12个DeepSeek提示词，1天完成一篇论文!(全流程演示)

北京大学所写的《DeepSeek系列-提示词工程和落地场景》详细介绍了DeepSeek模型的核心优势、应用接入方案、提示词工程体系、产业落地全景图以及未来演进趋势等内容。

DeepSeek实现了复杂任务的精准处理，并覆盖多模态场景。

其推理能力位居全球第一梯队，综合性能与GPT、Claude等国际顶尖模型相近。

DeepSeek不仅性能卓越，还首次实现了模型思考过程的可视化，提升了交互透明度。

DeepSeek全量开源训练代码、数据工具及微调框架，推动教育、金融、医疗等领域的垂直解决方案创新。

其训练成本仅为557万美元，远低于行业同类水平；推理成本降低83%，适配中小企业需求。

DeepSeek通过自主研发突破芯片封锁，获得国家级算力支持，将中美技术差距缩短至3~5个月。

用户可通过DeepSeek的网页端、手机APP（iOS/Android）以及API接口直接使用。

DeepSeek与硅基流动、纳米AI搜索、秘塔AI搜索、火山引擎等多个头部平台集成，通过网页或API形式提供服务。

对于有特定需求的用户，DeepSeek提供Ollama个人本地部署和vLLM企业级私有化部署方案。

DeepSeek的提示词工程体系通过基础层、结构层、策略层、场景层的递进关系，实现提示词效能的提升。具体包括：

清晰表达：以真诚简洁的方式表达需求。

角色设定：通过设定角色来引导模型生成符合要求的回答。

批判性思维：激发模型的深度思考能力。

行业赋能：将提示词与行业知识相结合，提升模型在专业领域的应用效果。

此外，还有逆向提问、思维链触发、版权规避、情感共鸣等技巧，以满足不同场景的需求。

DeepSeek已广泛应用于教育、金融、医疗、办公提效、市场营销等多个领域，助力各行业智能化升级。

DeepSeek计划进行MOE架构优化和MLA注意力机制升级，以提升模型性能。

同时，DeepSeek还将扩大生态扩张，通过开发者激励计划和应用商店构建等方式，推动社区协同创新和应用创新。

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