在 AI 技术飞速发展的今天，清华大学推出的 DeepSeek 五版使用手册犹如及时雨，给我们新手小白使用者带来了福音。这五版手册涵盖了从基础入门到深度应用的各个方面，肯定能从中获取到宝贵的知识和技能。以下是这五版手册的详细介绍：

• 1.《DeepSeek 从入门到精通》
  这是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心撰写的 104 页实操手册。它以通俗易懂的语言，系统地介绍了 DeepSeek 的核心功能，如文本生成、语义分析、代码生成等，还包括 DeepSeek 是什么、能做什么、如何高效使用以及避坑指南等内容，为初学者搭建了一个快速入门的桥梁，帮助用户全面了解 DeepSeek 并掌握基础操作。

• 2.《DeepSeek 如何赋能职场应用》
  由清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳教授团队、中央民族大学新闻与传播学院向安玲老师联合打造。聚焦职场场景，通过具体案例解析，手把手教用户如何利用 DeepSeek 提升工作效率。比如输入文字即可生成专业图表与视觉素材用于 PPT 制作，结合热点话题快速产出新媒体爆款文案，让 AI 自动抓取信息并生成可视化市场调研与数据分析报告等，助力职场人士在职场竞争中脱颖而出。

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• 3.《普通人如何抓住 DeepSeek 红利》
  由清华大学新闻与传播学院和新媒体研究中心编写。针对非技术背景的普通用户，提供了生活化的应用方案。在学习方面，能让 AI 制定个性化复习计划，预测考试薄弱点；副业变现上，可用 AI 生成营销文案、设计电商页面；健康管理领域，AI 还能分析饮食数据，推荐科学搭配方案，帮助普通人借助 AI 实现自我提升和经济收益的增长。

• 4.《DeepSeek + DeepResearch：让科研像聊天一样简单》
  由清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授沈阳团队博士后何静和北京航空航天大学高研院助理教授联合打造。主要介绍了 DeepSeek 和 DeepResearch 两款工具在科研领域的应用，能实现文献检索与综述的自动化，让 AI 自动筛选关键文献并生成结构化分析，还能将复杂的实验数据秒变动态图表，通过 “概念嫁接” 激发跨学科创新研究灵感，为科研人员简化科研流程，提高科研效率。

• 5.《DeepSeek 与 AI 幻觉》
  由清华大学团队撰写，深入探讨了 AI 模型在实际应用中可能出现的 “幻觉” 现象。详细分析了 AI 幻觉的成因、评测方法，如通过随机生成通用提示语和抽取事实性幻觉测试题进行评测，还介绍了应对策略，如普通用户可采用联网搜索、双 AI 验证等方式，技术层面可运用 RAG 框架等技术方案，帮助用户在享受 AI 便利的同时，保持批判性思维，确保信息的真实性和可靠性。

这五版手册是一套完整的 DeepSeek 学习体系！

获取方式：下方扫码获取

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
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