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DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf
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DeepSeek-R1使用指南(简版).pdf
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3
deepseek提示词技巧保姆级新手教程.docx
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DeepSeek R1 7b模型 整合包(含本地部署大礼包)
DeepSeek R1 7b模型 整合包.rar
DeepSeek-R1模型下载器(通用)
DeepSeek大模型本地部署大礼包
8
2025年Deepseek桌面版(安装文件)
DeepSeek.dmg
DeepSeek_x64.msi
DeepSeek_x86_64.deb
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清华大学deepseek指南
清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到精通.pdf
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场.pdf
清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf
清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单.pdf
清华大学第五弹:DeepSeek与AI幻觉.pdf
清华大学第六弹:AIGC发展研究3.0版.pdf
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Deepseek零基础AI编程课
01 工具初体验.mp4
02 语法指令拆解.mp4
03 算法类工具设计.mp4
04 文件打开新建与输出.mp4
05 定制工具设计流程分析.mp4
06 定制工具设计流程分析.mp4
07 工具的迭代思维.mp4
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Deepseek破除限制文件补丁(打包下载)
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少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》.pdf
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DeepSeek券商报告合集(170份)
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DeepSeek-30条喂饭指令.docx

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DeepSeek-R1使用指南(简版).pdf
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DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf
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Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf
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DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx
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DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf
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DeepSeek案例大全.pdf
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DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf
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DeepSeek指令公式大全.pdf
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小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf
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DeepSeek指导手册(24页).pdf
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DeepSeek本地部署所需文件备用
1、Ollama本地部署
2、Chatbox本地应用
3、Cherry Studio本地应用
4、VScode对话写代码
mac
windows
教程
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单词记忆【指令+视频教程】
对标博主账号拆解【指令+视频教程】
赛道关键词组合选题指令【指令+视频教程】
AI写小说指令【指令+视频教程】
评论区金句引导回复指令【指令+视频教程】
10种框架5种风格暖心治愈情感文案【指令+视频教程】
5000字民间故事小说指令【指令+视频教程】
AI生成PPT【指令+视频教程】
AI生成散文【指令+视频教程】
爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】
爆款文案优化助手【指令+视频教程】
播客整理助手【指令+视频教程】
爆款作品黄金发布时间指令【指令+视频教程】
读书博主书单号文案【指令+视频教程】
打造个人IP文案指令【指令+视频教程】
仿写名人语录【指令+视频教程】
仿写文章指令【指令+视频教程】
公文写作【指令+视频教程】
公众号推文【指令+视频教程】
高质量广告语【指令+视频教程】
会议纪要【指令+视频教程】
教案板书【指令+视频教程】
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文案违禁词审查【指令+视频教程】
文字排版【指令+视频教程】
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小红书种草类文案【指令+视频教程】
项目复盘报告【指令+视频教程】
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长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】
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DeepSeek多个应用场景讲解.mp4
DeepSeek实用节能发分享.mp4
Deepseek行业应用与实践.mp4
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DeepSeek指令合集word版
教育学习类(5份)
商务办公类(5份)
营销推广类(7份)
自媒体创作类(17份)
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deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4
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deepseek教师模式手机版.apk
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DeepSeek 保姆级新手教程
01、Deepseek是什么?.docx
02、DEEPSEEK之【文学】.docx
03、DEEPSEEK之【做题】.docx
04、DeepSeek的使用方法 .docx
05、DeepSeek的使用技巧 - 01.docx
06、DeepSeek的使用技巧 - 02.docx
07、DeepSeek的使用技巧 - 03.docx
08、DeepSeek的使用技巧 - 04.docx
09、DeepSeek的使用技巧 - 05.docx
10、DeepSeek的使用技巧 - 06.docx
11、DeepSeek的使用技巧 - 07.docx
12、DeepSeek的使用技巧 - 08.docx
13、DeepSeek的使用技巧 - 09.docx
14、DeepSeek的使用技巧 - 10.docx
15、DeepSeek的使用技巧 - 11.docx
16、DeepSeek的使用注意事项.docx
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DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动出图标注+模型库
BOM功能详解+视频教程20241024.pdf
开拔网工具箱材质库.sldmat
DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar
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DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程
视频教程.rar
Ollama-darwin-for-macOS.zip
DeepSeek Win安装程序.rar
官方各种模型下载.rar
one-step-deepseek-r1-1119.rar
Linux安装DeepSeek.rar
DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk
DeepSeek 安卓App.apk
DeepSeek v1.1.0.apk
AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe
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DeepSeek各大学指南
北京大学Deepseek指南3本全集
1. 北京大学DS指南:DeepSeek与AIGC应用.pdf
2. 北京大学DS指南:DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf
3. 北京大学DS指南:DeepSeek原理与落地应用.pdf
厦门大学Deepseek指南2本全集
1. 厦门大学DS指南:大模型概念、技术与应用实践.pdf
2. 厦门大学DS指南:DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf
浙江大学Deepseek指南5本全集
1. 浙江大学DS指南:DeepSeek模型解读.pdf
2. 浙江大学DS指南:DEEPSEEK行业应用案例集.pdf
3. 浙江大学DS指南:Chatting or Acting—DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景.pdf
4. 浙江大学DS指南:DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态.pdf
5. 浙江大学DS指南:DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf
天津大学DS指南:深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf
山东大学DS指南:DeepSeek应用与部署.pdf
湖南大学DS指南:我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next.pdf
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AI赋能金融营销:Deepseek与飞书多维表格的高效应用
01.Deepseek与飞书多维表格的高效应用(上)[时长:22分钟] .mp4
02.Deepseek与飞书多维表格的高效应用(下)[时长:49分钟] .mp4
参考提示词.txt
客户信息表.txt
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DeepSeek满血版使用教程-送两千万算力
DeepSeek满血版视频注册教程.mp4
CherryStudio
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deepseek官方原始提示词和技巧.txt
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Deepseek官方提示词【纯文本完整版】.txt
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科学网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf
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厦大团队:大模型概念、技术与应用实践(140页PPT读懂大模型).pptx
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deepseek20个提示词-1.pdf
deepseek 20个提示词-2.pdf
42
AI学术工具公测版.exe
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好奇心:点燃AI学习的第一引擎,也是迷人陷阱
好奇之火:人类探索的天性
回顾历史,每一次技术革命都由好奇心驱动。当列奥纳多·达·芬奇解剖尸体研究人体结构时,当牛顿追问苹果为何落地时,当爱因斯坦想象骑着光束旅行时——这些好奇时刻最终改变了我们对世界的理解。
好奇心在人类进化中扮演着关键角色。我们那些满足于现状的祖先可能安全地待在山洞里,但那些好奇的祖先则走出去探索新领域、发现新资源、发明新工具。这种探索本能被编码在我们的DNA中,通过多巴胺奖励系统得到强化——当我们学习新事物或解决难题时,大脑会释放这种令人愉悦的化学物质。
在AI时代,这种古老的本能找到全新的表达领域。当我们第一次看到AI能够生成逼真图像、写出流畅文章、甚至编写代码时,那种震撼和好奇往往成为我们学习之旅的起点。
这种原始的好奇心是宝贵的燃料,能够推动我们在遇到困难时继续前进。它让我们深夜仍在调试代码,周末参加线上课程,不断追问“这个模型是如何工作的?”、“我能否让它做得更好?”
AI学习之旅:好奇心的多重角色
好奇心在AI学习过程中扮演着多重角色,它既是启动器,也是维持器,更是加速器。
启动器:从旁观者到参与者的转变
大多数人接触AI的起点都是一个好奇问题:“这是怎么做到的?”或许是在看到GPT-3生成诗歌时,或许是在体验AI绘画工具时,或许是在听说自动驾驶技术时。
这种好奇瞬间具有强大的转变力量。社交媒体上充斥着这样的故事:“我原本是市场营销专业,因为对AI好奇开始自学编程,现在是一名机器学习工程师。”这种职业转变的起点往往就是一个简单的好奇问题。
好奇心能够克服最初的学习障碍。AI领域的入门门槛不容小觑——数学基础、编程技能、专业概念等等,足以让大多数人望而却步。唯有强烈的好奇心能够提供足够的动力跨越这些障碍。
维持器:在困难时刻提供持续动力
AI学习之路绝非坦途。你会遇到无法理解的数学公式、无法调试的代码错误、训练失败的模型、效果不如预期的算法。在这些时刻,纯粹功利性的学习动机往往不足以支撑继续前进。
好奇心提供了更深层的动力。它把挫折重新定义为待解的谜题,把困难重新构想为挑战游戏。那些最终在AI领域取得成就的人,往往不是最聪明的,而是最好奇的——他们能够从每个失败中生成新的问题,从而保持前进势头。
加速器:深度理解与创新突破
表面学习与深度学习之间的区别往往就在于好奇心。你可以记忆神经网络的各种架构,也可以好奇追问为什么ResNet中跳跃连接能够解决梯度消失问题。
这种追问精神导向的不仅是知识积累,更是知识创造。AI领域的突破性进展往往来自那些不满足于现状、不断追问“为什么”和“如果”的人。他们不满足于使用现有模型,而是想要理解其内在机制并思考如何改进。
好奇心的双刃剑:在信息海洋中航行
但好奇心是一把双刃剑。在信息爆炸的AI领域,过度发散的好奇心可能导致学习路径混乱,最终一无所成。
现代AI学习者的困境
当今AI学习者面临的最大挑战不是信息匮乏,而是信息过载。每天都有新论文发表、新模型发布、新工具推出、新课程上线。这种环境对于好奇心强的人来说既是天堂也是地狱。
典型的学习路径混乱表现为:同时开始多门课程却都不完成;不断切换学习主题而没有深度;追逐每一个新趋势而没有建立基础知识体系。结果是“样样通,样样松”,积累了大量表面知识却没有实际能力。
结构化好奇心:在探索与专注间寻找平衡
解决这一困境的方法不是压制好奇心,而是结构化好奇心——为自发的探索欲望提供一个框架和方向。
设定明确的学习目标是第一步。问问自己:我学习AI的具体目标是什么?是转行从事AI工作?是将AI应用于现有领域?还是满足智力好奇?不同目标需要不同的学习路径。
建立基础知识框架至关重要。AI领域有其核心概念和基础理论,这些是理解更高级话题的基础。结构化好奇心意味着先建立这个基础,然后再让好奇心自由探索。
创建学习路线图可以帮助平衡广度与深度。一个好的路线图既允许探索性学习,又保证核心内容的覆盖。它可以是一个时间分配计划——比如70%时间用于核心学习,30%用于探索性学习。
实施周期性的专注与探索循环。你可以安排“专注期”深入特定主题,然后安排“探索期”自由学习任何感兴趣的内容。这种节奏既满足了好奇心,又避免了持续分心。
培养有效好奇心:从被动消费到主动探索
不是所有好奇心都有同等价值。在AI学习领域,我们需要培养的是有效好奇心——能够导向深度理解和实际能力的好奇心。
从消费者到创造者的心态转变
AI领域的学习资源丰富,但被动消费视频、文章和课程只能带来表面理解。有效好奇心要求从被动消费转向主动探索。
这意味着不只是学习如何使用现有AI工具,而是追问它们如何工作;不只是复现教程代码,而是修改实验看看会发生什么;不只是阅读论文摘要,而是深入研究方法论部分。
提问的艺术:深化好奇心的质量
高质量的问题导向高质量的学习。培养有效好奇心意味着培养提出好问题的能力。
不要只问“这是什么”,要问“这是如何工作的”、“为什么这样工作”、“这与其他方法有何不同”、“这有哪些局限性”、“我如何改进它”。
建立知识联系的好奇心
最有价值的好奇心往往表现在看到不同概念之间的联系。当你学习卷积神经网络时,好奇它与人类视觉系统的关系;当你研究强化学习时,好奇它与心理学行为主义理论的相似之处。
这种跨领域的好奇心不仅加深理解,还常常导向创新洞见。AI历史上许多突破都来自不同领域的交叉融合。
实践中的好奇心:AI学习的具体策略
理论之外,如何将好奇心实际应用于AI学习过程?以下是一些具体策略:
项目驱动的好奇心
以项目为中心的学习是结构化好奇心的完美载体。选择一个你感兴趣的项目——比如创建一个AI绘画工具、训练一个游戏AI、开发一个聊天机器人——然后让你的好奇心引导你解决实现过程中的各种问题。
项目提供了一个自然框架,既限定了探索范围(与项目相关的内容),又允许在范围内自由探索。每个技术决策都成为学习新概念的机会。
社区参与中的好奇心
AI社区是好奇心的天然放大器。参与论坛、社交媒体群组、本地Meetup活动, exposes你到各种观点和问题。
在这些空间中,不要只是被动浏览。提问、回答他人问题、分享你的项目。观察什么引起他人的好奇,常常能点燃你自己的新兴趣。
实验记录与反思
保持一个“好奇心日志”,记录你每天的问题、想法和探索方向。定期回顾这些记录,识别哪些好奇心路径产生了有价值的学习,哪些只是分散注意力。
这种元认知练习帮助你逐渐区分有价值的好奇和分散注意力的好奇,培养更高效的学习习惯。
好奇心的未来:AI教育的新范式
随着AI技术的发展,我们甚至可以看到“好奇心驱动学习”的新范式出现。
自适应学习系统
未来的AI学习平台可能更加注重培养和利用学习者的好奇心。通过检测学习者的兴趣点和问题模式,系统可以自适应地调整内容呈现方式,既满足即时好奇心,又保证系统学习。
AI辅助的好奇心探索
AI工具本身可以成为好奇心的放大器和指导者。想象一个系统,你可以向它提出任何关于AI的问题,它不仅回答问题,还提出相关问题和探索路径,引导你深入知识网络。
好奇心评估与培养
教育机构可能开始更正式地评估和培养好奇心能力,认识到这与传统智力指标同样重要。课程设计可能更加注重激发问题而非仅仅提供答案。
跨越陷阱:当好奇心变成拖延的借口
尽管好奇心极其宝贵,但我们必须承认它有时会成为拖延和回避困难的精致借口。
识别假性好奇心
假性好奇心表现为不断开始新主题而回避深入困难主题。表面上是探索学习,实际上是回避需要付出努力的核心挑战。
对抗假性好奇心需要自我诚实和一定程度的纪律。设定明确的学习目标和时间表,定期检查自己是否在真正前进而非只是原地探索。
平衡好奇与专注的实用技巧
时间分块法:为专注学习和探索学习分配不同的时间块
“稍后再看”清单:当有趣但不相关的想法出现时,记录下来留待以后探索,而不立即分心
学习伙伴:与他人一起学习,互相帮助保持焦点
进度追踪:使用可视化的方式跟踪学习进度,提供完成核心内容的满足感
尾声:保持永恒的好奇
在AI以惊人速度发展的领域,今天的前沿知识明天可能就过时了。在这种环境中,学习如何学习的能力比任何具体知识都重要,而好奇心正是这种能力的核心。
最成功的AI学习者不是那些掌握最多算法的人,而是那些保持旺盛好奇心、不断追问下一个问题的人。他们理解AI不仅是技术领域,更是探索人类智能和认知前沿的旅程。
当我们站在AGI(人工通用智能)可能不再是科幻概念的历史节点,好奇心变得比以往任何时候都重要。它不仅是个人学习的驱动力,也是整个领域向前发展的引擎。
所以,请珍惜你的好奇心——培养它、结构化它、但永不失去它。下一个突破性问题可能就在你的脑海中酝酿,等待着被追问、被探索、被解答。
毕竟,AI的未来不属于那些知道所有答案的人,而属于那些永远有下一个问题的人。
