DeepSeek 的资料，我们分享了清华大学出品的 DeepSeek 入门、职场、生活 和 学术与科研 。之后分享了份两北京大学团队出的 DeepSeek 资料。第一份是主要讲“DeepSeek 和 AIGC”，第二份主要聚焦于 DS 提示词工程和落地场景。这是北大出品的第三篇，主要聚焦在 DS 的落地应用。
这份资料主要讲了三个方面：
- AI 概念和一些大模型的基础知识。
- DeepSeek 模型的原理、特点和优势。
- DeepSeek 在实际中的应用
前两个方面大家都有所了解，之前也分享过大模型相关的 PDF 。这里重点介绍一下这份 PDF 关于 DeepSeek 落地应用：
1、教育领域
教学设计
根据课程信息，设计课程大纲草案，给出课程内容和设计思路。
作业批改
辅助老师批改大量作业，为客观题添加答案解析，为编程题提供解题思路。
个性化教案生成
根据分层教学模式，DeepSeek 可以为不同难度的学生设计习题，并标注难度。
2、学术研究
论文选题
扫描专业领域的痛点，提供创新维度矩阵，辅助论文选题。
文献综述
能够快速总结论文核心结论，标注创新点和潜在缺陷。
学术翻译
DeepSeek 可以将中文摘要翻译成英文，确保专业术语准确。
3、知识付费
课程大纲设计
设计 30 天入门课程大纲，明确每天的学习目标和作业。
直播脚本撰写
生成直播脚本，包含开场互动、干货分享和促销环节。
社群运营
DeepSeek 可以为知识付费社群制定运营计划，提升用户粘性和续费率。
4、其他
医学专业
DeepSeek 可以模拟临床思维训练，根据症状列表生成可能的疾病，并给出检查建议。
这份 PDF 虽然是内部研讨材料，但内容写得很通俗易懂，相信即使你不是专业人士，也能从中了解到 AI 大模型的基本概念和 DeepSeek 的强大之处。最重要的是，你能看到 DeepSeek 在各个领域的实际应用，解决很多实际问题。如果你想知道北大团队在 DeepSeek 落地应用方面的见解，不妨花点时间读一下。
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