《DeepSeek 7大热点 全套提示词零基础入门》秋叶

该报告聚焦 DeepSeek，深度剖析其在 AI 领域的突出表现、广泛应用、技术原理、面临争议，为读者呈现出该大模型的全貌及在行业中的重要地位。

DeepSeek 的发展与影响力：作为一款中国 AI 初创公司的产品，DeepSeek 发展迅猛，用户增长速度极快，7 天突破 1 亿用户，上线 18 天日活达 1600 万 。其出现震动了美国科技圈，对美国科技公司的股价产生重大影响，改变了 AI 行业格局，创始人梁文峰受邀参加重要会议 。在技术上，DeepSeek 通过算法创新和算力优化，打破美国在 AI 算力上的垄断优势，被视为具有国运级别的科技成果 。

使用指南：提供了多种访问 DeepSeek 的入口，如正宫入口、秘塔 AI 搜索、纳米 AI 等，各入口有不同的优缺点 。介绍了 6 套傻瓜式提示词公式，涵盖多种场景，还列举了 14 个领域的应用模板和 132 条即用模板库，帮助用户更好地与 DeepSeek 交互 。

技术原理：对大模型、生成式、推理式、训练、推理、32B、蒸馏、私有化部署等 AI 名词进行解释，帮助读者理解 DeepSeek 的技术原理 。在成本方面，DeepSeek 训练成本仅 560 万美元，推理成本也远低于 GPT-4 。在技术路径上，采用 MoE 架构，通过混合精度训练等技术提升旧款 GPU 效率；在商业模式上，开源代码和模型参数，免费开放个人版，商用 API 价格极低 。

应用合作：已与众多央国企、造车大厂、海外名企等展开合作，覆盖十大核心产业，如中国电信、吉利汽车、英特尔、AMD 等 。在不同领域，DeepSeek 助力企业实现智能化升级，像在汽车领域提升车控和交互能力，在医疗领域优化疾病诊断和管理等 。

争议与误解：针对一些争议进行解读，如实际总成本可能高于官方宣称的训练成本；并非 “突然冒出”，有其发展历程；在技术创新上有自己的成果，并非抄袭；开源并非完全无限制，开源版和商业版存在功能和能力差异等 。同时，DeepSeek 存在多语言支持不足、深度逻辑推理有缺陷、数据隐私合规风险、可能被黑灰产滥用等问题 。