《DeepSeek与新媒体运营》
本文是DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，主要面向新媒体从业者，帮助他们理解AI技术在运营中的应用策略、场景落地以及未来发展趋势，并探讨AI技术带来的挑战与应对方法。讲座内容涵盖五个主要部分，包括DeepSeek的背景与发展，分析了DeepSeek R1推理模型与V3生成模型的特点及适用场景，对比了不同规模模型的性能表现。介绍了大模型三层能力模型，生成式模型和推理型模型的对比，以及大模型的应用场景，并通过提示词工程借助DeepSeek的能力赋能各领域专家思维。详细阐述了AI在内容生产、用户运营、数据驱动运营、直播电商等新媒体运营的全链路场景中的具体应用，并结合实际数据说明AI技术对新媒体运营效率的显著提升。分析了AI技术带来的内容同质化、隐私风险、伦理争议等挑战，并提出了应对策略。最后强调了新媒体运营人员应对AI技术冲击的重要性，以及营销全链路变革等方面的发展趋势。
8、《DeepSeek原理与应用-教育场景》
本文主要探讨了DeepSeek在教育场景中的应用。首先介绍了DeepSeek现象背后的出圈原因，包括其模型能力的突破、开源低成本以及国产自主等特点。详细阐述了DeepSeek公司的背景、模型特点以及技术优势，如混合专家模型（MoE）、多头潜注意力机制、强化学习等，并分析了其对行业的影响，如推动AI技术普惠化与国产化生态繁荣。接着介绍了大模型的工作原理，包括NTP（Next Token Prediction）原理以及预训练-后训练-推理的过程。对比了生成模型和推理模型的适用场景，强调了它们在语言能力、知识能力、推理能力等方面的差异。还探讨了对现代AI的正确认知，包括AI与IT的区别、大模型技术的关键要素等。最后，提出了AI在教育场景中的应用展望，包括AI赋能教育的全景图、教学环节的应用场景与案例，以及AI通识教育方案，旨在帮助教育从业者更好地理解和应用DeepSeek等AI技术，提升教育教学质量和效率。
9、《AI工具深度测评与选型指南》
本文为企业决策者、运营团队以及个人使用者提供了主流AI工具的技术特性、应用场景与选型逻辑的深度洞察和经验分享，帮助大家在AI浪潮中更轻松地选择和使用AI工具。内容涵盖四个部分，首先是导论与分类，剖析AI工具的战略意义，并提出基于功能与应用场景的分类框架，提供工具-场景适用性矩阵概览。接着构建了多维评估体系，详细阐述了用于AI工具选型的系统性评估框架与方法论，涵盖核心功能、性能指标、成本效益、易用性、集成性、行业适配度及安全合规等维度。第三部分聚焦自然语言处理、计算机视觉、代码生成、大模型管理应用等5个关键领域，对39个代表性AI工具进行了深度实测与横向性能比较，并结合实战案例拆解，展示各工具的优劣势与最佳实践。最后提炼了“需求-场景-工具”的精准匹配框架，规避选型误区，提供构建高效AI工具组合的战略性建议，并探讨了AI工具的集成化、智能化发展趋势。
10、《AI工具深度测评与选型指南V1-副本01-Lovart》
本文旨在帮助设计师、创意工作者以及对AI设计感兴趣的个人与团队快速掌握并有效运用全球首个设计领域AI Agent——Lovart。讲座分为四个部分，首先介绍了Lovart的核心定位、主要功能及目标用户群体，强调其从“Tool”向“Agent”的转变，以及对设计效率的提升和门槛降低的作用。接着通过五步实操指南详细讲解了如何快速上手使用Lovart进行设计创作。然后通过电影宣传、汽车造型设计、游戏素材设计和品牌VI设计等四大经典场景的高能测试，直观展示了Lovart在不同设计需求下的表现与潜力，并结合实际案例进行了效果评价。最后探讨了设计领域的“Agentic时刻”，展望了设计类Agent的发展趋势以及设计师角色的演变，强调了拥抱AI变革的重要性。