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当我用 DeepSeek 学习、工作和玩，惊艳！含提问攻略、使用实例和心得

当我用 DeepSeek 学习、工作和玩，惊艳！含提问攻略、使用实例和心得 01. DeepSeek 对我最有帮助的核心能力 02. DeepSeek 令我惊艳的实例： - 幼儿园小朋友教学课程含资源（工作） - 两年西班牙语零基础至 B1学习计划含资源（学习） - 和妈妈一起去西班牙旅行行程安排含预算（玩） 03. 如何使用、提问和追问 DeepSeek，我的心得体会和方法攻略虽然我发出了「怎么办？感觉我要被取代了！」的感慨，还是绝不藏私，想大声对每个看到的人说：一定要用！我相信每个人都用更好的工具，更好地做自己，世界就会变得更好。也相信自己，此处不发光，总有发光处～ Let's go ~ 01. DeepSeek 对我最有帮助的核心能力开门见山总结下 DeepSeek 对我最有帮助的核心能力： 1. 深度逻辑思考和推理能力，她会展示完整的思考和路径，秒杀猪队友。记得按下左下角的「DeepThink 深度思考」按钮。比如当我询问，我是一个中文母语者、也是一名英语教师。现在需要构建一个针对幼儿园小朋友（也是中文母语）的全英语课程计划，希望课程包括听力、口语、阅读、写作，希望她有趣、有效、系统化。你能帮助我制定一个这样的课程计划，包含内容建议、资源和相关链接吗？请同时用英语和中文回复我。（最后这句因为我询问时习惯地用的是英语，但我想偷懒直接复制中文回答😂。） DeepSeek 的思考过程本身就给我很多启发：她首先复述并理解了我的背景信息，并拆分和整合了我的需求：因为孩子很年幼，所以听力、口语、阅读、写作的活动都需要有吸引力并且适合孩子的年龄。比如儿歌和押韵的词就适合作为听力和口语材料，自然拼读和有重复句子结构的绘本或分级读物就适合阅读，单词墙可以帮助复习单词，这个阶段的写作更多关注手部的细微动作技能。又比如，TPR (Total Physica

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DeepSeek最强使用攻略，放弃复杂提示词，直接提问效果反而更好？

这几天，DeepSeek-R1 可谓是火遍全球了。不仅刷屏海内外主流媒体，甚至英伟达受其影响都直接闪崩了。几乎一夜之间，朋友圈里关注 AI 的和不关注 AI 的都在讨论 DeepSeek。也有很多朋友来问我们：DeepSeek 到底是什么？怎么用啊！

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DeepSeek小白使用指南，99% 的人都不知道的使用技巧（建议收藏）docx

DeepSeek 小白使用指南，99% 的人都不知道的使用技巧（建议收藏）传送门：1、https://chat.deepseek.com/ 2、各大应用市场搜索：deepseek （认准 logo 蓝色鲸鱼）技巧一：“按下 R1” 一定要按下这个深度思考（R1），不按下还是使用的 V3，和其他各种大模型得出的结论差异化不大，现在大家疯狂的是这个 R1 技巧二：“说人话” 是这样的，昨天朋友问我有没有讲如何搞提示词的（prompt）我也是习惯性的问了下 Deepseek

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Deepseek不好用，是你真的不会用啊！

Deepseek 不好用，是你真的不会用啊！ DeepSeek 提问的高效模板来啦！掌握这些模板，让你的提问更精准、高效！ DeepSeek 的提示词（Prompt）是指你输入给模型的指令或问题，模型会根据这些提示词生成相应的回答。为了让 DeepSeek 更好地理解你的需求并给出满意的回答，这里有一些使用提示词的技巧和建议： 1. 明确你的需求 - 尽量清晰地描述你的问题或任务。比如： - 不好的提示词：“告诉我一些东西。” - 更好的提示词：“请帮我总结一下人工智能的发展历史。” 2. 提供上下文 - 如果问题需要背景信息，可以在提示词中加入上下文。比如： - 不好的提示词：“翻译这句话。” - 更好的提示词： “请将以下英文句子翻译成中文： ‘The future of AI is promising.’” 3. 指定格式 - 如果你希望回答以特定格式呈现，可以在提示词中说明。比如： - 不好的提示词：“列出一些健康饮食的建议。” - 更好的提示词：“请以 bullet points 的形式列出 5 条健康饮食的建议。” 4. 分步骤提问 - 对于复杂任务，可以分步骤提问。比如： - 第一步：“请解释什么是机器学习。” - 第二步：“机器学习有哪些主要应用场景？” 5. 使用角色设定 - 你可以让 DeepSeek 扮演特定角色来回答问题。比如： - “你是一位资深程序员，请帮我解释一下 Python 中的递归函数。” 6. 尝试开放式问题 - 开放式问题可以激发更详细的回答。比如： - 不好的提示词：“AI 有用吗？” - 更好的提示词：“人工智能在现代社会中有哪些重要应用？它的发展前景如何？”

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deepseek 应该怎样提问

deepseek 应该怎样提问为了让我的回答更准确和有用，你可以通过以下方式优化提问。我通过几个例子为你说明不同提问方式的区别： **1. 明确问题类型+具体细节** 好例子： _"我想学习 Python 数据分析，目前会基础语法，请推荐 3 个适合初学者的 Pandas 实战项目，并说明每个项目能练习什么技能？"_ 不够好的例子： _"怎么学 Python？"_ **2. 复杂问题分步骤提问** 好例子： _"请分三步解释：区块链技术如何保障交易安全？第一步先说明哈希函数的作用，第二步讲分布式账本，最后解释共识机制。"_ 不够好的例子： _"区块链是怎么回事？"_ **3. 提供背景信息** 好例子： _"我在准备留学申请（申请美国计算机硕士，GPA3.6），请对比推荐信找课程教授还是实习主管更合适？需要考虑哪些因素？"_ 不够好的例子： _"推荐信找谁写更好？"_ **4. 指定回答形式** 好例子： _"请用对比表格形式展示微波炉 vs 空气炸锅的加热原理、适用场景和能耗区别"_ 不够好的例子： _"微波炉和空气炸锅有什么区别？"_ **5. 遇到不理想回答时补充信息** 正确示范： _"刚才关于光伏发电的解答太专业了，能否用生活化的比喻再解释一次？"_ **需要避免的情况：** - 模糊表述："这个怎么做？" - 同时问多个问题："怎样备考公务员又准备考研还能找工作？" - 缺乏关键信息："为什么我的代码报错？"（未提供代码和错误信息）当你收到回答后，可以：

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Deepseek 高效使用指南

Deepseek 高效使用指南，1 分钟学会。 2025 Deepseek 爆火全球，会用的人说巨好用，差距就在提问方式，教你用 1 个公式让 Deepseek 变身“职场军师”“学霸外挂”“流量引擎”。凝炼出一套方法论，按万能公式「4 步提问法」【明确身份+具体任务+细节约束+输出格式】公式拆解 1. 身份：你是谁？（学生/打工人/新手妈妈…） 2. 任务：要解决什么问题？（写报告/做计划/分析数据…） 3. 细节：限制条件是什么？（时间/场景/禁忌…） 4. 格式：要什么形式结果？（表格/分段/口语…） 1. 职场人：无效提问 - - 错误示范： “分析新能源汽车市场” → 输出笼统的行业报告，泛泛而谈 - - 优化后提问： “作为市场专员，请对比 2024 年 Q4 比亚迪与特斯拉的社交媒体声量，分析用户对‘降价策略’的情绪倾向，用表格呈现” → 直接输出带数据对比的结论，20 分钟完成汇报 PPT 2. 学生党：模糊提问误了 DDL - - 错误示范： “帮忙改论文” → 收到“建议多查文献”的无针对性内容 - - 优化后提问： “我是机械专业本科生，需要优化文献综述部分，重点突出近 3 年柔性机器人传感器的突破，请用学术语言重写并标注参考文献 DOI” → 自动生成带权威引用的段落，查重率直降 15% 3. 博主：流水账文案 - - 错误示范： “写上海咖啡店探店文案” → 生成“环境优美、咖啡好喝”的通用模板 - - 优化后提问： “作为‘社恐探店博主’，请以‘躲开网红店人潮’为主题，推荐 3 家浦东小众咖啡馆，要求： 1）写明适合独处办公的细节 2）用‘发现秘密基地’的惊喜语气 3）结尾引导粉丝投稿私藏店铺现在就用这个四步法公式重新提问

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1000个DeepSeek神级提示词，让你轻松驾驭AI

为什么你的 AI 助手总是答非所问？「写篇产品分析」→ 收到一堆不知所云的文字「做个竞品对比」→ 得到几页没有重点的废话揭秘：不是 AI 不够聪明，而是你的指令太“高冷”！一、新手进阶：5 大法则，让 AI 瞬间 Get 你的点法则 1：人话指令——行动+领域+输出格式错误示范：“分析数据” → AI 给你一堆看不懂的术语正确打开方式：“用小白都能听懂的话，解析 2023 年销售数据，找出三大问题，给出改进建议，并做成图表” 秘诀：把 AI 当成你的助手，明确任务、受众和呈现方式，它就能精准回应！法则 2：角色代入法——给 AI 定个“人设” 无敌模板：“扮演一个【经验丰富的 XX 专家】，以【XX 风格】为【XX 目标群体】创作【XX 内容】”

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3个DeepSeek隐藏玩法，99%的人都不知道！

大家最近是不是都被 DeepSeek-R1 刷屏了这款号称“中国版 O1”的模型，不仅在数学和编程领域表现出色，中文写作能力也很强。最重要的是，它在理解提示词方面有了很大突破，只要你能打字，它就能理解你的意思。不过，很多小伙伴在使用后发现，它好像并没有想象中那么好用。别急，今天我就给大家分享 3 个小技巧，帮你快速掌握 DeepSeek 的正确打开方式。 1、不要用结构化提示词跟它对话我们之前用的很多模型，都需要用结构化的提示词来对话。你要清楚地告诉它，它的角色是什么，任务是什么，执行步骤是什么，需要注意什么等等。就像这种：

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DeepSeek从入门到精通.pdf

DeepSeek：从入门到精通

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数据标注工程与人工智能【有多少智能就有多少人工】

数据标注概述无人驾驶、人脸识别、语音交互……在人工智能（artificial intelligence， AI）第三次浪潮之下，在算力、算法与数据的合力推动下，人工智能技术突破与行业落地如雨后春笋，焕发出源源不断的生机。尤为瞩目的是，在灼热的人工智能发展背后，为其发展提供数据燃料的数据标注正在成为一门新兴产业。与此同时，数字经济的蓬勃发展，也为数据标注的发展进一步助燃。根据中国信息通信研究院的数据，我国数字经济的规模从 2005 年的 2.6 万亿增长到 2020 年的 39.2 万亿。到 2025 年，数字经济带动就业人数将达到 3.79 亿[1]。数字经济的不断发展正在催生更多新职业，人工智能训练师就是其中之一。 1.1 数据标注的起源与发展由于数据标注与人工智能相伴相生，在研究数据标注的同时，首先需要对人工智能追本溯源。人工智能的概念早由约翰·麦卡锡于 1956 年达特茅斯会议上提出，意指让机器具有像人一般的智能行为。在其提出以来的 60 多年中，人工智能的发展并非坦途，而是经历了沉沉浮浮、三起三落。人工智能在达特茅斯会议上经过了两个多月的讨论，并在会后推出了第一款聊天软件，让人直呼“人工智能来了”，并掀起了此后为期 20 年的第一次人工智能浪潮。当时主要以注重演算与推理的符号主义以及深度学习的“前身”— 连接主义为代表。对于此次人工智能的兴起，专家学者尤为看好，甚至指

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2024年AI医学影像行业发展现状与未来趋势蓝皮书

◼ ◼ ◼ ◼ GHF Frost & Sullivan AI AI

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卫生健康行业人工智能应用场景参考指引.pdf

— 3 — 附件卫生健康行业人工智能应用场景参考指引一、“人工智能+”医疗服务管理（一）“人工智能+”医疗服务 1.医学影像智能辅助诊断基本概念：针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、报告生成，实现高效精准的医学影像辅助诊断。应用场景：利用计算机视觉、神经网络等技术，在 X射线、 CT、MRI、PET-CT、超声、病理切片、皮肤照片、眼底照片、心电图、脑电图、肌电图、消化道内镜、纤支镜等影像诊断中，发挥人工智能快速、精准的能力，通过各类医学影像病灶分析、参数量化、三维可视化等功能，实现人工智能影像参数量化和智能标注能力，生成影像结构化数据。应用人工智能从海量影像中准确快速发现微小病灶，直观定位病灶，实现骨折、肺癌、肝癌、皮肤癌、颅内动脉瘤等疾病精准早筛，提升影像数据分析效率，提高影像诊断质量，提升疾病早期诊断精度，为医学影像科研与成果转化提供数据要素与创新动力，提升影像诊断医生工作效率，降低随访工作量，减轻医生工作压力，优化医院人力成本。 2.医学影像数据智能辅助质控基本概念：利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、

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百度医疗AI白皮书-190827.pdf

2019年8月以人为本，人工智能助力医疗体系科学发展序言在中国经济增长放缓的背景下，人口老龄化、医疗健康消费升级正在推动医疗支出持续、...

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嵌入DeepSeek的医疗服务成本精细化管理研究

会计之友 2025 年第 11 期 FRIENDS OF ACCOUNTING 一、引言随着全球人口老龄化进程的加速，老年人口比例不断上升，对医疗服务的需求随之增加，尤其是慢性病的长期治疗和管理。这不仅导致直接医疗费用在整体医疗成本中所占比重逐渐上升，而且促使医疗技术与设备更新换代的成本提高。同时，人口老龄化加剧了医疗资源分配不均的问题，特别是在城乡之间，导致看病难、看病贵的问题。因此，医疗服务系统正面临着成本持续攀升与资源优化配置的双重挑战。根据《2023 年我国卫生健康事业发展统计公报》，2023 年我国卫生总费用初步核算为 90 575.8 亿元，首次突破 9万亿元，相较上一年的 85 327.5亿元，上涨了 6个百分点。医疗服务项目成本管控是医院运营管理的重要环节，不仅为医疗服务项目价格制定提供数据支撑，而且为医院全面了解项目盈亏情况、发现亏损点并进行针对性成本管控提供了有力抓手[ 1 ]。传统医疗服务成本管理模式长期受制于人工操作的局限性，呈现出数据割裂化、决策经验化、管控被动化的系统性困境（医疗机构虽掌握海量运营数据，却因信息系统孤岛化、分析工具滞后性等问题，难以穿透科室层级的粗放核算，更无法捕捉设备空转、耗材冗余、人力错配等隐性成本流失）；药械供应链协同低效导致的“三角债”困局，进一步加剧了资源配置失衡，而医保支付方式改革与 DRG/DIP全面推行，也对成本精细化管控提出了更高要求[2-3 ]。2025年我国医疗改革正从“治病”转向”治未病”，从“规模扩张”转向“价值医疗”，传统粗放式成本管理模式已难以适应现代医院高质量发展的要求。人工智能技术的突破性发展为破解这一困局提供了全新范式。医院智能体是以机器学习、自然语言处理及预测分析等人工智能技术为核心，能够优化并自动化医院运营服务的智能化实体。借助

2025-12-11 89 1.98 MB 7页 12
GPT的来源--大模型的底层逻辑逐层分解Transformer架构

GPT的来源--大模型的底层逻辑逐层分解Transformer架构

2024-07-15 62 1.96 MB 17页 14
“十四五”国家信息化规划

“十四五”国家信息化规划 . 2021 年 12 月

2025-01-23 274 932.75 KB 64页 17

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