北京大学版deepseek教程文档系列

清华大学版deepseek教程文档系列

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北京大学deepseek教程系列文档介绍

DeepSeek系列模型（核心为R1推理模型、V3生成模型）凭借开源、低成本、国产化核心优势跻身全球第一梯队，以强化学习（GRPO算法）、MoE架构、多Token预测等技术突破实现强推理能力，可通过官方平台、第三方渠道、私有化部署（Ollama/vLLM）及一体机多方式使用，广泛应用于专业提效、教育学术、商业创新等场景，但需应对DDoS攻击、部署工具漏洞、仿冒诈骗等安全风险，相关防范措施覆盖技术加固、权限管理、用户识别等层面，同时与Kimi 1.5、OpenAI o1等模型形成技术路线与性能的差异化竞争。

详细总结

文档1：DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告

1. 核心定位：DeepSeek-R1开创RL加持下强推理慢思考范式，无需SFT阶段，纯强化学习驱动，与OpenAI o1性能相当（AIME 2024通过率79.8%、MATH-500通过率97.3%）。
2. 关键技术：
   • 架构：基于DeepSeek-V3 Base（671B参数，激活37B），采用MoE+MLA架构；
   • 算法：创新GRPO算法，降低RL训练成本，避免Critic Model依赖；
   • 训练：两阶段RL+冷启动技术，通过规则化奖励（准确率+格式）实现自动化验证。

1. 性能表现：数学（MATH-500 97.3%）、代码（Codeforces 2029 Elo）、知识问答（MMLU 90.8%）等任务表现突出，开源后成为闭源模型有力竞争者。
2. 技术对比：与Kimi 1.5（长文本CoT+In-Context RL）、STaR方法（监督微调迭代）形成差异，蒸馏技术可将R1高阶推理范式迁移至小模型。
3. 未来方向：模态穿透（多模态扩展）、合成数据应用、形式化验证与审计对齐（提升安全性）。

文档2：DeepSeek私有化部署和一体机报告

1. 模型版本：包含满血版（R1-671B）、蒸馏版（Qwen/Llama系列衍生，1.5B-70B）及量化版，适配不同算力需求。
2. 部署方式：
   • 个人部署：推荐Ollama框架，支持Windows/Mac/Linux，搭配Chatbox/Open WebUI前端，最低配置1.5B模型需4核CPU+8GB内存；
   • 企业部署：采用vLLM框架（吞吐量超Transformers 24倍），70B模型需8卡4090 GPU（192GB显存），支持百人团队使用；
   • 低成本部署：llama.cpp（纯CPU推理）、KTransformers（CPU+GPU混合）、Unsloth动态量化（1.58-bit-2.22-bit），推理速度3.23-20.93 tokens/s；
   • 一体机：新华三、联想等厂商提供多规格产品，基础版（7B）报价8.8万，旗舰版（671B）报价199万，支持FP8/BF16精度。

1. 核心优势：私有化部署保障数据安全，一体机实现“算力+模型+应用”一站式交付，适配企业级多用户协作与资源管控。

文档3：DeepSeek提示词工程和落地场景报告

1. 提示词技巧：核心为“清晰直接+场景化公式（目标+受众+效果+顾虑）”，含“说人话”（通俗解释）、反向PUA（批判性复盘）、模仿语气（锐评/文案风格）等实用方法。
2. 应用场景：
   • 专业提效：办公（PPT/会议纪要）、编程（代码生成/DEBUG）、公文写作、数据分析（可视化/用户画像）；
   • 教育学术：教学设计、论文全流程（选题-大纲-润色）、病理诊断辅助；
   • 商业创新：电商运营（直播话术/详情页）、内容创作（短视频脚本/品牌故事）、跨境电商（文案优化/多语言客服）；
   • 生活服务：旅行规划、家庭财务管理、命理玄学等。

1. 优化方向：提供“去AI味儿”技巧（简化句式、替换连接词、增加细节），提升输出自然度。

文档4：DeepSeek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施

1. 安全问题分类：
   • 模型自身（5个）：DDoS攻击（2025年1月官网瘫痪48小时）、无限推理攻击（占用GPU资源）、漏洞探测与利用（ClickHouse数据库泄露）、投毒问题（60美元可污染0.01%数据集）、越狱问题（HarmBench测试攻击成功率100%）；
   • 私有化部署（2个）：Ollama未授权访问（88.9%服务器“裸奔”）、捆绑木马的部署工具攻击；
   • 外延安全（3个）：仿冒APP植入木马、仿冒网站收集信息（2650个仿冒域名）、辅助自动渗透攻击（误报率低于3%）。

1. 防范措施：
   • 技术层面：加密传输、漏洞扫描、网络隔离、多因素认证；
   • 管理层面：权限管控、人员培训、模型签名与更新；
   • 用户层面：辨别官方渠道、安装安全软件、核实域名信息。

文档5：DeepSeek原理和落地应用报告

1. 概念辨析：区分生成模型（GPT-4o，通用任务）与推理模型（DeepSeek-R1，复杂逻辑任务），明确DeepSeek定位为“国产强推理开源模型”。
2. 发展历程：2023年7月成立，2024年迭代V2/V3生成模型，2025年1月发布R1推理模型，获幻方量化资金支持。
3. 核心优势：
   • 技术：混合专家（MoE）、多头潜在注意力（MLA）、FP8混合精度训练；
   • 成本：训练成本557万美元，推理成本比行业均价低83%；
   • 生态：开源训练代码与工具，支持多场景私有化部署。

文档对比

对比维度	文档1（技术解读）	文档2（部署与一体机）	文档3（提示词与场景）	文档4（安全问题）	文档5（原理与应用）
核心主题	技术原理、性能与路线对比	部署方案、硬件配置与一体机选型	提示词技巧与多场景落地	安全风险分类与防范措施	模型定位、发展与基础使用
关键技术/方法	GRPO算法、MoE架构、蒸馏技术	Ollama/vLLM框架、动态量化	场景化公式、语气模仿、去AI味儿	网络隔离、权限认证、漏洞扫描	Transformer架构、自回归生成
核心优势	强推理性能、开源透明	部署灵活、数据安全、一体机一站式	低门槛提效、场景覆盖广	风险拆解清晰、防范可落地	低成本、国产化、生态完善
目标用户/场景	研发人员、技术决策者	企业IT、个人开发者、采购方	职场人士、教育工作者、创业者	安全运维、模型使用者	普通用户、企业入门级使用者
关键数字	AIME 2024 79.8%、671B参数	最低8GB内存（1.5B模型）、199万（旗舰一体机）	30秒短视频脚本、10页PPT框架	88.9%部署服务器裸奔、2650个仿冒域名	训练成本557万美元、API价1/10行业均价

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清华大学deepseek教程系列文档介绍

大模型安全以“以人为本，AI向善”为核心，构建“安全、可靠、可控”三维框架及“五维一体”治理体系，覆盖多行业实践；DeepSeek作为国产开源强推理模型，核心优势为低成本、高适配性，其应用贯穿入门使用、提示词工程、AI幻觉应对、家庭教育赋能等场景，搭配联网搜索、双AI验证等幻觉治理手段；AIGC则在工作学习中实现文本、图像、视频等多模态生成，推动生产力提升与职业形态变革，形成“技术-场景-安全”协同发展格局。

详细总结

文档1：《大模型安全实践（2024）》白皮书 - 清华大学

1. 核心框架：以“以人为本，AI向善”为指导思想，确立安全、可靠、可控三大关键维度，落地“端、边、云”三种部署模式。
2. 安全风险与防御：
   • 六大安全风险：数据安全（泄露、窃取、投毒）、模型安全（对抗/指令/窃取攻击）、系统安全（软硬件/框架/外部工具漏洞）等。
   • 防御体系：内生防御（数据脱敏、联邦学习、越狱防御）、外生防御（对抗训练、毒化数据过滤）、衍生防御（偏见排毒、虚假新闻检测、数字水印）。

1. 行业实践：覆盖金融（支小宝2.0）、医疗（临床AI助手）、政务（赣服通）、人力资源、智能助理五大领域，均从训练数据、算法模型、系统平台、业务应用四环节落实安全措施。
2. 治理建议：提出政府监管、生态培育、企业自律、人才培养、测试验证“五维一体” 治理框架，强调标准研制与基础设施建设。

文档2：【清华大学】DeepSeek从入门到精通1.pdf

1. 模型定位：DeepSeek是国产AGI公司研发的开源推理模型，DeepSeek-R1性能对齐OpenAI-o1，擅长数学、代码、逻辑推理，支持免费商用。
2. 核心功能：覆盖文本生成、语义理解、代码开发、多模态交互（图像/图表生成）等，支持文件上传与深度思考模式。
3. 提示词工程：
   • 核心框架：TASTE（任务、受众、结构、语气、示例）、ALIGN（目标、难度、输入、指导原则、新颖性）。
   • 场景适配：针对微信公众号、微博、小红书、抖音等平台，设计差异化提示语策略（如公众号侧重深度结构，抖音侧重吸睛开头）。

1. 进阶能力：提出“三链融合”（逻辑链、知识链、创意链）、“人机共生”能力培养（AI思维、引导力、整合力、判断力）。

文档3：清华大学DeepSeek与AI幻觉.pdf

1. AI幻觉定义：分为事实性幻觉（与现实不符）和忠实性幻觉（偏离上下文），本质是统计概率驱动的“合理猜测”。
2. 幻觉成因：数据偏差、泛化困境、知识固化、意图误解四大核心因素。
3. 评测数据：
   • 事实性幻觉率：DeepSeekV3（29.67%）＞Qianwen2.5-Max（27.67%）＞DeepSeekR1（22.33%）＞豆包（19%）。
   • 通用场景幻觉率：DeepSeekV3（2%）、DeepSeekR1（3%），开启联网搜索后可下降3%-5%。

1. 应对策略：普通用户可采用联网搜索、双AI验证、提示词工程（知识边界限定、对抗性提示）；技术层面可通过RAG框架、外部知识库整合优化。
2. 创造力价值：在蛋白质设计、文艺创作、技术创新等领域，幻觉可成为“创新灵感引擎”。

文档4：清华大学：AIGC理论与实践2025-AIGC如何帮助工作和学习.pdf

1. AIGC核心定位：多模态内容生成（文本、图像、音频、视频），实现“PGC+UGC+AIGC”内容生态升级，81%人群尚未使用AIGC产品。
2. 主流模型对比：
   • 语言模型：GPT-4o（强上下文理解）、Gemini 1.5-Pro（跨模态处理）、Claude 3.5-Sonnet（安全可靠）等。
   • 音乐模型：Suno（全流程创作）、天工SkyMusic（方言演唱）、网易天音（免费一站式）。
   • 视频模型：Runway Gen-3（文字嵌入）、快手可灵1.5（对口型）、智谱清影（免费30秒生成）。

1. 应用场景：
   • 工作提效：公文写作、数据分析、PPT生成、会议纪要等，60%+日常工作可部分替代。
   • 学习赋能：个性化辅导、跨学科学习、论文写作、多语言训练，构建“四能教育”（低能→高能→多能→超能→异能）。

1. 产业影响：部分职业替代率达60%-80%（如办公室职员60%、工厂工人80%），推动“人机协同”工作模式。

文档5：清华大学：使用DeepSeek赋能家庭教育.pdf

1. 核心逻辑：家长从“知识传递者”转变为“过程引导者”，DeepSeek承担学科辅导、情感支持、能力培养等角色，避免亲子冲突。
2. 关键应用场景：
   • 学科辅导：语数英科学全覆盖，支持解题思路拆解、作文批改、知识点拓展（如数学苏格拉底提问法、英语语法场景化案例）。
   • 情感与沟通：情绪管理引导（如“情绪红绿灯”游戏）、亲子话题库生成、社交技能训练。
   • 风险防控：AI幻觉应对（交叉验证、权威资料核对）、伦理引导（隐私保护、学术诚信）。

1. 核心工具与方法：
   • 提示词框架：RN-OCO（角色、需求、目标、约束、输出）、故事化学习框架、多感官技能培养框架。
   • 使用入口：官方平台、硅基流动、WPS灵犀等7+渠道，支持基础模型、深度思考模型、联网模型三种模式切换。

文档对比（DeepSeek相关文档）

对比维度	文档2（DeepSeek从入门到精通）	文档3（DeepSeek与AI幻觉）	文档5（DeepSeek赋能家庭教育）
核心主题	DeepSeek的使用与提示词工程	DeepSeek的幻觉成因与应对	DeepSeek在家庭教育中的场景落地
关键内容	模型功能、提示词框架（TASTE/ALIGN）、多平台适配	幻觉定义、评测数据、应对策略（联网/双AI/提示词）	家长角色转变、学科辅导、情感引导、风险防控
目标受众	开发者、职场人士、内容创作者	普通用户、AI使用者	家长、教育相关从业者
核心数据/技术	提示词链、三链融合模型	DeepSeekV3幻觉率29.67%、联网搜索降幻5%	89%家长辅导时间＜30分钟、65%家庭因作业爆发冲突
核心价值	提升AI使用效率与内容质量	降低幻觉风险，保障信息可靠性	缓解教育焦虑，实现个性化育人

关键问题

1. DeepSeek在家庭教育与工作学习场景中的应用差异及核心适配逻辑是什么？ 答：差异核心在于“用户角色与需求导向”：家庭教育场景以“孩子成长”为核心，适配逻辑是“家长引导+孩子自主探索”，侧重学科基础巩固、情感能力培养、风险防控（如幻觉验证、伦理引导），工具模式偏向“低门槛操作+趣味互动”；工作学习场景以“效率提升”为核心，适配逻辑是“用户自主操作+深度赋能”，侧重复杂任务拆解、多模态内容生成、专业能力强化（如代码开发、报告撰写），工具模式偏向“高阶提示词+功能拓展”。二者共同适配逻辑是“场景化需求拆解+AI能力匹配”，均依赖DeepSeek的强推理与低门槛特性。
2. 大模型安全框架（文档1）与DeepSeek的安全防护（文档3、5）如何形成互补？ 答：大模型安全框架（文档1）提供“宏观体系支撑”，明确安全、可靠、可控三维度及行业通用防御方案，解决“普适性安全问题”（如数据泄露、系统漏洞）；DeepSeek的安全防护聚焦“具体场景落地”，文档3针对AI幻觉这一核心风险，提供联网搜索、双AI验证等可操作手段，文档5则针对家庭教育场景，补充隐私保护、内容审核、伦理引导等个性化防护，解决“场景化安全痛点”（如孩子接触不良内容、幻觉误导学习）。二者互补形成“宏观体系-微观落地”的安全闭环，框架提供治理方向，DeepSeek提供场景化执行方案。
3. AI幻觉的应对策略在通用场景（文档3）与家庭教育场景（文档5）中有何差异，核心考量是什么？ 答：通用场景应对策略侧重“效率与全面性”，核心方法包括联网搜索（降幻3%-5%）、双AI交叉验证、提示词工程（知识边界限定），核心考量是“覆盖多类型幻觉，适配不同用户的通用需求”，兼顾准确性与操作便捷性；家庭教育场景应对策略侧重“安全性与引导性”，核心方法包括权威资料核对（如教材、官方渠道）、家长参与验证、孩子批判性思维培养，核心考量是“避免幻觉误导孩子认知，同时借幻觉应对过程培养孩子信息辨别能力”，强调“防护+教育”双重目标。差异本质是“用户认知水平差异”，孩子需额外的引导性防护，而通用用户更侧重自主验证效率。