deepseek是最近非常热门的一款AI软件，很多大学都接入了deepseek模型，清华大学也不例外，相信很多用户都很好奇清华大学deepseek使用指南，小编整理了网上的一些资料写在下面了，感兴趣的用户快来看看吧。
类别：实用工具
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清华大学deepseek使用指南
1. DeepSeek简介
DeepSeek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撰写的，一本长达104页的专业文档。它不仅详细记录了DeepSeek的各项功能，还隐藏着清华学子高效学习的秘密。
2. 核心功能
DeepSeek的核心功能包括文本生成与创作、自然语言理解与分析、编程支持、数据可视化等。它能够在一秒内检索数百万篇文献，处理海量实验数据，甚至根据用户的学习习惯智能推荐学习资料。
3. 使用方法
访问平台：通过https://chat.deepseek.com访问。
基本功能：包括联网搜索与文件上传。
提示语设计：用户可以通过设计有效的提示语来引导AI生成特定输出。提示语的类型包括指令型、问答型、角色扮演型、创意型、分析型、多模态等。
4. 应用场景
DeepSeek的应用场景广泛，包括但不限于：
实验室：帮助研究生寻找稀有化合物的合成方法，减少实验弯路。
食堂：推荐最健康的菜品搭配。
宿舍：作为学习管家，根据用户的学习习惯智能推荐学习资料。
5. 进阶使用
对于进阶用户，DeepSeek提供了提示词工程、提示词框架、三重概率、能力培养等高级技巧，帮助用户实现人机共生时代的重要技能。
清华大学deepseek从入门到精通
推理模型
推理大模型: 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。·例如:DeepSeek-R1，GPT-03在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。非推理大模型: 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像推理模型那样复杂的推理和决策能力。
例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI)，BERT(Google)，主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务。
提示语策略差异
1.推理模型
提示语更简洁，只需明确任务目标和需求(因其已内化推理逻辑)。
无需逐步指导，模型自动生成结构化推理过程(若强行拆解步骤，反而可能限制其能力)。
通用模型
需显式引导推理步骤(如通过CoT提示）否则可能跳过关键逻辑。
依赖提示语补偿能力短板(如要求分步思考、提供示例)。
如何像AI表达需求
提示语实例
