摘要：开源。任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的 mini模型。
国产的大模型Deepseek，有多牛逼，我给你分析下它的6个杀手锏。
1、强大。比肩ChatGPT的O1的推理能力，暂时没有之一。
2、便宜。参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级。
3、开源。任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的 mini模型。
4、免费。官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用。
5、联网。暂时唯一支持联网搜索的推理模型（GPT的o1和Google的都还不支持）
6、本土。它的母公司深度求索是一家很小规模的年轻中国公司，团队成员大多都是国内的应届毕业生或博士。
其实，这6点，一个大模型做到任何一点，都是非常牛逼的，而Deepseek是同时且全部做到了。
接下来上硬菜，手把手教你如何把DeepSeek用成你年薪百万的小助手。
一 6种高频使用场景
1 提效10000倍的信息收集
比如整理，Deepseek的使用场景，如果人工手动去做，全网信息浩如烟海，没有1个月搞不定的。
而我直接把，我的这个需求发给Deepseek，不到1分钟，就整理出了7种高频高效的场景。
效率碾压人工。
更重要的是几乎不需要指令，对新手小白特别友好。
只需要你会用我开发的和AI对话的CHAT模型，会提需求和目标就可以。
2 教育与学习的超级外挂
DeepSeek在教育领域的应用主要集中在知识解答、题目解析和学习习惯培养等方面。
它的“深度思考模式”能够展示详细的思维链过程，帮助学习者理解知识关联性，培养自主学习能力。
在解答科学常识，比如“为什么能看到流星”时，DeepSeek不仅提供答案，还补充了观测方法和背景知识，适合教师和家长用于教学。
对于数学、物理等学科题目，DeepSeek能够通过多种方法反复验证，但图片识别能力仍需提升，我们需先让模型识别题目再解答。
3 长文写作或创作
DeepSeek在写作辅助、古诗词创作和故事生成等方面表现出色。
可以快速生成古诗词（如七言绝句、李商隐风格诗、苏轼风格词），创作能力吊炸天。
在儿童故事创作中，DeepSeek能够快速生成符合主题的睡前故事（如“诚实的小熊阿布”），帮助家长解决创作难题。
当然它的写作能力不仅限于创作，还能对文本进行深度分析，帮助用户提升写作水平。
4 商业分析与决策支持
DeepSeek在商业场景中的应用包括数据分析、市场趋势预测和决策支持。
DeepSeek在垂直领域的专业内容生成能力突出，能够提供结构化的分析和建议，适合用于向上汇报和业务决策。
在时效性较强的任务（如新闻热点总结）中，DeepSeek能够通过联网搜索和深度思考模式，实时抓取并整理信息，输出多维度分析。
当然我的学员反馈，DeepSeek对股市分析的能力较弱，例如未提及每日互动与幻方的股权关系，但在宏观解读方面表现较好。
5 技术开发与编程辅助
DeepSeek在编程、代码优化和技术问题解答方面表现优异。
用户测试DeepSeek在技术问题（如Java性能评估、TypeScript类型优化）上的表现，认为其回答效果优于GPT-4，尤其在开放式问题上更具广度和深度。
DeepSeek在细节问题上存在错误概率较高的问题，例如对RandomAccessFile技术的误解，建议用户在使用时进行二次验证。
毕竟AI大模型，在当前阶段，幻觉问题难以避免。
DeepSeek的低算力需求适合端侧场景（如AI眼镜、机器人），能够结合视觉、触觉等信息做出更符合人类需求的反馈。
6 日常生活与娱乐
DeepSeek在日常生活场景中的应用包括旅游攻略、路况查询和文化互动。
比如还有很多场景，我最近在重庆大足旅行过年，它给我做的3-5天攻略，就像本地人朋友给你推荐的一样，而且方言婆婆都出来了。
我让它分析丈母娘的个性，好确认相处方式，比我之前付费的心理咨询师专业太多。
在路况查询等实时性要求较高的任务中，DeepSeek表现良好，能够结合联网搜索功能提供准确信息。
DeepSeek在文化理解与梗互动方面表现有趣。
DeepSeek在学术研究中的应用包括概念解释、文献分析和跨学科知识整合。
通过DeepSeek解释复杂概念（如“反身性”），能够用通俗易懂的语言和例子帮助用户理解高深理论。
DeepSeek在学术领域的表现优于传统搜索引擎，尤其在多维度分析和逻辑推理方面更具优势。
二 和DeepSeek对话的CHAT模型
客观的问答类问题，比如天气啊，比如某个城市的GDP呀等等，不用开深度思考模式，直接用它的V3模型就好了。
主观的问答类问题，也就是跟提问者的背景情况高度相关。
比如我想给社群的KOC们送一些定制礼物，这就跟我和收礼物的人高度相关了，我是谁，我为什么要送礼，我对这些礼物有什么要求等等。
比如我们前段时间让Deepseek生成一份服务指令定制客户的SOP，和提问者的情况又高度相关，你的公司是做什么的，你的客户是什么类型的，你服务他们有哪些流程，有哪些关键节点等等。
在Deepseek之前，大模型都是训练类模型，对指令（prompt）要求非常高，所以结构化指令非常受欢迎，我公司的一套指令，最高卖出了15万的价格。
但是Deepseek之后，大模型从此有了推理类，也就是对指令要求不高，只要你懂需求、会提问，就可以。
ChatGPT在2023年横空出世的时候，我开发了一个和AI对话的模型工具，火遍全网。
我用了Deepseek快1个月，发现依然有效，但是今天我免费开源给大家。
CHAT模型，我把它命名为CHAT模型，不是瞎编，瞎往ChatGPT上凑，是Character（角色)， History（背景)， Ambition（目标)， Task（行动)的首字母缩写。
1 角色：给它一个角色身份，告诉它它是谁。
2 背景：给它充分的上下文背景信息。
3 目标：告诉它你要实现什么目标。
4 行动：明确告诉它帮你做什么。
接下来我们一个个来做拆分，形成手把手指南。
首先是角色（Character）部分。
当我们在为AI设计角色时，我们需要明确告诉AI它是什么角色，以及这个角色具有哪些特点和能力。
比如我们可以让AI扮演一个专业的编程教练，一位财经专家，或者一个资深的心理咨询师等等。
这样，AI就可以更好地理解我们的需求，为我们提供更专业、更个性化的服务。
例如，你可能会这样定义角色：“你是一位资深的生活方式专家，拥有丰富的生活经验和独到的生活观察。”
设计角色的时候，温馨提醒下，猛夸它一顿，效果更好。
比如说它是资深自媒体作家，就说它是备受读者追捧的作家，读者追他的文章就像追连载小说一样。
接下来是背景（History）部分。
在这一部分，我们需要详细描述问题的上下文环境，包括你当前的状况、你面临的问题或困难、你所具备的资源等等。
这样，AI才能更准确地理解你的问题，提供更有效的解决方案。
例如：“我是一个企业家，目前正在经营一个初创公司。我在管理团队和优化运营方面遇到了一些困难，我希望能得到你的专业指导。”
然后是目标（Ambition）部分。在这里，你需要清晰地描述你的目标，你希望通过AI的帮助达成什么样的结果。
这个目标需要符合SMART原则，即具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可达成（Achievable）、相关（Relevant）和有时间限制（Time-bound）。
例如：“我希望在未来的三个月内，提高团队的效率20%，同时降低运营成本10%。”
最后是行动（Task）部分。
在这里，你需要明确地告诉AI你希望它为你做什么。
你可以按照某种方法论、框架或者风格来设计这个部分。
例如：“根据你的专业知识和经验，我希望你能为我提供一份详细的团队管理和运营优化的方案，包括具体的步骤、工具和资源等。”
三 如何3个月快速掌握AI技能
大家在刚开始学习AI指令技能的时候，可以用这么几个步骤。
第一，要充分把指令调教的底层逻辑CHAT模型看透。
第二，用这套模型去分析各种你看到的指令，无论差的，还是高质量的，分析什么呢，分析它们用到了CHAT模型的哪个环节。
第三，用CHAT模型去修改各种你觉得不太行的指令。
第四，去原创你自己的指令，和Deepseek对话，帮自己和客户自动化解决问题。
经过这4个步骤，和2-3个月的刻意练习，你差不多就是很多人口中心中的AI实战大佬了。
AI时代已来，只是尚未流行，你看了我的这篇文章，就是先行者。
来源：常州焦点