北大再更新，99页DeepSeek手册流出，真的太厉害了！

《北京大学DeepSeek系列-DeepSeek与AIGC应用》这本书，就像是实战中的“直接上手指南”，它跳过了枯燥的理论，直接教你如何在现实世界中运用AI。

当清华大学还在实验室里深究MoE架构和分布式训练这些高深概念时，北京大学已经凭借DeepSeek-R1冲到了前线，把AI变成了职场人士人手必备的“万能工具”。

这本书不纠结于复杂的注意力机制，而是直接教你如何利用AI生成让上司赞不绝口的周报。

与清华大学那些满是数学公式的手册不同，北大更像是一个实战经验丰富的老手，带你直接上手操作。

这本书主要分为四个部分来讲解DeepSeek和AIGC：

第一部分详细介绍了DeepSeek-R1。

DeepSeek-R1是一个国产的推理大模型，它的特点是“低成本、开源、强大的推理能力”。

训练它只需要557万美元，推理成本比同类产品低了83%。

它擅长处理复杂的逻辑推理（比如数学和编程任务）和长文本分析，特别是在中文环境下表现得尤为出色。

虽然与生成模型（比如GPT-4）相比，R1在分解多步骤问题上更出色，但它也有一些局限，比如可能会生成不准确或混杂的信息。

不过，这并不影响它在教育、政务和商业等多个领域的应用。

第二部分讲解了AIGC（人工智能生成内容）的概念和应用。

AIGC已经渗透到了我们生活的很多方面，比如文本生成（新闻写作、代码生成）、图像生成（艺术设计、3D建模）、音频生成（语音克隆、音乐创作）和视频生成（影视剪辑、特效）。

在教育领域，AI可以自动批改作业、生成奥数题；在电商领域，AI被用于虚拟主播和商品3D展示；在新闻行业，AI写稿的效率提升了10倍。

但是，AIGC也面临着数据隐私泄露、生成内容不可控和伦理争议等挑战。

第三部分揭秘了AIGC的能力。

文本生成主要依赖于Transformer架构，通过预测文字出现的概率来生成文本。

图像生成则以Stable Diffusion为代表，通过文本编码器、信息生成器和图像解MA器三个阶段来实现文本到图像的转换。

多模态模型（比如GPT-4）可以处理图文音视频混合内容，但在专业领域（比如医学影像分析）的精度还有待提高。

目前，AIGC的技术瓶颈包括长文本逻辑断裂、复杂指令误解和跨语言生成误差等问题。

第四部分给出了选择AIGC工具的建议。

国内有很多AIGC工具，它们各有特色：DeepSeek-R1适合处理推理任务，比如编程、数学和文档分析；Kimi擅长处理长达200万字的长文本，适合论文研读和法律合同解析；

腾讯元宝深度整合了微信生态，适合职场轻量级需求；豆包在多模态交互方面表现出色，语音合成的情感度接近真人。

在选择工具时，要明确自己的需求优先级（是生成、分析还是交互），测试工具的上下文窗口和领域适配性。

对于企业用户来说，还需要额外评估数据的安全合规性。

全文如下，下载方式见文末：

未完待续

《北京大学DeepSeek系列-DeepSeek与AIGC应用》以实战为导向，介绍了DeepSeek-R1这一国产推理大模型及其在教育、政务、商业等领域的广泛应用。

同时，该书也深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）的概念、应用、能力及选择建议，帮助大家理解并有效利用AIGC工具。

与清华大学的理论研究不同，北大更注重实践应用，让AI成为职场人士解决实际问题的有力工具。

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PS：文章封面图均由AI生成

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