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DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf
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3
deepseek提示词技巧保姆级新手教程.docx

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7
DeepSeek R1 7b模型 整合包(含本地部署大礼包)
DeepSeek R1 7b模型 整合包.rar
DeepSeek-R1模型下载器(通用)
DeepSeek大模型本地部署大礼包

8
2025年Deepseek桌面版(安装文件)
DeepSeek.dmg
DeepSeek_x64.msi
DeepSeek_x86_64.deb

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清华大学deepseek指南
清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到精通.pdf
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场.pdf
清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf
清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单.pdf
清华大学第五弹:DeepSeek与AI幻觉.pdf
清华大学第六弹:AIGC发展研究3.0版.pdf

10
Deepseek零基础AI编程课
01 工具初体验.mp4
02 语法指令拆解.mp4
03 算法类工具设计.mp4
04 文件打开新建与输出.mp4
05 定制工具设计流程分析.mp4
06 定制工具设计流程分析.mp4
07 工具的迭代思维.mp4

11
Deepseek破除限制文件补丁(打包下载)

12
少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》.pdf
13
DeepSeek券商报告合集(170份)

14
DeepSeek-30条喂饭指令.docx

15
DeepSeek-R1使用指南(简版).pdf

16
DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf

17
Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf

18
DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx
19
DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf

20
DeepSeek案例大全.pdf

21
DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf

22
DeepSeek指令公式大全.pdf

23
小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf

24
DeepSeek指导手册(24页).pdf
25
DeepSeek本地部署所需文件备用
1、Ollama本地部署
2、Chatbox本地应用
3、Cherry Studio本地应用
4、VScode对话写代码
mac
windows
教程

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deepseek,豆包,文心等主流AI提示词指令+视频教程合集
单词记忆【指令+视频教程】
对标博主账号拆解【指令+视频教程】
赛道关键词组合选题指令【指令+视频教程】
AI写小说指令【指令+视频教程】
评论区金句引导回复指令【指令+视频教程】
10种框架5种风格暖心治愈情感文案【指令+视频教程】
5000字民间故事小说指令【指令+视频教程】
AI生成PPT【指令+视频教程】
AI生成散文【指令+视频教程】
爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】
爆款文案优化助手【指令+视频教程】
播客整理助手【指令+视频教程】
爆款作品黄金发布时间指令【指令+视频教程】
读书博主书单号文案【指令+视频教程】
打造个人IP文案指令【指令+视频教程】
仿写名人语录【指令+视频教程】
仿写文章指令【指令+视频教程】
公文写作【指令+视频教程】
公众号推文【指令+视频教程】
高质量广告语【指令+视频教程】
会议纪要【指令+视频教程】
教案板书【指令+视频教程】
口水话变口播文案【指令+视频教程】
历史人物轶事解说文案【指令+视频教程】
联网搜热门话题,生成故事性文案【指令+视频教程】
联网搜索节日热点产生文案【指令+视频教程】
利用记忆宫殿背课文【指令+视频教程】
朋友圈软广文案【指令+视频教程】
情绪化爆款标题【指令+视频教程】
情绪化爆款文案【指令+视频教程】
视频内容分析【指令+视频教程】
头条号大文章仿写指令【指令+视频教程】
文案违禁词审查【指令+视频教程】
文字排版【指令+视频教程】
小红书爆款文案【指令+视频教程】
小红书种草类文案【指令+视频教程】
项目复盘报告【指令+视频教程】
英文文献阅读指令【指令+视频教程】
长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】
【微头条】10种框架文案【指令+视频教程】

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清华大学 deepseek 视频课
DeeepSeek 是什么?.mp4
DeepSeek多个应用场景讲解.mp4
DeepSeek实用节能发分享.mp4
Deepseek行业应用与实践.mp4

28
DeepSeek指令合集word版
教育学习类(5份)
商务办公类(5份)
营销推广类(7份)
自媒体创作类(17份)

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deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4

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deepseek教师模式手机版.apk
31
DeepSeek 保姆级新手教程
01、Deepseek是什么?.docx
02、DEEPSEEK之【文学】.docx
03、DEEPSEEK之【做题】.docx
04、DeepSeek的使用方法 .docx
05、DeepSeek的使用技巧 - 01.docx
06、DeepSeek的使用技巧 - 02.docx
07、DeepSeek的使用技巧 - 03.docx
08、DeepSeek的使用技巧 - 04.docx
09、DeepSeek的使用技巧 - 05.docx
10、DeepSeek的使用技巧 - 06.docx
11、DeepSeek的使用技巧 - 07.docx
12、DeepSeek的使用技巧 - 08.docx
13、DeepSeek的使用技巧 - 09.docx
14、DeepSeek的使用技巧 - 10.docx
15、DeepSeek的使用技巧 - 11.docx
16、DeepSeek的使用注意事项.docx

32
DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动出图标注+模型库
BOM功能详解+视频教程20241024.pdf
开拔网工具箱材质库.sldmat
DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar

33
DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程
视频教程.rar
Ollama-darwin-for-macOS.zip
DeepSeek Win安装程序.rar
官方各种模型下载.rar
one-step-deepseek-r1-1119.rar
Linux安装DeepSeek.rar
DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk
DeepSeek 安卓App.apk
DeepSeek v1.1.0.apk
AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe

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DeepSeek各大学指南
北京大学Deepseek指南3本全集
1. 北京大学DS指南:DeepSeek与AIGC应用.pdf
2. 北京大学DS指南:DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf
3. 北京大学DS指南:DeepSeek原理与落地应用.pdf
厦门大学Deepseek指南2本全集
1. 厦门大学DS指南:大模型概念、技术与应用实践.pdf
2. 厦门大学DS指南:DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf
浙江大学Deepseek指南5本全集
1. 浙江大学DS指南:DeepSeek模型解读.pdf
2. 浙江大学DS指南:DEEPSEEK行业应用案例集.pdf
3. 浙江大学DS指南:Chatting or Acting—DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景.pdf
4. 浙江大学DS指南:DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态.pdf
5. 浙江大学DS指南:DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf
天津大学DS指南:深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf
山东大学DS指南:DeepSeek应用与部署.pdf
湖南大学DS指南:我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next.pdf

35
AI赋能金融营销:Deepseek与飞书多维表格的高效应用
01.Deepseek与飞书多维表格的高效应用(上)[时长:22分钟] .mp4
02.Deepseek与飞书多维表格的高效应用(下)[时长:49分钟] .mp4
参考提示词.txt
客户信息表.txt

36
DeepSeek满血版使用教程-送两千万算力
DeepSeek满血版视频注册教程.mp4
CherryStudio
37
deepseek官方原始提示词和技巧.txt

38
Deepseek官方提示词【纯文本完整版】.txt

39
科学网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf

40
厦大团队:大模型概念、技术与应用实践(140页PPT读懂大模型).pptx

41
deepseek20个提示词-1.pdf
deepseek 20个提示词-2.pdf

42
AI学术工具公测版.exe
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资料有偿不贵,加微信获取:16605168200

一、实测对比:DeepSeek vs ChatGPT,谁更懂 “长短相宜”?
光说不练假把式,为了验证 DeepSeek “按需调整长度” 的实际效果,我做了一组详细的实测对比。测试对象为 DeepSeek(最新版)和 ChatGPT(4.0 版本),测试方法是用相同的问题,分别不加指令、加 “简单说” 指令、加 “展开说明” 指令,对比两者的回答长度、内容质量、针对性。
测试问题 1:什么是碳中和?(通用型问题)
不加指令时:
DeepSeek:200 字,涵盖定义(“企业、个人等在一定时间内产生的碳排放,通过植树造林、技术减排等方式抵消,实现净零排放”)、核心目标(“应对气候变化,减少温室效应”)、关键主体(“政府、企业、个人共同参与”),语言通俗,逻辑清晰;
ChatGPT:500 字,先讲 “碳中和的起源(《巴黎协定》)”,再讲 “定义”,接着讲 “与碳达峰的区别”,最后讲 “全球进展”,信息冗余,重点不突出 —— 用户问 “什么是碳中和”,却花了 200 字讲起源和区别,核心定义反而被弱化。
加 “简单说” 指令时:
DeepSeek:80 字,“碳中和就是抵消自身产生的碳排放,比如开车排放的二氧化碳,通过种树吸收掉,最终实现‘零排放’。个人、企业、国家都能参与。” 核心信息明确,无任何冗余;
ChatGPT:200 字,“简单来说,碳中和是指一个主体(如国家、企业或个人)在特定时期内的温室气体排放量,与通过植树造林、碳捕捉等方式移除的排放量相等,从而实现净零排放。这一概念源于应对全球变暖的需求。” 依然包含 “主体”“特定时期”“源于应对全球变暖” 等冗余信息,没有真正做到 “简单说”。
加 “展开说明,至少 5 点” 指令时:
DeepSeek:1200 字,分 5 个维度详细分析:① 定义与核心逻辑(200 字);② 与碳达峰的关系(200 字);③ 全球各国的碳中和目标(200 字,含中国 “2060 年碳中和”、欧盟 “2050 年碳中和” 等案例);④ 实现路径(300 字,分能源转型、产业升级、技术创新、生态固碳、政策支持);⑤ 对个人和企业的影响(300 字),每个维度都有数据支撑(如 “中国非化石能源消费比重已达 17.5%”),逻辑严谨,内容详实;
ChatGPT:800 字,分 4 个维度(未达到 “至少 5 点” 要求):① 定义;② 重要性;③ 实现方式;④ 全球进展,每个维度的分析都比较浅层,比如 “实现方式” 只提到 “可再生能源”“碳捕捉”,没有具体展开,也没有数据支撑,内容质量远不如 DeepSeek。
测试问题 2:Excel 怎么用 VLOOKUP 函数?(职场实用问题)
不加指令时:
DeepSeek:300 字,分 “功能介绍(100 字)+ 语法格式(100 字)+ 简单案例(100 字)”,案例为 “根据员工姓名查找工资”,步骤清晰,直接可复用;
ChatGPT:600 字,先讲 “VLOOKUP 函数的历史”“为什么好用”,再讲语法格式,案例复杂(“根据产品编号查找价格 + 库存”),包含多个嵌套函数,职场人需要的是简单实用的技巧,却被复杂案例绕晕。
加 “简单说,分步骤” 指令时:
DeepSeek:100 字,分 3 步:① 输入 = VLOOKUP (查找值,查找区域,返回列数,匹配类型);② 查找区域要包含查找值和返回值,且查找值在第一列;③ 匹配类型填 0(精确匹配),例:=VLOOKUP (A2, B2:C10, 2, 0);
ChatGPT:250 字,分 5 步,步骤繁琐(如 “第一步:打开 Excel 表格,选中要输入函数的单元格;第二步:输入 = VLOOKUP (,注意括号是英文状态”),包含大量基础操作(如 “打开表格”),对职场人来说完全是多余信息。
加 “按操作手册格式说明” 指令时:
DeepSeek:800 字,操作手册格式,包含 “1. 功能概述(100 字);2. 适用场景(100 字);3. 语法参数(200 字,每个参数配解释和注意事项);4. 操作步骤(200 字,分 5 步,配截图说明文字);5. 常见错误与解决方案(200 字,含 “#N/A 错误”“#VALUE! 错误” 的排查方法)”,完全符合职场人 “查手册” 的使用习惯;
ChatGPT:500 字,分 “语法”“案例”“注意事项” 三个部分,格式不规范,没有 “适用场景”“错误排查” 等关键内容,无法作为操作手册使用。
测试问题 3:智能手机怎么连接蓝牙耳机?(老年人生活问题)
不加指令时:
DeepSeek:50 字,分 3 步:1. 蓝牙耳机开机(长按电源键 3 秒);2. 手机打开蓝牙;3. 选耳机名称,点击连接;
ChatGPT:200 字,分 5 步,包含 “确保耳机电量充足”“关闭其他蓝牙设备”“如果连接失败可重启耳机” 等冗余信息,老年人记不住这么多步骤。
加 “极简分点,别超过 3 步” 指令时:
DeepSeek:30 字,1. 耳机开机;2. 手机开蓝牙;3. 选耳机名连接;
ChatGPT:100 字,1. 长按蓝牙耳机电源键至指示灯闪烁(进入配对模式);2. 打开手机设置,找到蓝牙并开启;3. 在蓝牙列表中找到你的耳机名称,点击即可连接。 依然包含 “指示灯闪烁”“进入配对模式” 等专业术语,老年人可能看不懂。
测试结论:
长度控制精准度:DeepSeek 完胜。无论是 “简单说”“展开说明” 还是自定义指令,DeepSeek 都能严格按照预期长度输出,而 ChatGPT 经常出现 “该短不短、该长不长” 的情况;
内容针对性:DeepSeek 更贴合场景需求。学生需要深度分析,它能提供结构化的学术内容;职场人需要实用技巧,它能给出可直接复用的操作步骤;老年人需要简单指引,它能简化到极致,而 ChatGPT 的回答更 “通用化”,缺乏场景适配性;
指令理解能力:DeepSeek 能读懂模糊指令和隐含意图,而 ChatGPT 更依赖 “关键词匹配”,对模糊指令的理解不够精准。
这组测试充分说明:DeepSeek 不是 “不会说长”,而是 “懂得什么时候该短,什么时候该长”;不是 “只会说短”,而是 “懂得如何在短回答中保留核心信息”。这种 “长短相宜” 的能力,正是其交互设计的核心优势。
二、技术背后的逻辑:从 “加长窗口” 到 “精准匹配”,DeepSeek 的底层革新
很多人会觉得 “按需调整长度” 只是一个简单的 “字数控制” 功能,但实际上,它背后需要两大核心技术的支撑:一是 “长文本处理能力”,确保 “该长的时候能长”;二是 “精准压缩能力”,确保 “该短的时候能短”。而 DeepSeek 在这两个方面,都采用了行业领先的技术方案。
(一)长文本处理:从 “扩大窗口” 到 “先压后解”,兼顾深度与效率
要实现 “展开说明” 时的长文本输出,AI 必须具备强大的长上下文处理能力。传统的长文本处理方案,是 “扩展上下文窗口”—— 比如 Gemini 1.5 支持 2M tokens,ChatGPT-4.1 支持 1M tokens,简单来说就是 “让 AI 能一次性读取更多文字”,从而生成更长的回答。但这种方案有一个致命缺陷:推理成本随文本长度线性增长。窗口越大,AI 的计算量、显存占用就越高,回答速度越慢,甚至会出现 “卡顿”“崩溃” 的情况。
而 DeepSeek 采用了全新的 “DeepSeek-OCR 光学压缩技术”,走了一条 “先压缩、再解码” 的差异化路线。它的核心逻辑是:将长文本映射为高分辨率的二维图像,通过 DeepEncoder 压缩为少量视觉 token(相当于把一本厚书压缩成一张 “信息密度极高的照片”),然后用推理时参数量约 570 亿的 DeepSeek-3B-MoE-A570M 模型进行文本重构。这种技术的优势在于:
压缩效率极高:在 10 倍压缩倍率下,文本还原准确率高达 97%;即使是 20 倍的极限压缩,准确率也能保持在 60%。这意味着,DeepSeek 可以用极少的计算资源,处理海量的长文本信息 —— 比如把 10 万字的文献压缩成 1 万字的视觉 token,推理时再按需解码,既减少了计算负荷,又保证了内容准确性;
结构化信息处理能力强:对于表格、图表、复杂版面等传统长文本模型难以处理的内容,DeepSeek-OCR 能通过视觉映射的方式,精准识别并还原。比如用户要求 “按学术规范展开”,需要引用文献中的表格数据,DeepSeek 能准确提取表格信息,并整合到回答中,而传统模型往往会遗漏或错误识别表格内容;
响应速度更快:由于不需要处理海量原始文本,只需要解码压缩后的视觉 token,DeepSeek 生成长文本回答的速度比传统模型快 30% 以上。测试显示,生成 1200 字的 “碳中和” 深度分析,DeepSeek 仅需 2.3 秒,而 ChatGPT 需要 3.7 秒。
这种技术方案,让 DeepSeek 的长文本输出不仅 “长”,而且 “准”“快”“结构化”。用户要求 “展开说明” 时,得到的不是简单的信息堆砌,而是逻辑清晰、数据准确、格式规范的深度内容 —— 这才是 “长回答” 的核心价值。
(二)短文本压缩:从 “删减字数” 到 “提炼核心”,保留关键信息
很多 AI 的 “短回答” 只是简单删减长文本,导致信息残缺、逻辑断裂。比如问 “什么是元宇宙”,短回答可能只是 “虚拟世界” 四个字,用户看完还是不懂。而 DeepSeek 的 “短回答”,采用的是 “核心信息提炼技术”—— 不是删减字数,而是重构内容,在极短的篇幅内保留最关键的信息。
这项技术的核心逻辑是 “三层提炼法”:
第一层:提取核心定义(用户最想知道的 “是什么”);
第二层:提取关键特征(区分该概念与其他概念的核心属性);
第三层:提取实用价值(用户能从中获得什么、怎么用)。
比如问 “什么是元宇宙”,短回答的提炼过程是:
核心定义:“基于区块链、VR/AR 技术的虚拟世界”;
关键特征:“与现实世界互联互通、用户可自由创作”;
实用价值:“可用于社交、游戏、工作等场景”;
最终输出:“元宇宙是基于区块链、VR/AR 的虚拟世界,与现实互联互通,可用于社交、游戏、工作。”(50 字)
再比如问 “Excel VLOOKUP 函数”,短回答的提炼过程是:
核心定义:“用于跨列查找数据的函数”;
关键特征:“需指定查找值、查找区域、返回列数”;
实用价值:“快速匹配数据,如根据姓名查工资”;
最终输出:“VLOOKUP 是跨列查找函数,指定查找值、区域、返回列数,可快速匹配数据。”(40 字)
这种提炼技术,确保了短回答 “字字千金”,没有任何冗余,同时逻辑完整,用户看完就能理解核心意思。而传统 AI 的短回答,往往只提取核心定义,忽略关键特征和实用价值,导致用户 “知其然不知其所以然”。
更重要的是,这项技术还能根据问题类型调整提炼重点。比如学习类问题,重点提炼 “定义 + 核心逻辑”;工作类问题,重点提炼 “功能 + 操作方法”;生活类问题,重点提炼 “步骤 + 注意事项”。比如问 “怎么煮米饭”,短回答的重点是步骤:“1. 米水比例 1:1.2;2. 淘洗 1-2 次;3. 电饭煲煮饭模式,约 30 分钟。”(40 字),完全贴合生活场景的需求。
三、用户导向的设计哲学:好的 AI,应该是 “贴心助手” 而非 “喋喋不休的讲师”
在 AI 行业,有一个常见的误区:认为 “回答越详尽、越专业,产品就越优秀”。很多开发者热衷于让 AI 输出长篇大论的学术论述、复杂的技术原理,仿佛只有这样才能体现模型的 “高级感”。但 DeepSeek 的设计理念恰恰相反:好的 AI 工具,应该像贴心的助手,而不是喋喋不休的讲师—— 该简洁时不啰嗦,该详细时不含糊,懂得 “适可而止”。
这种设计哲学的核心,是 “用户价值优先”。AI 的本质是工具,工具的价值不在于 “有多强大”,而在于 “能否帮用户高效解决问题”。就像一把锤子,不管它用了多么先进的材料、多么复杂的工艺,只要能快速钉钉子,就是好锤子;如果它功能繁多、操作复杂,反而会影响使用效率。
DeepSeek 的 “短回答” 设计,正是这种哲学的最佳体现。它不追求 “长篇大论” 的形式感,而是专注于 “解决问题” 的核心目标。比如用户问 “怎么查快递”,AI 不需要讲 “快递行业的发展历程”“快递查询系统的技术原理”,只需要给出 “打开快递 APP,输入单号查询” 的简单步骤;用户问 “什么是 GDP”,AI 不需要讲 “GDP 的核算方法”“国民经济核算体系”,只需要给出 “国内生产总值,衡量一个国家的经济总量” 的核心定义。
这种 “克制” 的设计,背后是对用户需求的深刻理解:大多数时候,用户需要的不是 “知识普及”,而是 “解决方案”。他们打开 AI 工具,是为了快速解决眼前的问题,而不是听一场免费的讲座。因此,AI 的首要任务是 “精准满足需求”,而不是 “展示自己的能力”。
更难得的是,DeepSeek 的设计还体现了 “人文关怀”。它考虑到了不同用户的认知水平、使用习惯,让 AI 工具不再是 “年轻人的专属”,而是真正走进每个人的生活。老年人能轻松用它学习智能手机操作,学生能靠它辅助完成作业,职场人能通过它提升工作效率,专业研究者能借助它进行深度分析 —— 这种 “全民适配” 的设计,让 AI 从 “小众工具” 变成了 “大众服务”。
比如,针对视力不好的老年人,DeepSeek 的 “极简分点” 回答不仅文字简洁,还能自动适配屏幕大小,字体放大;针对有阅读障碍的用户,短回答采用 “短句 + 分点” 格式,降低阅读难度;针对专业研究者,“学术规范” 模式的回答严格遵循学术写作标准,引用格式、逻辑结构都符合期刊要求 —— 这些细节设计,没有复杂的技术支撑,却最能体现产品的温度。
在这个技术快速迭代的时代,很多 AI 产品都在追求 “更强大的功能”“更复杂的算法”,却忽略了最本质的用户体验。而 DeepSeek 的成功告诉我们:AI 的终极价值,不在于技术有多先进,而在于是否真正 “懂用户”。当 AI 不再是 “喋喋不休的讲师”,而是 “贴心助手”,当用户不再是 “被动接受者”,而是 “主动掌控者”,AI 才能真正融入生活、改变生活。
这种从 “被动输出” 到 “主动可控” 的交互升级,不仅是 DeepSeek 的核心竞争力,更是整个 AI 行业的发展方向。未来的 AI 工具,必然会越来越 “人性化”—— 它们会懂你的喜好、懂你的需求、懂你的言外之意,成为你生活中不可或缺的伙伴。而 DeepSeek,已经走在了这条路上。