《清华第二讲-DeepSeek赋能职场
2025-04-02 11:19
《清华第二讲-DeepSeek赋能职场
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。
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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