大家好，我是吾鳴。
今天吾鳴要给大家分享一份由山东大学出版的DeepSeek报告——《DeepSeek应用与部署》，这份报告讲述了AIGC的发展历程，DeepSeek应用场景和DeepSeek如何本地化部署。报告一共80页PPT，文末有完整版下载地址。
内容摘要
1. AIGC发展历程与核心技术
概述了从1945年ENIAC到2024年生成式AI的演进，包括关键里程碑（如Transformer、GPT-3、ChatGPT等），以及生成式AI的核心技术（Attention、Scaling Laws、RLHF等），强调其生成语言、图像、视频等多模态数据的能力。
2. DeepSeek模型体系与技术架构
介绍DeepSeek的版本迭代（V1至V3、R1系列）、技术创新（如Multi-Head Latent Attention、Multi-Token Prediction）、推理模型优化（GRPO强化学习框架），以及混合专家（MoE）架构特点。同时对比了V3与R1模型在规范性、响应模式、应用场景等方面的差异。
3. 应用场景与赋能行业
列举DeepSeek在职场、研发、营销、数据分析、客户服务等领域的应用（如PPT生成、代码开发、智能客服），并通过“工具组合”展示其与第三方工具（如剪映、Midjourney）的集成能力。此外，详细说明了DeepSeek在金融、医疗、跨境贸易、知识产权等行业的垂直应用场景。
4. 部署方案与API调用
提供多种部署选项，包括云端服务（阿里云、腾讯云、AWS等）、本地部署（Ollama、LM Studio）、第三方平台接入（如SiliconFlow、秘塔搜索）。详细说明API调用方法、Token计费规则，以及企业级部署的硬件要求和安全措施。
5. 模型蒸馏与优化技术
解释模型蒸馏原理（大模型知识迁移至小模型）、具体方法（Logits蒸馏、特征蒸馏），并对比蒸馏、微调与RAG技术的差异。列举基于Qwen和Llama的蒸馏模型系列及其适用场景。
6. 提示词工程与交互策略
分析基础模型（V3）与深度思考模型（R1）的提示词设计差异（如指令明确性、推理链需求），提供CO-STAR、RTGO等提示框架，并总结十级提示技巧（如角色扮演、思维链引导、伦理约束）。
7. 风险与伦理考量
识别使用DeepSeek的潜在风险（数据隐私泄露、模型偏见、法律合规问题等），提出应对措施（加密传输、人工审核、伦理审查），并强调人机协作中需平衡效率与伦理规范（如学术诚信、AI伦理）。
8. 业务流与智能体开发
结合RAG框架（如LangChain、LlamaIndex）与DeepSeek API，展示如何构建本地知识库、多智能体系统（如微软AutoGen、CrewAI），以及业务流应用（如Coze+Dify集成）。
9. 行业赋能与未来展望
总结DeepSeek在酒企、房产、金融、医美等行业的深度赋能案例，强调其通过智能分析、个性化推荐、流程优化提升企业效率，并展望AI在复杂推理与自主决策中的突破方向（如元认知调控、自编程能力）。
精彩内容
PPT无套路下载地址：夸克网盘分享
