AI 小课堂｜第31期 DeepSeek

sowang

DeepSeek

DeepSeek目前只接受文字输入。

除键入文字外，

可以通过上传文件识别文字进行分析。


01

非深度思考/ V3 /

简单、直接，是它的最大特点。

不管是查询常见知识、处理简单的文本生成任务，V3都能迅速给出答案。它的优点就是高效、便捷，在不要求复杂推理、深度分析的情况下，V3表现出良好的适用性。

02

深度思考/ R1 /

专门用来解决那些需要复杂推理和深度思考的问题。

它处理的任务更具挑战性，比如数理逻辑推理、编程代码分析等。擅长从多个角度分析问题，并给出经过严密推理后的解答。

03

联网搜索

搜索功能，开启联网后无法上传文件。

基于RAG（检索增强生成），能根据互联网实时搜索相关内容来回答问题。


02

DeepSeek能做什么？


01

基础处理能力/ basic /

对文本：生成、转换、解析。

对代码：生成、解释、重构、调试。

对数据：清洗、分析、计算、可视化。

02

高级认知能力/ brilliant /

对知识：提取、关联、验证、推理。

03

用DeepSeek构建个人知识体系


问

除了写代码、读论文、学习新知识之外，如何借助 DeepSeek 大模型，将碎片化信息转化为可迭代、可检索的个人知识体系？

答

当你需要快速了解一个领域、撰写报告或寻找灵感时，它不再是“从零开始搜索”，而是“从你的知识体系中提取”


01

应用场景1：

使用DeepSeek完成“爬取和分析”，构建“人工智能伦理”研究知识体系。

1. 框架设计

[prompt]“请构建‘人工智能伦理’知识框架，需涵盖‘伦理原则’、‘治理框架’、‘技术风险’、‘法律合规’四个一级分类，每个分类下设 3–5 个二级主题，并附代表性议题说明。”

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2. 内容整合

[prompt]“以下为 20 条关于 AI 伦理的文献摘录与笔记，请按上述框架进行分类，提炼每条核心论点，并生成每个二级主题的综述段落。”

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3. 动态更新

[prompt]“检索近三个月内‘AI 伦理治理’相关立法与行业准则更新，整理关键变动并归类至知识体系对应节点。”

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4. 知识图谱构建

[prompt]“将当前知识体系转化为概念图谱，使用层级结构表示分类关系，交叉连接表示概念关联，输出可供专业工具进一步编辑的结构化数据。”

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5. 体系审查优化

[prompt]“系统性检视知识体系完整度，识别内容薄弱环节与前沿议题覆盖缺口，提出具体的扩展路径与资源获取建议。”

02

应用场景2：

快速切入陌生研究领域。

此处以“具身智能”的研究方向为例：

1. 快速框架搭建

[prompt]“围绕‘具身智能’这一核心，构建融合‘认知科学基础→机器人技术栈→多模态感知→学习与控制算法→应用场景’的跨学科知识体系，明确各模块间的依赖与协作关系。”

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2.实时情报注入

[prompt]“通过联网搜索获取最近半年具身智能领域突破性进展，包括但不限于大型语言模型与机器人控制结合、Sim2Real 技术、3D 视觉与操作的最新研究，按‘基础理论’、‘关键技术’、‘系统平台’进行分类整理。”

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3.逻辑结构优化

[prompt]“审视当前知识结构，识别缺失的关键技术环节（如具体的学习算法、硬件平台限制），补充重要但未被充分覆盖的子领域（如社会交互具身、安全与伦理），并按研究价值与成熟度进行优先级排序。”

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4.可视化关系映射

[prompt]“生成具身智能技术图谱，核心节点应包括：具身认知、多模态学习、强化控制、仿真环境等，使用不同连线类型表征‘技术依赖’、‘数据流’与‘应用支撑’关系，并提供图例说明。”

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5.研究路径规划

[prompt]“基于构建的知识体系，系统性地指出当前研究缺口（如具身导航在复杂环境中的泛化能力、多智能体具身协作等），并为深入该领域提供一份结构化的学习路径与关键文献清单。”


04

总结





01

搭建个人知识体系

通过 DeepSeek搭建个人知识体系，你可以：

• 化散为整：将碎片信息系统化。

• 化旧为新：让旧知识为解决新问题服务。

• 化知为智：从被动接收信息，变为主动构建和理解。



02

知识体系搭建提示词

一个完整的知识体系搭建提示词分五步：

框架：我希望系统地学习XX，请为我构建一个知识框架，至少包含XX、XX一级分类，并展开二级主题。

整合：这里有一份20个要点的读书笔记，请根据上面的框架进行分类整合，并提炼每个XX的XX。

更新：请帮我查一下，近半年来XX有哪些最新成果？请更新到‘XX’下的‘XX’分支里。

图谱：请将这个体系可视化为知识图谱，尤其要展示清楚‘XX’与‘XX’、‘XX’与‘XX’之间的强关联关系。

审查：请评估这个体系在哪方面还有明显欠缺？我应该去读哪些报告或论文来弥补？

03

可视化知识图谱

最终的可视化知识图谱构建需要：

• 复制文本

• 导入工具：如思维导图工具（如XMind）等；

• 进一步编辑：部分需要手动添加“联系”箭头或标签。

之后你可以在此基础上持续迭代和丰富，例如将具体案例添加到相应的节点之下。



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