Deepseek能够做什么？

直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

1.文本生成

（1）结构化生成：表格、列表生成（如日程安排、菜谱）

代码注释、文档撰写。

（2）文本创作：文章/故事/诗歌写作

营销文案、广告语生成、社交媒体内容（如推文、帖子）、剧本或对话设计。

（3）摘要与改写：长文本摘要（论文、报告）、文本简化（降低复杂度）、多语言翻译与本地化。

2.自然语言理解与分析

（1）语义分析：语义解析、情感分析（评论、反馈）、意图识别（客服对话、用户查询）、实体提取（人名、地点、事件）。

（2）文本分类：文本分类、主题标签生成（如新闻分类）、垃圾内容检测。

（3）知识推理：知识推理、逻辑问题解答（数学、常识推理）、因果分析（事件关联性）。

3.编程与代码相关

（1）代码调试：错误分析与修复建议、代码性能优化提示

（2）技术文档处理：API文档生成、代码库解释与示例生成

（3）代码生成：根据需求生成代、码片段（Python、JavaScript）、自动补全与注释生成。

4.常规绘图

如何使用Deepseek？

如何从入门到精通？

当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？

1.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-o3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。

2.提示语策略差异

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）。

3.掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能

4.提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素

5.调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略

6.常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区

7.深度融合：整合知识与创意的提示语链优化策略

8.即学即用：复杂任务的提示语链设计实战

9.元叙事提示框架：设计生成自反性文本的高阶提示

10.文案写作的提示语设计

11.营销策划的提示语设计

12.创意概念：设计激发创新思维的提示语

13.传播策略：设计精准定位的传播方案提示语

14.执行方案：设计可操作的行动计划提示语

15.品牌故事的提示语设计

16.年终总结的提示语设计

17.玩转微信公众号：内容生产的提示语策略

18.传播策略的提示设计

19.布局小红书：种草社区的提示语设计

20.种草文案的提示语设计

21.文案创作的提示语示例

22.掌握抖音：短视频内容的提示语设计

23.人机共生时代的能力培养体系