清华第二讲-DeepSeek赋能职场

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最近清华大学的DeepSeek教程很火，这是续集，主要内容包含
文档内容总结

《清华第二讲-DeepSeek赋能职场》文档由清华大学新媒沈阳团队及合作学者向安玲编写，聚焦AI工具DeepSeek在职场场景中的应用方法与技术架构，内容涵盖：

1. 团队研究方向与成果

• 研究方向：以“人机共生”为核心，覆盖基座大模型、AIGC短视频、AI诊疗、游戏设计、媒体智能体、AI美学理论等跨领域课题。
• 赛事奖项：在Kaggle、AFAC金融创新赛、金山办公文本校对等全球顶级AI竞赛中屡获佳绩（如科学文献分析赛道一等奖、医疗对话理解金牌）。
  

2. DeepSeek模型体系

• 三种部署模式：
  • NVIDIA/微软Azure/AWS等云平台：支持全量模型（671B）API调用，面向企业级开发。
  • Cerebras/Groq专用硬件：优化70B模型推理速度，速度较传统GPU提升57倍。
    
• 两类模型对比：
  • V3模型（通用型）：适用于标准化任务（如文案生成、数据分析），路径明确，低风险。
  • R1模型（推理型）：支持开放式复杂任务（如创意设计、逻辑推演），需配合智能体框架（CAP Framework）定义角色、权限与流程。
    
  
  

3. 职场应用场景与操作指南

• 核心能力：
  • 智能协作：通过角色定义（如“PPT大纲生成器”“海报设计AI”）实现任务分工。
  • 多模态输出：支持Mermaid流程图、Markdown文档、创意文案、视频分镜脚本生成。
    
• 具体功能用例：
  • 可视化图表：基于Mermaid语法自动生成多层级流程图代码。
  • PPT制作：结构化生成30页以上大纲，整合研究报告摘要与核心流程图。
  • 市场营销：基于CO-STAR框架批量生成风格化新媒体文案（适配小红书、短视频平台）。
  • 市场调查：分析城市形象指数，输出多维度数据对比图表。
    
  
  

4. 提示词工程方法论

• V3模型：需明确“过程-结果”，采用RTGO结构（Role-Task-Goal-Objective）。
• R1模型：弱化结构化指令，通过CAP框架定义智能体角色、能力矩阵与边界规则，支持自主决策。
• 经典模板：
  • CO-STAR框架：强调语境（Context）、目标（Objective）、风格（Style）、受众（Audience）、回应类型（Response）。
  • 全维度智能体框架：整合身份定义、执行流程、伦理约束与资源管理。
    
  
  

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DeepSeek如何赋能职场应用？

• 效率提升
  • 自动化流程：10分钟内生成视频分镜脚本或75分质量成片，支持50个分镜智能匹配。
  • 批量处理：一键生成多平台适配的新媒体文案，减少重复劳动。
    
• 专业协同
  • 角色化协作：如“海报设计AI”自动生成赛博朋克风格提示语，融入灯光、构图细节。
  • 数据洞察：通过市场调查模型分析城市竞争力，输出多维度可视化报告。
    
• 创新激发
  • 创意辅助：基于R1模型的开放性推理，参与影视剧本创作、品牌策划等需要创意的任务。
  • 实时迭代：通过人机协同“快生引擎”，快速验证方案可行性（如游戏原型设计）。
    
• 知识管理
  • 行业融合：内嵌麦肯锡分析法生成PPT大纲，整合权威研究报告与数据表格。
  • 合规支持：嵌入伦理边界系统，规避AI生成内容的法律风险。
    
  
  

典型用户价值

• 非技术人员：通过自然语言交互完成复杂任务（如市场分析报告）。
• 开发者：调用API快速构建行业大模型应用（如医疗问诊、金融工具学习）。
• 管理者：利用AI评测系统优化团队协作规则与工作流设计。
  

（注：实际应用需结合场景适配模型选择，V3模型适用于标准化输出，R1模型需配合明确边界条件。）

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