北京大学两部 DeepSeek 秘籍新出炉！（附全集下载）

在几周前，我们分享了来自清华大学的五部 DeepSeek 指南，而北大肖睿团队也发布了两份 DeepSeek “独家秘籍”，现在迫不及待想与大家分享。

或许一些读者还不太清楚 DeepSeek 的定义和用途。

让我们从头开始，探索大语言模型的基本流程、功能限制以及适用场景。

值得一提的是，此次分享的 PDF 下载是原版内容，网络上往往充斥着加了广告的改编版本。

一、大模型基础知识

第一份秘籍《DeepSeek 与 AIGC 应用》旨在为没有AI或IT专业背景的读者解释 DeepSeek 的含义及其用途。

大家常提及的 GPT 其实指的是生成式预训练变换器（Generative Pre-trained Transformer）的缩写。

其核心工作流程包括：

• 接收提示词

• 将输入拆分为 token

• 利用 Transformer 架构处理 token

• 基于上下文预测下一个 token

• 根据概率评估选择 token

• 自回归：重复步骤 4 和 5，直到形成完整句子

通过理解上述流程，我们可以更好地理解大模型生成结果的逻辑。

其优势在于，具备语言理解、生成、世界知识和一定的推理能力。

然而，其劣势在于 AI 幻觉、有限的知识库与上下文窗口的局限。

掌握原理后，我们可以更有效地使用这些聊天机器人。

二、探索 AIGC 的未来

在使用这些 AI 工具时，我们需意识到其能力的边界。

例如，GPT-3.5 和 GPT-4 的上下文长度限制在数千个字。

面对较长文本时，需采用分段对话、定期总结、使用关键词提醒以及精简输入的策略，以确保大模型不会遗漏我们关注的上下文信息。

在文本分析方面，它擅长文本统计、摘要生成、分类与总结，而在处理知识更新、语境歧义、新颖和未知类别时效果可能不尽如人意。

同样，在文本优化上，它能识别和修正错别字、检查和调整语法、优化词汇选择等方面进行润色。

但在遇到新术语、表达方式或不断变化的语言规则时，大模型也只能无奈表示：“这我可没接触过！”

三、积极应对 AIGC 的未来

掌握基础知识后，我们对大模型的能力有了更深入的理解。

现今可供普通用户商用的 AIGC 工具主要包括：

• 聊天对话机器人

• 图像生成工具

• 音频处理工具

• 视频生成工具

• 搜索引擎工具

当前流行的聊天机器人中，DeepSeek-R1 的强项在于其推理能力，但缺乏处理图像和音频等多模态信息的能力。

而豆包则在多模态能力上表现更为出色，适合日常互动交流。

例如，在制作 PPT 时，可以先使用 DeepSeek R1 进行大纲设计，然后通过 Kimi 完成内容生成。

随着 AI 领域快速发展，上述工具列表可能随时变化，因此我们也需要根据自己的需求和目标，不断更新自己的 AI 工具清单。

四、DeepSeek R1 提示词运用技巧

北大的第二份秘籍《DeepSeek 提示词工程与应用场景》则更加专注于 DeepSeek R1 使用中的提示词技巧。

作为 CoT 思维链（Chain-of-Thought）模型，应打破传统提示词的使用习惯，可以直接“把 AI 当作人类”：

• 我要（做）XX，给 XX 使用，希望取得 XX 效果，但担忧 XX 问题

另外，还可以学会“反向引导” DeepSeek，促使其通过自身推理输出更佳结果。

文中还列出了市场营销、公文写作、编程、数据分析、会议纪要、学术研究等多个领域的应用实例，期待大家去探索。

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