DeepSeek是免费的使用简单普通人无需花钱去学习。1. 访问入口网页端直接访问 [DeepSeek官网](https://www.deepseek.com)点击“开始对话”使用智能助手如 DeepSeek-R1。API 开发者注册账号后在控制台获取 API Key参考[文档](https://platform.deepseek.com/docs)集成到代码中。移动端部分产品支持 App如有可在应用商店搜索下载名字就是DeepSeek。2、基础操作提问方式在输入框直接描述需求例如知识类“解释光合作用的过程”工具类“用Python写一个邮件发送脚本”创意类“生成一篇关于AI未来的短篇科幻故事”多轮对话可基于上下文追问如“优化这段代码”或“用表格重新总结”。3、核心场景与技巧高效问答明确需求避免模糊提问尽量包含背景如“我在开发一个电商网站”具体要求如“需要一段用户登录的JavaScript代码”限制条件如“兼容IE11”示例❌ 低效提问“帮我写代码”✅ 高效提问“用React写一个购物车组件要求支持数量增减和实时总价计算”数据处理与分析上传文件支持 CSV/Excel 等格式部分版本需付费指令示例“分析这份销售数据按月份统计销售额趋势并生成折线图”数据清洗可请求处理缺失值、重复项或格式转换。代码开发生成代码描述功能语言框架如“用Python的Pandas库合并两个CSV文件按ID字段关联”。调试代码粘贴报错信息及代码问“这段代码为何报错‘IndexError’如何修复”代码解释请求逐行注释例如“请为以下代码添加中文注释”。内容创作结构化生成分步骤获取内容例如1. “生成一份‘智能家居市场分析’的报告大纲”2. “展开第三章‘竞争格局’部分”风格控制指定语气专业/幽默、格式Markdown/PPT大纲或字数。高级功能适用专业版/企业版我没用过。4、使用技巧在对话前设定角色或规则可以极大程度提高输出的品质例如“你是一名经验丰富的产品经理请分析以下用户需求文档并提出改进建议。”分步拆解复杂任务任务“开发一个TODO List应用”可拆解为1. 技术选型前端框架后端语言、2. 数据库设计、3. 生成核心功能代码 、4. 测试用例编写若输出不符合预期可通过以下方式调整补充约束“请改用递归实现”纠正错误“第二步的结论与数据不符重新计算”这里提醒一下人工智能很厉害但是要记得核实结果如果用DeepSeek写完论文直接发给导师可能就悲剧了。在DeepSeek的使用模式有三种分别如下选“深度思考”复杂决策如“如何规划家庭资产配置”需要批判性分析如“对比新能源汽车与燃油车的长期成本”缺点是模型可能“过度脑补”需交叉验证如医疗建议。选“联网搜索”实时事件如“今天纽约股市收盘指数”动态信息如“某明星最新争议事件进展”缺点是可能引入虚假信息需关注引用来源可靠性。两者都不选常识问题如“圆周率前10位”无需扩展的指令如“将‘你好’翻译成法语”在深度思考和两者都不选的模式下未联网时模型知识可能截止到训练数据时间如2023年12月**我们可以采用混合模式**先联网获取数据再要求深度分析。示例第一步、****“搜索2023年全球电动汽车销量前三品牌”联网第二步、“分析比亚迪****反超特斯拉的主要原因”深度思考**5、深度学习、**获取帮助- 官方文档[DeepSeek 开发者平台](https://platform.deepseek.com/docs)- 社区支持加入 Discord/Slack 用户群组官网底部链接- 技术支持通过官网提交工单或发送邮件至 supportdeepseek.com6、案例分析第一个、快速获取“2024年AI趋势”的PPT大纲操作步骤输入“生成一个关于‘2024年AI发展趋势’的PPT大纲要求包含技术、伦理、商业应用三部分用Markdown格式”追加指令“将‘技术’部分扩展为5个子章节并添加案例说明”最后请求“将大纲转换为英文版本”如果需要针对某功能如API调参、数据可视化的详细指南可进一步说明第二个案例、学习辅助类提问“用通俗语言解释量子纠缠并举例说明。”DeepSeek 回复解释理论 类比“一对魔法骰子无论多远同时掷出相同点数”。深度思考追问“量子纠缠如何影响未来通信技术”触发模型逻辑推演而非单纯复述已知知识。第三个案例、生活效率类提问“设计一份减脂食谱要求每日1200大卡适合素食者。”DeepSeek 回复提供三餐搭配如藜麦沙拉配豆腐 热量计算备注。联网搜索若需结合最新营养学研究或本地食材价格需启用联网获取实时数据。第四个案例、创意生成提问“写一首关于‘夏日海边’的俳句押韵且包含‘贝壳’意象。”DeepSeek 回复生成符合要求的诗句并解释修辞手法。第五个案例、内容创作类**它的水平已经远超我了我觉得99.9%的做自媒体以及文案工作的都会失业**可能只有真正具备深度思考的人才能活下来。下面再介绍一些技巧让你的 DeepSeek 好用到爆。万能提问模板虽然直接提问题已经能得到不错的答案但如果再加上“背景描述”这个简单的优化还能让回答更上一层楼。背景描述指的是向 DeepSeek R1 说清楚我是谁如我一个互联网打工人、我当前的水平如我是自媒体小白、我想让 DeepSeek 充当的角色如你是一名自媒体运营专家等。有时 DeepSeek 回答的内容可能不是你想要的这时我们可以增加约束条件来限制、优化它回答的内容。所以可总结成这个简单、万能的 DeepSeek 提问模板即背景需求约束条件可选。如我家小孩读初一交待背景怎样提高他的英语水平提出需求不需要考虑口语问题 约束条件可选。可以看到 DeepSeek 这位助手十分贴心不仅列了如何高效学习单词、语法、阅读和写作还提供了一些应试技巧和日常训练的方法。如果我们觉得这位助手的回答还不够深入完全可以让它针对某一点再展开详细说说。用好这个简单的模板能解决 90% 的日常问题让 DeepSeek 瞬间成为我们工作、学习、生活的好帮手。让 DeepSeek “说人话”模板虽好用但是当我们问到一些专业领域的问题时DeepSeek 的回答会掺杂很多专业名词来解释问题。如果我们是行业内的人专业名词能帮我们快速清楚的解释明白问题。但如果这个领域刚好不是我们擅长的话通常都会觉得这些专业名词晦涩难懂不知所云。碰到这种情况我们只需要在提示词中加上“说人话”、“大白话”、“通俗易懂” 等DeepSeek 给我们的用户体验会立马提升一个档次。比如我问他“DeepSeek 成本这低的原因是什么”。上面的回答并没有什么问题如果我们是业内人士自然知道 MoE 架构、蒸馏和 FP8 是什么意思。遗憾的是可能 99% 的人根本不明白上述回答到底说的是什么意思。这时我们只需要简单的加上“说人话”三个字就能得到一个通俗易懂的答案了。这里 DeepSeek 会用“100 个员工中只让 10 个员工干活”解释 MoE 架构用“高清电影转 MP4 格式”来解决 FP8。是不是一下就懂了模仿回答我们还可以用“模仿 X”、“以 X 的口吻/语气”“以 X 的内心独白”等等提示词把 DeepSeek 的使用体验拉满。比如我们可以用知乎常用格式回应 DeepSeek 导致英伟达股价暴跌的问题。用贴吧暴躁老哥的语气回应美国多名官员称 DeepSeek 偷窃了他们的技术。好家伙我都能感觉它的唾沫星子快飞到我脸上了。贴吧 10 级的喷人水平也自愧不如吧……我们还可以让 DeepSeek 模仿李白给我们写春联。让《雪中悍刀行》的作者烽火戏诸侯写短篇小说给我们看。有网友分享了“哲学大师”看大师说的话是不是颇有哲理可以看到使用模仿人物的方法能达到意想不到的结果。高级技巧这里再提供几个比较繁琐但高级的用法。多模型组合对于复杂场景通常一个 AI 模型并不能得到很好的效果此时我们可以将 DeepSeek R1 与 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet 组合使用。一般来说可以先让 DeepSeek R1 告诉我们应该怎么处理问题然后根据它给的答案让指令型大模型去生成结果。业务分析如果我们想分析业务可以开启“联网搜索”实时搜索内容还能上传附件来精准分析。比如我们想在小红书上起号可以直接“联网搜索”对标账号让 DeepSeek R1 给我们一个起号流程。对于不能搜索的地址先手动下载资料后再上传给 DeepSeek R1 帮助分析。DeepSeek R1 不仅能给出具体流程还会生成一些 mermaid 图表非常好用。以我测试的结果看一波策划和数据分析师要失业了。DeepSeek 不适合做什么DeepSeek 碰到一些问题类型时会提示“无法思考这类问题”。一般来说主要是如下几类问题1. 敏感内容国产审核比较严这里不说多了懂得也懂。2. 长文本内容现在 DeepSeek 模型上下文长度最长为 6 万 4 千个 token最大输出长度为 8 千个 token默认输出长度为 4 千个 token。这里科普下一个 token 指的是一个语义单元如一个单词或单词的一部分结构词根或后缀或标点符号等。而上下文长度包括输入长度如用户问题、对话历史等和输出长度。目前主流大模型服务商提供的最大上下文长度如下1. 豆包25.6 万 token2. GPT-4o、GPT-o112.8 万个 token3. Claude Pro20 万个 token (约500页文本或100张图片)4. Gemini 1.5 Flash100 万个 token5. Gemini 1.5 Pro200 万个 token……最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。领取方式我会放在下面希望领取了的朋友不要忘了下方名片放心添加