昨天,一款热搜词条#博主卖 DeepSeek 相关课程 1 天收入 50000 元#引起热议。看了热搜描述的课程内容,我感觉最近各路媒体发的公众号干货内容不得赚它个10万8万的,真不至于花钱,今天免费给大家提供一些玩法和思路,不花钱的干货才是最香的。
学习目录
前情提示
介绍DeepSeek和其他模型的差异
软件使用传送门
3.1 官方网站
3.2 平替版本
本地部署方法教程
四大核心技巧
5.1 场景模板提问公式
5.2 擅用优势问题公式
5.3 问题破解提示公式
5.4 追问模板提问公式
5.5 成品(提示词参考)
进阶版玩法(DeepSeek+X玩法)
6.1 DeepSeek+X组合榜(15款)
6.2 DeepSeek+PS演示
6.3 DeepSeek+玄学演示
01 前情提要
这个热搜#博主卖 DeepSeek 相关课程 1 天收入 50000#,我看到之后感觉得做一期干货内容,DeepSeek 的玩法现在都在摸索阶段,和大家一起学习探索。

同时也下来看了这些课的相关内容,在央广网也有相关采访和报道,课程很多是一些本地部署+如何和 AI 对话的相关内容,这些内容我们今天都会分享,不要199元,只需一个“三连”。

本期很多内容肯定比那“50000元”的付费课程好用,还没关注的朋友赶紧关注起来吧,加个星标防走丢(之后还会推出各大模型的评测能力榜单、深度的论文研究以及最新行业动态)
还附赠给大家2个入门宝典“DeepSeek:从入门到精通”、“DeepSeek如何赋能职场应用”,清华大学出品,103页详细讲述如何使用 DeepSeek,35页讲述不同场景下的提示语技巧,私戳小助手“清华”或留言获取


02 DeepSeek 的差异
好了我们现在正式进入正题,先和大家聊一下
DeepSeek 到底是什么?怎么用?
这个信息可能很多人都聊过,但今天我们先给大家说点专业的,让大家认识为什么我们写这个的提示词和写 ChatGPT 以及豆包这些的提示词不一样。
首先给大家聊聊 DeepSeek 是什么,它的 V3 版本(即不点深度思考的版本)和 ChatGPT 和豆包这些一样,调用的模型属于大型语言模型LLM(Large language model),旨在模拟人类对话,具有更加交互式和对话式的特性。
但引起大家反响强烈的则是R1 版本(点了深度思考)的模型,它的基座模型属于推理系模型。
V3 版本,V3 和 R1 的适用领域不同,其实 V3 在文案及语言处理更适用,R1 则更擅长代码、数学等任务,网友辣评属于“硅谷恐慌”模型。如果想了解 R1 的技术报告指路(点击图片跳转至之前的推文)
DeepSeek 这种模型的推理链路,主要通过模拟人类的思考和反思过程,增强其推理能力。如下图的推理策略,模型在解决问题时多采用链式推理策略,并对复杂任务进行自我纠错,经过这样的引导使模型在解决复杂任务时自发使用“回忆知识-解答”,“执行-反思”等策略组合,模型在解题过程中会花费更多时间和 Tokens 进行推理,提高答题的成功率。
我直白的感受就是,对于之前的语言模型,我们就像一个老师,我们要手把手的告诉他,你要什么,给他说清楚要怎么做他才可以发挥。
对于推理系的模型,我们更像一个甲方或者老板,他是乙方,你说清楚你的想法和要求,他就可以给你实现。
从 DeepSeek 发布的技术论文中也有一些佐证,论文里有几处提到,Few shot 会降低R1 模型的效果,建议用 Zero shot。”当老师“就像用 Fewshot 让模型学习,更好的效果还是用 Zero shot。

所以对于 R1,这样一个推理系模型,会思考的 AI ,之前那种涂鸦式的给提示词这时候就不适合了,下面我们也会讲到这个思维转变的技巧。
03 软件传送门
3.1 官方网站信息
说明白他是什么之后,我们正式开启使用学习之旅。
先给大家一个软件传送门
网页版:https://chat.deepseek.com/
APP版:搜索 DeepSeek (认准logo 蓝色鲸鱼)

官方也发声明让大家认准正版了,有时候盗版真的还挺“仿真”的,大家下载的时候一定要认清 DeepSeek 的图标及官方认证。像这个盗版还属于好认的,之前还看到过一个盗版和上面的几乎一模一样,就差一个字母不一样叫“DeepSeak",不仔细看真会被骗。
APP 相对来说辨识度还可以,因为点进评论就能看到各种帮你排雷的,但网页版需要谨慎,认准上面的官方网站,毕竟现在关于 DeepSeek 的盗版域名高达 2650 个,不小心就会用成“深度求索儿”。
3.2 平替网站
因为最近服务器总是繁忙,昨天我们也发了相关推文,给大家整理了网页平替版+API调用本地部署的方法,点击下图可跳转查看。
部署完了,可以流畅运转时,我们开始进入正文,开聊如何玩。
04 四大核心技巧
我总结的四个技巧转化思维+扬长+避短+优化结果
先要改变传统的提示词的观念,从“老师”变为“甲方”,学会思考自己要什么,然后给他表达你的想法,然后利用推理系模型做的优势部分去发挥,避开有缺陷的部分或者用一些规则去规避掉缺点,最后再进行追问优化最终结果,这个阶段要学会PUA,挑刺打压的方式,能给你更好的结果,按照这个流程下来给出的结果我相信真的可以实现我们这个“甲方爸爸”的想法。
4.1 转换思维(场景模板提问公式)
首先来聊一下这个转化思维的部分,下面是传统通用模型和推理模型的提示词区别。
之前大家在使用大语言模型的时候习惯用结构化的提示词(Prompt)给模型,那时候的模板类似
-
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
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我的小红书笔记受众是20+的女性群体,我希望写一篇关于美容技巧的文章,期望可以达到曝光1W的效果,但是现在我的语言功底和网感不够,你帮我写一篇吧

4.2 扬长(擅用优势问题公式)

实际效果测试



4.3 避短(问题破解提示公式)
4.4 优化结果(追问模板提问公式)
4.5 成品(提示词参考)
基于我的研究:- 领域:⼈⼯智能辅助教育- 创新点:动态知识点图谱构建- 数据量:10万+⽤⼾样本推荐:1. 3个冲刺期刊(IF 3-5)2. 2个保底期刊(录⽤率>40%)3. 1个新兴开源期刊(APC免费)要求:- 附最新影响因⼦和审稿周期- 标注格式要求差异(参考⽂献/图表规范)
05 进阶版玩法

5.1 DeepSeek+PS
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帮我写一条PS脚本,让文件夹里的照片随机拼接起来生成一张3列等宽的瀑布流照片墙PSD -
帮我写一条PS脚本,用于修复老照片和上色 -
帮我写一个Photoshop脚本模仿王家卫电形风格调色

5.2 DeepSeek+玄学
我的出生时间是阳历X年X月X日X时,性别是,请用生辰八字的理论,帮我输出命运的信息


