版权信息 书名：DeepSeek极速上手 ：高效做事不内耗
ISBN：978-7-115-66663-5
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版 权 著 郭泽德 宋义平 朱 晔
责任编辑 牟桂玲
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内容提要 本书本着“不止授人以鱼，更要授人以渔”的写作宗旨，系统性地讲解了大语言模型DeepSeek在人们工作、生活中的革命性应用，从技术原理到案例实践，为读者提供了全栈式的DeepSeek应用指南。
全书共6章，分别聚焦于DeepSeek应用的不同主题，从理论基础到实际操作，再到行业应用，为读者构建了一个完整的知识体系。第1~2章从技术演进的角度，深入浅出地介绍DeepSeek如何重构人机交互范式，并全面、细致讲解了DeepSeek的基础操作，为读者快速上手DeepSeek打下基础。第3章重点介绍了具有独创性的六定模型，这是基于提示工程提出的DeepSeek提示词方法论，能帮助读者系统地掌握从简单到复杂的AI交互技巧。第4章介绍了与DeepSeek的深度交互方法，这是基于推理机制、用户意图理解机制、情感交互机制、记忆机制、幻觉机制等DeepSeek“思维本质”的交互方法，能帮助读者进一步提升与DeepSeek对话的能力。第5章介绍了DeepSeek与其他AI工具的融合应用，包括生成图像、视频、音乐、流程图、PPT，以及信息处理、搭建智能体、管理知识库和信息检索等。第6章主要面向十大应用领域提供应用模板与范例。
本书可作为对DeepSeek感兴趣的新手用户的快速入门教程，也可作为进阶用户提升效率与挖掘潜力的速查手册，还可作为各行业人士寻找DeepSeek应用灵感与提升效能的参考书。
序 言 各位朋友，大家好！我是学术志创始人学君（郭泽德）。自2014年创业至今，不知不觉已走过十年创业征程。
2022年下半年，我偶然接触到ChatGPT，经过深入测试与研究后，我做出了一个对团队至关重要的判断：AI是不可逆的发展趋势，它将彻底改变全行业格局，我们必须全面转型拥抱AI。
2023年，我带领团队全面开启AI转型。尽管初期面临很多意想不到的挑战，但业务增长和用户反馈坚定了我们的信心。迄今为止，我们已成功举办数百场线上线下的AI主题课程，为数万人普及了AI思维与应用方法。
在讲授和使用AI的过程中，我逐渐认识到AI绝非工具层面的创新，其底层逻辑和思维模式更值得重视。受AI涌现特性启发，我于2024年创立了AI富缘俱乐部，致力于探索和打造一种涌现型组织，将AI的底层逻辑真正应用于实践。这一创新组织以一人公司形式运作，第一年即实现超过1000万元的业绩，有力验证了这种新型组织形式的价值。
最近两年AI领域风起云涌，其发展蔚为壮观。我们始终对各类AI产品保持敏锐洞察。
2025年1月，DeepSeek-R1刚一上线，我们团队立即跟进展开测评。尽管当时初步感受到它带来的创新价值，却未能预见它将引发如此巨大的反响，甚至重新定义了AI的边界。
在2025年春节前的一场汇集百余位行业专家的线下大会上，我曾明确表示：“目前应用AI的方法论必将迭代，因为大模型能力的指数级提升，现有方法论必将被取代。”当时的我已隐约预见技术变革浪潮即将来临，却尚未完全理解其潜在的深远影响。
会议结束后，春节随即到来，但我们团队完全没有休息，一直在密切关注DeepSeek的发展。学术志和AI富缘俱乐部两个团队迅速展开研究，组织跟进直播，分享最新发现与应用心得。
直播数据令人震撼：“学术志”视频号连续10天日均观看量超10万人次，“小蔡博士AI工具箱”视频号单日观看量达50万人次，多条短视频突破百万播放量。这些数字背后，是无数人对新技术的渴望与好奇。
经过初期的探索性观察，人们对DeepSeek的理解日益深入，许多用户已将其转化为实际生产力，悄然改变着工作方式和行业格局。
理解DeepSeek这一创新型AI产品有两个核心维度：工具本身的内在特征与运行机制，以及它的实际应用场景。这两个维度如同树根与花朵的关系，根系决定了花朵的生长质量和形态，是更为根本的存在。深入研究DeepSeek的来源、特点和机制，是理解和应用这一工具的基础。因此，本书不仅是一本技术指南，更是一次思维方式和探究本质的升级迭代之旅。本书将带领读者从多个维度深入理解和掌握DeepSeek这一强大工具。
我们的旅程从第1章开始，探索DeepSeek的诞生背景和它如何重构了大模型交互体验。在这个具有蝴蝶效应的故事中，我们将看到一个新兴AI工具如何在争议与创新中崭露头角。
第2章将带领读者熟悉DeepSeek的基础操作，无论是网页版还是App版，都能让你快速上手。
第3章则深入探讨了提示词设计的艺术，提出了独创的六定模型，让读者无论是应对简单问题，还是应对复杂问题，都能得心应手。
在第4章中，我们将揭开DeepSeek深度交互的神秘面纱，包括从推理机制到情感交互，从用户意图理解机制到记忆机制，甚至包括AI幻觉产生的原理，让你真正理解这个AI伙伴的“思维”方式。
第5章展示了DeepSeek的强大联动能力，包括如何与图像、视频、音乐生成工具协同工作，如何联动生成流程图和PPT，如何与飞书多维表格结合批量处理信息，如何搭建智能体、管理知识库和进行信息检索等。
第6章将带领读者探索DeepSeek在十大领域的实际应用，从文学创作到学术研究，从职场办公到教育教学，从商业服务到人力资源，从职业发展到自媒体运营，从理财规划到心理情感，全方位展示这一工具如何改变我们的工作和生活。
无论你是AI技术的初学者，还是经验丰富的专业人士；无论你是职场人士、创作者、教育工作者，还是商业决策者，只要你对利用AI技术提升自我、减少内耗、实现高效工作感兴趣，这本书都将为你提供实用的指导和启发。
在写作过程中，我深刻体会到技术与人文的融合之美。DeepSeek不仅是一个技术产品，更是一个思想伙伴，它能够理解我们的需求，协助我们思考，甚至激发我们的创造力。
最后，感谢所有在这一探索旅程中给予支持的伙伴、同事、学生和读者。正是你们的反馈和鼓励，让我有信心将这些经验和见解整理成书，与大家分享。
让我们一起，与未来对话，让工作更高效，让思维更清晰，让创造力更丰富。
学君
2025年2月28日
1.1 一只“蝴蝶”引发人工智能变革2025年1月27日，纽约证券交易所的电子屏上，刺目的红色数字格外醒目——英伟达股价在这一天骤跌近17%，单日市值蒸发高达5890亿美元，创下美股历史上最大的单日市值“蒸发”纪录。美国媒体分析认为，引起这场金融风暴的重要因素，竟是一款1月20日才发布的中国人工智能产品——DeepSeek。
一时间，全世界有了一个共同的疑问：仿佛从天而降的DeepSeek为何能在美国股市掀起滔天巨浪？
我们不妨来看看DeepSeek令人惊叹的用户增长数据：根据QuestMobile的统计数据，2025年1月20日DeepSeek-R1模型发布，DeepSeek在1月的累计用户数便达到了1.25亿，其中 80%以上的用户增长发生在1月的最后一周，短短7天内就实现了1亿用户的增长。
这个数据如何？与其他产品数据做一个简单对比：ChatGPT创造1亿用户增长纪录用了2个月时间，在此之前，TikTok达成这一成绩耗时9个月，拼多多花了10个月，而微信更是用了1年2个月。
更值得关注的是，DeepSeek不仅在用户增长上一骑绝尘，还制定了极具影响力的“开源低价”策略：开放多个百亿级参数模型，API定价极低。这一举措吸引了众多行业巨头来合作，国外的微软、英伟达，国内的华为、百度等企业都纷纷宣布接入DeepSeek，这无疑是对其技术实力与发展前景的认可。
如今，一场由DeepSeek引发的人工智能变革的序幕正在拉开。
1.2 DeepSeek到底来自何方神圣DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（以下简称深度求索）推出的人工智能产品。深度求索成立于2023年7月，坐落于中国杭州，作为“杭州六小龙”之一，这家年轻的公司从诞生之初便展现出非凡的野心与远见。成立伊始，深度求索就将战略目光精准锁定在通用人工智能（AGI）这一充满挑战与机遇的前沿领域，并持续在这一领域深耕。
DeepSeek是深度求索推出的核心人工智能产品。截至目前，深度求索发布了多款产品，其中最具代表性的产品是：2024年5月推出的DeepSeek-V2；同年12月推出的DeepSeek-V3；2025年1月推出的DeepSeek-R1，如图1-1所示。DeepSeek-R1凭借着技术创新和产品体验，一经发布便受到全球瞩目，成为深度求索的标志性产品。
图1-1 深度求索推出DeepSeek-R1
众所周知，开发人工智能产品需要巨额资金投入，一般创业公司根本不具备这样的实力。那么，深度求索是如何应对？又是如何崛起的呢？
追溯DeepSeek的崛起之路，需要从创始人梁文锋说起。1985年，梁文锋出生在广东省湛江市，17岁考入浙江大学，攻读电子信息工程专业。本科毕业后，他继续深造，在浙江大学攻读硕士研究生，研究方向聚焦于机器视觉。一直以来，梁文锋都十分关注技术的社会应用。2008年，全球经济危机（又称次贷危机）爆发期间，梁文锋敏锐地察觉到了机器学习在量化交易中的巨大潜力，开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易，取得了令人瞩目的成绩。
这次成功实践，不仅让梁文锋在量化投资领域崭露头角，更让他深刻体会到了技术创新在金融领域的重要性。2015年，梁文锋创立了杭州幻方科技有限公司，致力于通过数学和人工智能进行量化投资，由此这家公司被简称为“幻方量化”。在梁文锋的带领下，幻方量化一路高歌猛进，迅速成长为国内乃至国际知名的量化投资公司。到 2021年，其管理的私募基金规模达到了千亿元级别。
量化投资作为金融领域与前沿科技深度融合的重要分支，对算力要求非常高。为了进一步提升公司的技术实力，幻方量化投资2亿元，自主研发了“萤火一号”AI超算。这一超算的研发与应用，不仅让幻方量化在投资策略上算得更快更准，还为DeepSeek的诞生做了重要铺垫。
2023年，梁文锋做出了一个足以改变他职业生涯轨迹的决定——转型AGI，并创立了深度求索。梁文锋骨子里是一个纯粹的技术理想主义者，对技术有着极致的热爱，所以这个决定绝非一时冲动或盲目跟风，而是源于他对技术发展趋势的深刻洞察以及对科技改变世界的坚定信念。
这时，幻方量化成为深度求索诞生与发展的坚实后盾，梁文锋也在资金、技术、产品、人才等方面给予全方位支持。这种破釜沉舟的决策魄力让深度求索刚诞生就具备了独特的资源优势。
在幻方量化的全力支持下，深度求索踏上征程。深度求索独特的团队运作模式，成为推动其不断前进的强大引擎。深度求索团队的独特之处，集中体现在成员构成与管理模式两个方面。
从成员构成来看，团队成员普遍来自清华大学、北京大学等国内顶尖高校，以应届博士和硕士毕业生、在读生及毕业2~3年的年轻人才为主体，年龄在25~35岁，工作经验多集中在1~5年，呈现出显著的“名校背景”+ “年轻高潜”特征。团队规模控制在140人左右，工程师与研发人员占比超过90%，形成高密度人才结构，多名成员曾获国际竞赛奖项，并在自然语言处理等领域发表顶级论文。
在管理模式上，团队采用完全扁平化的自组织模式。如实行去KPI化考核，创始人梁文锋明确表示“没有传统KPI和任务指标”，考核标准聚焦于技术突破而非量化产出，员工可自由选择研究方向，资源分配基于技术潜力而非短期效益。
这种独特的团队构成和管理哲学，让深度求索团队始终洋溢着创新的活力，为不断实现突破提供了坚实有力的保障。不过，在竞争激烈的市场环境中，仅有保障和优秀团队还远远不够，要想站稳脚跟，甚至撼动行业格局，必须练就过硬本领。DeepSeek 在技术创新方面成果显著，研发出 DeepSeek MoE 架构、多头潜在注意力等前沿技术，这些技术大幅提升了DeepSeek的性能，增强了市场竞争力。以 DeepSeek-V3为例，依托核心技术，它仅投入557.6万美元训练成本，就大大缩小了与GPT-4的差距，成本仅为行业平均成本的1/20。其成功的关键在于算法优化，而非盲目堆砌算力，如采用动态路由算法，有效减少了专家模型间的通信开销，让资源利用更高效。
1.3 DeepSeek重构大模型交互体验人工智能可从不同的维度进行划分。丁磊在《生成式人工智能：AIGC的逻辑与应用》一书中，以模型的功能目标和输出形式为维度，将人工智能划分为决策式人工智能和生成式人工智能。
决策式人工智能主要根据特定条件进行判定，人脸识别便是极为典型的例子。它的工作原理是通过实时获取人脸图像，提取特征信息，再与人脸库中的特征数据匹配，从而实现人脸识别。这种人工智能为生活带来诸多便利，却也受限于既定规则下的判断，缺乏创新生成能力。
当人们还在翘首以盼决策式人工智能取得新突破时，生成式人工智能悄然崭露头角。2017年，谷歌发表了一篇极具影响力的论文《注意力是你所需要的全部》（Attention Is All You Need ），创新性地提出了Transformer技术模型，并首次将该技术模型用在自然语言处理领域。这一突破性成果，瞬间点燃了全球科研团队的探索热情，众多团队纷纷投身其中，OpenAI便是其中一员。
OpenAI的研究进展很快，2018年就推出了基于Transformer技术的GPT-1模型，但是因为性能有限，GPT-1的影响力只局限在技术圈。直到2022年，OpenAI在GPT-3模型基础上，重磅推出了ChatGPT。ChatGPT一经推出便迅速风靡全球，短短两个月的时间活跃用户数破亿。因为ChatGPT能够快速且合理地回答各种问题，极大地改变了人机交互的方式，让大众真切地感受到了人工智能的魅力。ChatGPT的出现是人工智能发展中的重要里程碑。如今，像ChatGPT这类的人工智能被称为生成式人工智能，国内豆包、通义千问等大模型都属于这类生成式人工智能。
就在 OpenAI一路高歌猛进之时，DeepSeek横空出世，为人工智能领域带来了全新的变革。和ChatGPT类大模型相比，DeepSeek独具特色，代表着一种新的人工智能类型：推理大模型。
抛开技术层面的差异，从用户体验的角度看，DeepSeek和ChatGPT类大模型最显著的差异，在于DeepSeek增加了对用户提问的拆解环节，将原来的“提问—回答”二阶交互模式（见图1-2），进化为“提问—拆解—回答” 三阶交互模式（见图1-3），增加了一个独特的、显性化的“认知中间层”。DeepSeek将拆解过程可视化，使用户能清晰地看到大模型对问题的分析与推理步骤，不仅能得到答案，还能知晓推导过程，极大增强了用户的获得感。
图1-2 “提问—回答” 二阶交互模式
图1-3 “提问—拆解—回答” 三阶交互模式
这种推理过程的可视化，并不仅仅是产品体验上的升级，更是源于底层技术的创新突破。推理能力是大模型的核心能力，在这一关键技术上，ChatGPT类大模型主要采用的是链式推理（Chain-of-Thought），而DeepSeek主要运用的是树状推理（Tree-of-Thought）。为了更好地理解这两种技术路线的区别，我们用比喻的方式来解释说明。
ChatGPT类大模型所使用的链式推理，就像沿着直线走路，把复杂的任务拆解成一个个依次相连的中间步骤。在解决问题时，它会按照固定的顺序，从一个步骤推导到下一个步骤，如同顺着链条一环扣一环地前进。然而，这种线性的推理方式存在一定风险。例如在数学证明题中，若证明过程中的某一推导步骤出现计算错误或逻辑偏差，由于后续步骤是基于这一错误步骤推导的，这就会像多米诺骨牌一样，最终会使整个推理结果谬以千里。
DeepSeek大模型应用的树状推理构建了一个类似大树的思考结构。面对复杂问题，它不再局限于线性思路，而是像大树向不同方向伸展枝丫一样，同时探索多个推理路径。这意味着树状推理能够并行地考虑多种解决方案和中间步骤。每一个分支都代表一种可能的思考方向，模型会对不同分支进行评估，分析每个分支得出的结果是否合理，然后筛选出最有希望的分支继续深入探索，就像园丁修剪树枝，保留最茁壮的部分。最终，通过对不同分支的综合评估和筛选，找到最合理的答案。
两种技术路线的核心区别如图1-4所示。
图1-4 链式推理和树状推理的核心区别
这种底层技术的创新，使得DeepSeek在处理复杂问题时展现出了更强的理解能力和准确性。它不仅提升了用户获取答案的确定性和满意度，也为人工智能在更广泛领域的深度应用奠定了坚实基础，预示着未来人工智能交互体验将迈向新的高度。
尽管DeepSeek大模型与ChatGPT类大模型同属生成式人工智能范畴，但二者在推理技术和产品体验上存在显著差异，依据这些差异进行分类，有助于我们更清晰地理解它们。我们可以把ChatGPT类大模型称作链式推理大模型，而 DeepSeek 则是树状推理大模型。这样，就可以建构一个基本的人工智能分类图谱，如图1-5所示。
图1-5 人工智能分类图谱
DeepSeek的横空出世，是人工智能发展历程中的关键转折点。它以远超同行的增长速度、独特的技术架构和创新的交互模式，在全球人工智能版图上强势崛起。未来，DeepSeek 在持续的技术突破、产业布局与国际拓展中，有望引领人工智能浪潮，推动全球科技变革，在重塑行业规则与造福人类生活等方面，书写属于自己的辉煌篇章。
