现在各种人工智能（AI）创作应用的资料满天飞（文末彩蛋就提供20份教学ppt下载），各类培训课程也是层出不穷。以下是结合多位教授及专家实践经验总结的DeepSeek高效使用技巧，特别适合大学教授在科研、教学与管理中提升效率。

一、精准提问：从模糊需求到结构化指令

1. 角色与场景预设

通过前置身份标签（如“假设您是量子计算领域的资深研究员”）激活模型的专业性，结合具体场景（如“为本科生设计一门跨学科课程”）生成更贴合需求的内容。

示例：

“作为材料科学教授，我需要一篇关于石墨烯在新能源领域应用的综述文章框架，包含最新研究进展（2024年7月后的成果需联网检索）及教学案例分析。”

2. 细化任务背景

提供学生水平、课程目标或研究限制等背景信息，避免通用化回答。

示例：

“针对大三学生《人工智能伦理》课程，设计一个辩论主题，需包含正反方论点、参考文献（近5年顶刊论文）及课堂互动环节。”

DeepSeek回答结果如下：

以下是为《人工智能伦理》课程设计的辩论主题及配套内容，结合学术前沿与实际问题，适合大三学生开展课堂辩论：

辩论主题  “人工智能的伦理治理应以技术发展优先，还是以人类价值观约束优先？”

正方论点（技术发展优先）

1. 技术创新的必要性

- 人工智能的突破性进展（如医疗诊断、灾害预测）依赖于技术自由探索，过度伦理约束可能阻碍解决人类重大问题的进程。

- 欧盟《人工智能白皮书》（2020）提出“基于风险的治理框架”，支持在低风险领域优先推动技术应用。

2. 动态适应伦理问题

- 技术发展本身可生成解决方案（如差分隐私技术缓解数据泄露问题），伦理规范应随技术迭代动态调整，而非预设限制。

3. 经济与社会效益驱动

- 全球竞争背景下，技术滞后可能导致国家战略劣势。例如，中国《新一代人工智能伦理规范》强调“发展与治理协同”。

反方论点（人类价值观约束优先）

1. 系统性风险不可逆

- 算法偏见、深度伪造等技术滥用已引发社会信任危机，需通过价值观前置（如公平、透明）避免不可控后果。

- 案例：自动驾驶的“电车难题”需提前嵌入伦理决策模型，而非事后修复。

2. 人权与尊严的底线

- 数据剥削、劳工权益侵害（如AI平台压榨“数字劳工”）需以人权框架约束技术资本化。

3. 文化多样性保护

- 技术决定论可能强化西方中心主义，需通过多元文化价值观（如非洲“Ubuntu伦理”）平衡技术霸权。

课堂互动环节设计

1. 角色扮演辩论

- 学生分饰四类角色：技术开发者（正方）、伦理学家（反方）、政策制定者（中立）、公众代表（提问方），模拟多方利益博弈。

2. 即时案例投票

- 教师提供争议场景（如“AI教师取代人类授课”），学生通过在线平台投票支持正/反方，并实时展示数据驱动论点。

3. 伦理决策沙盘

- 小组抽取伦理困境卡（如“AI军事化应用”），基于《新一代人工智能伦理规范》设计治理方案，并由其他组进行“红队攻击”。

4. 专家连线点评

- 邀请企业AI伦理官或高校研究者（如汪小帆委员）远程点评学生论点，结合政策实践深化理论认知。

教学价值通过技术

-伦理二元对立的思辨，学生将掌握以下能力：

1. 批判性思维：辨析技术中立论与价值负载性的边界；

2. 政策分析：理解全球AI治理框架的差异（如欧盟vs中国）；3. 跨学科整合：融合哲学、法学、计算机科学的多维度视角。

二、模型选择：匹配任务类型的智能策略

1. 基础模型（V3）

- 适用场景：快速生成教案、文献综述初稿、常规数据分析。

- 优势：响应速度快，适合处理百科知识、文本生成等通用任务。

2. 深度思考模式（R1）

- 适用场景：复杂逻辑推理（如数学建模）、代码调试、跨学科研究设计。

- 技巧：结合多轮对话逐步拆解问题，例如先让R1分析实验数据中的异常值，再生成解决方案。

3. 联网搜索功能

- 动态知识补充：针对2024年7月后的新进展（如最新政策、技术突破），开启联网检索增强回答时效性。

- 示例：

“结合2025年教育部最新学科评估指标，分析某校计算机专业课程体系的优化方向。”

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三、多轮对话：深度协作式交互

1. 迭代优化输出

首次生成内容后，通过追问细化要求（如“增加数据可视化建议”“调整结论部分的批判性分析”），逐步完善论文、报告或教案。

2. 思维链显性化

要求模型展示推理过程，便于教学示范或科研思路整理。

- 示例：

“请逐步解释如何将Transformer模型应用于生物信息学中的蛋白质结构预测，并列举3篇关键参考文献。”

四、文件处理与本地化应用

1. 附件上传功能

- 支持上传研究数据、课件草稿等文件（单个≤100MB），让模型基于私有资料生成分析报告或图表代码。

- 示例：

“基于附件中的学生成绩数据，生成各知识点掌握情况的雷达图（使用Python matplotlib代码），并撰写教学改进建议。”

2. 本地化部署方案

- 通过GPT4all或Ollama部署轻量版模型，处理敏感数据时兼顾安全性与响应速度。

五、跨工具联动：构建学术工作流

1. 与AI工具协同

- 将DeepSeek生成的内容导入GPT进行风格润色，或结合Claude完成多模态分析（如论文配图设计）。

2. 代码与可视化集成

- 生成学术图表代码（如Matplotlib、Plotly），直接嵌入Jupyter Notebook；或输出Mermaid语法流程图用于课件。