【DeepSeek 从入门到精通】清华大学

这是一篇关于【DeepSeek 从入门到精通】清华大学的思维导图，主要内容包括：1. DeepSeek基础认知，2. 模型类型与选择策略，3. 提示语设计核心体系，4. 提示语设计策略与陷阱，5. 高级提示语技术，6. 文案写作专项应用，7. 平台专项应用策略，8. 人机共生能力培养，9. 元叙事提示框架，10. AIGC评测与伦理。

【DeepSeek: 从入门到精通】 清华大学

• 1. DeepSeek基础认知
  • DeepSeek是什么
    • 专注AGI的中国科技公司
    • DeepSeek-R1开源推理模型
    • 性能对齐OpenAI-o1正式版
    • 特点：AI+国产+免费+开源+强大
  • 核心能力
    • 智能对话、文本生成
    • 语义理解、计算推理
    • 代码生成补全
    • 联网搜索、深度思考
    • 文件上传、图片文字识别
  • 应用场景
    • 文本创作（文章/诗歌/文案）
    • 摘要改写、多语言翻译
    • 编程与代码（生成/调试/优化）
    • 常规绘图（SVG/Mermaid/图表）
    • 知识推理、逻辑分析
• 2. 模型类型与选择策略
  • 推理模型 vs 通用模型
    • 推理模型（DeepSeek-R1）
      • 优势：数学推导、逻辑分析、代码生成
      • 特点：链式推理、慢速思考、高算力成本
      • 提示语策略：简洁指令、聚焦目标
    • 通用模型（GPT-4）
      • 优势：文本生成、创意写作、多轮对话
      • 特点：概率预测、快速反应、低算力成本
      • 提示语策略：显式引导、分步思考
  • 模型选择原则
    • 数学/逻辑任务 → 推理模型
    • 创意/开放任务 → 通用模型
    • 避免误区：推理模型忌角色扮演，通用模型忌过度信任
• 3. 提示语设计核心体系
  • 基础结构
    • 指令（核心任务）
    • 上下文（背景信息）
    • 期望（输出要求）
  • 核心技能
    • 问题重构：转化模糊需求为结构化任务
    • 创意引导：激发AI创新思维
    • 结果优化：迭代调整提示语
    • 跨域整合：桥接不同学科能力
    • 系统思维：构建提示语模板库
  • 进阶技能
    • 语境理解：分析任务背景与隐含需求
    • 抽象化能力：设计灵活可扩展的模板
    • 批判性思考：评估输出、识别偏见
    • 创新思维：探索非常规方法
    • 伦理意识：设计公平包容的交互模式
• 4. 提示语设计策略与陷阱
  • 五大关键策略
    • 精准定义任务，减少模糊性
    • 适当分解复杂任务，降低认知负荷
    • 引入引导性问题，提升深度
    • 控制提示语长度，确保准确性
    • 灵活运用开放式与封闭式提示
  • 五大新手陷阱
    • 缺乏迭代：期待一次性完美结果
    • 过度/模糊指令：细节淹没重点或意图不清
    • 假设偏见：AI只告诉你想听的
    • 幻觉生成：AI自信地编造信息
    • 忽视伦理边界：低估AI的伦理限制
• 5. 高级提示语技术
  • 提示语链（Prompt Chain）
    • CIRS模型：Context→Instruction→Refinement→Synthesis
    • 作用机制：任务分解→知识激活→结构构建→内容生成→拓展联想→逻辑梳理→表达优化→整体审查
    • 设计原则：目标明确、逻辑连贯、渐进复杂、灵活适应、多样性思考、反馈整合
  • 创新设计策略
    • 反向设计思维：从期望结果倒推提示语
    • 矛盾思维法：利用对立促进创新
    • 涌现思维模型：利用集体智慧
    • 抽象—具体循环法：在不同层次间切换
  • 特殊机制
    • 跨域映射机制（CMM）：类比推理
    • 概念嫁接策略（CGS）：创造性融合
    • 知识转移技术（KTT）：跨域智慧应用
    • 随机组合机制（RCM）：打破常规思维
    • 极端假设策略（EHS）：突破思维界限
    • 多重约束策略（MCS）：激发创造性解决
• 6. 文案写作专项应用
  • 信息传递型
    • 特质：清晰、精准、简洁、有针对性
    • 结构：核心信息→功能详解→受众说明→优势总结→记忆点设计
    • 要求：关键词限定、逻辑关系指示、核心信息强化
  • 情感共鸣型
    • 特质：明确情感基调、多感官体验、情境代入
    • 结构：情感基调→开场情境→问题-情感-解决方案→价值主张→情感高潮→共情结语
    • 要求：情感关键词指定、叙事结构指引、情感层次递进
  • 行动引导型
    • 特质：明确行动指向、紧迫感、低门槛
    • 结构：注意力抓取→行动目标→核心利益点→紧迫感营造→社会证明→低门槛步骤→行动号召→遗憾预防
    • 要求：行动目标明确化、时间限制设置、利益点强化
• 7. 平台专项应用策略
  • 微信公众号
    • 特性：私域流量、深度阅读、规范体系、互动机制
    • 选题规划：明确内容定位与读者价值
    • 创作引导：SCQA结构（场景-冲突-问题-答案）
    • 标题创作：信息密度、差异价值、时效性、平台调性
    • 内容结构：层次感、节奏感、互动性
  • 微博
    • 特性：实时性、社交属性、话题引导、多媒体融合
    • 内容类型：热点跟进型、原创内容型、话题引导型、品牌营销型、互动娱乐型
    • 传播策略：热点借力、内容节奏、互动设计
    • 话题与标签：主话题前置、相关话题补充、品牌话题植入
  • 小红书
    • 特性：种草生态、社区氛围、垂直专业
    • 核心原则：实用性、情感共鸣、视觉协同、简洁重点
    • 信任建设：专业背景展示、个人使用历程、真实体验分享
    • 风格调性：人设特征、专业背景、情感基调、个性化元素
    • 场景化表达：环境描述、痛点呈现、解决过程、效果展示
  • 抖音
    • 特性：高度视觉化、强互动性、情绪饱满、节奏鲜明
    • 核心原则：视觉冲击、情绪感染、引导参与、简洁高效
    • 脚本类型：故事情节类、实用技能类、情感共鸣类、互动引导类
    • 技巧：吸睛开头、节奏紧凑、情绪共鸣、引导互动
• 8. 人机共生能力培养
  • 四大核心能力
    • AI思维：算法思维、数据洞察、边界认知、协同意识
    • 引导力：提示工程、对话管理、任务分解、质量控制
    • 整合力：跨域翻译、创意重组、资源编排、知识融合
    • 判断力：真伪辨识、价值评估、风险预测、情境适配
  • 进阶路径
    • 基础使用层：单一任务、简单提示词、被动应用
    • 进阶使用层：任务组合、结构化提示词、主动优化
    • 创新使用层：流程再造、提示词艺术、创造性应用
  • 知识唤醒框架
    • 本质：认知主体在AI辅助下的主动建构过程
    • 机制：认知触发 → 系统激活 → 整体重构
    • 三层唤醒：经验唤醒（情境构建）、关联唤醒（知识网络）、情感唤醒（基础情态）
  • 质量影响因素
    • 输入质量：70%人的影响（提示词准确性、需求清晰度）
    • 基础能力：80%机器的影响（模型能力、训练数据质量）
    • 迭代优化：90%人的影响（反馈精准度、优化方向把控）
    • 结论：人对生成质量的主导作用更大（约占65%）
• 9. 元叙事提示框架
  • 高阶提示技术
    • 嵌入式自反提示：设置触发点，插入对创作过程的思考
    • 递归元叙事提示：多层次叙事结构，每层包含对上一层的反思
    • 多重人格提示：不同角色互动协作创作
    • 读者互动元叙事：设计分支决策点，植入对读者选择的反思
• 10. AIGC评测与伦理
  • AI幻觉问题
    • 五类幻觉：虚构信息、数据误用、语境误解、信息缺失、推理错误
    • 七大特征：理解能力、数据可用性、语境精确度、外部信息整合、逻辑推理、抽象能力、深度
  • 评测体系
    • 26个细分指标：语法准确性、相关性、上下文理解、流畅性、多样性、逻辑推理、创造力等
    • 国家级项目：国家自然科学基金、国家资助博士后计划
  • 伦理边界
    • 考虑要点：隐私保护、公平性、透明度、社会影响、安全防范
    • 应对策略：了解界限、合法合规、伦理指南、影响评估