手冊開篇便給出了中小學生和家長向DeepSeek提問的十大原則。這些原則看似簡單，實則蘊含著高效學習的關鍵。比如“明確目標，有的放矢”原則，告訴我們提問時不能模糊籠統，像“怎么學好數學”這種寬泛的問題很難得到精準有效的答案，而“我初二，幾何證明題總是沒思路，有什么方法可以提高”這樣明確的問題，能讓DeepSeek快速抓住重點，提供針對性建議。
學習過程中，閱讀是一項極為重要的能力。手冊中關于如何使用DeepSeek提升中小學生閱讀能力的內容，為廣大學生和家長打開了新的閱讀學習思路。通過分析學生閱讀歷史和興趣，DeepSeek能進行個性化閱讀推薦，就像給喜歡歷史故事的初一學生推薦《明朝那些事兒》，并引導他們深入分析書中人物和歷史背景，極大地激發了學生的閱讀興趣。
在閱讀時遇到問題，學生還能借助智能問答互動功能，隨時向DeepSeek提問，像初二學生對《紅樓夢》里賈寶玉的人物形象感到困惑時，DeepSeek不僅能解釋其性格特點，還能深入分析背后的社會文化因素，深化學生對文本的理解。此外，思維導圖生成、創意寫作輔助以及跨學科知識鏈接等功能，分別從梳理邏輯結構、拓展思維邊界和構建知識網絡等方面，全方位提升學生的閱讀素養。
《DeepSeek中小學生使用手冊》涵蓋了中小學生學習和成長的各個關鍵領域，提供了系統、全面且實用的指導。強烈建議大家下載這份PDF文檔，深入研究學習，讓DeepSeek成為孩子學習和成長道路上的一個小幫手！
如何讓DeepSeek做你的數學學習導師
1. 解決“應⽤題理解困難”——情境化建模
2. 解決“⼏何空間想象能⼒弱”——動態可視化引導
3. 解決“分數運算混淆”——分步拆解與類⽐
4. 解決“⽅程解題思路不清晰”——逆向思維訓練
5. 解決“函數概念抽象難懂”——⽣活化類⽐
6. 解決“概率問題理解困難”——情景模擬
7. 解決“⽴體⼏何難以想象”——分層拆解
8. 解決“數列問題⽆從下⼿”——模式識別訓練
9. 解決“導數概念難以理解”——動態變化描述
10. 解決“綜合題⽆從下⼿”——分步拆解與多⻆度分析
附件：DeepSeek中小學生使用手冊,提問的十大原則,個性化閱讀推薦
DeepSeek的7天使用指導手冊,旨在幫助用戶從入門到精通使用這款AI工具,涵蓋基礎操作,多場景應用,提升學習能力等內容,涵蓋論文精讀、錯題攻克、會議紀要整理和個人知識庫創建
教程主要圍繞智能AI助手DeepSeek展開，涵蓋其功能特性、使用方法、技巧策略、問題應對及資源拓展等內容，幫助零基礎用戶快速上手并熟練運用該工具
DeepSeek的基本用法,無需復雜結構,直接描述需求即可,適當提供背景信息或明確需求會讓結果更精準;圖片類AIGC的應用場景非常廣泛，主要包括圖像生成、圖像修復、圖像增強和圖像識別等方面
在客戶服務,個性化推薦等多場景有應用;還可與 RPA,知識圖譜等技術融合,優化企業業務流程;瑞金醫院、東莞市人工智能大模型中心、云南白藥集團、廈門市合趣信息科技有限公司、天士力集團的大模型應用實踐
大模型訓練數據來源廣泛,可能帶來新工作機會與每周 4 天工作制等變革,重塑產業生態與社會結構,重新定義知識學習與應用邊界，促使教育范式向全面引入 AI 能力方向重構
DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預測下一個 token,使用通用公式,激發深度思考等,提升對話質量,適用于推理密集型任務,教育與知識應用,文檔分析,開放領域問答寫作等場景
本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專業的企業級部署方法,講解Unsloth R1動態量化部署的三種實 現路徑：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態量化部署
美國在 GenAI領域的領先地位正在被中國迎頭趕上,AI 供應鏈格局將被重塑;開放權重模型正在推動基礎模型層商品化,為應用開發者帶來新機遇;擴大規模并非通往 AI 進步的唯一途徑
突破大模型訓練固定思維,敢于嘗試在低精度 FP8 的模式下訓練大模型,出現了較好的效果,每10年計算成本降低約1000倍，但人們的購買量增加了 10 萬倍
DeepSeek大模型的開源,低成本和高性能將大幅降低大模型的獲得,部署和應用成本,將加快大模型在 B 端和 C 端應用場景的落地;已應用于端側、教育、金融、辦公、傳媒、醫療、智能汽車、企業服務等多個應用場景，應用領域廣闊
DeepSeek 降低了單個模型的部署成本,AI 應用有望大規模落地， 推理算力需求將顯著增長，相關廠商有望加速進入業績兌現期,在 AI 應用前沿落地 場景中，全球 AI 應用產業有望迎來共振期
PI 調用層面，DS/OpenAI 的輸入費用分別為 0.55/15 美元/百萬 token，DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%，顯著的降低資金門檻，推動了 AI 技術平權
