PDF der Universität Tsinghua herunterladen: „Wie Normalbürger von DeepSeek profitieren" 107

Leute! Die Tsinghua-Universität haut schon wieder einen raus! Diesmal bringt sie uns ein brandneues DeepSeek-Tutorial mit dem Titel „Wie gewöhnliche Menschen den DeepSeek-Bonus mitnehmen können" – und das ist schon der dritte Teil.

Die ersten beiden Teile, „DeepSeek – vom Einstieg bis zur Meisterschaft" und „Wie DeepSeek den Arbeitsalltag unterstützen kann", waren einfach mega gut! Ich habe die Inhalte damals aufmerksam durchgepaukt und jede Menge super praktischer KI-Tipps für DeepSeek mitgenommen – ich hab das Gefühl, mein Verständnis von DeepSeek ist auf ein ganz neues Level gehoben worden.

Schaut euch das neue Tutorial unbedingt auch an und entdeckt gemeinsam die faszinierende Welt von DeepSeek!

PDF-Download des Tsinghua-Tutorials „Wie gewöhnliche Menschen den DeepSeek-Bonus mitnehmen können":

Download über Baidu Netdisk:https://pan.baidu.com/s/1cW13n8Z8sQ3XtOG6KwC98g?pwd=u7f7

„Wie gewöhnliche Menschen den DeepSeek-Bonus mitnehmen können" wurde vom Doktorandenteam um Tao Wei der Tsinghua-Universität verfasst und untersucht, wie normale Menschen DeepSeek nutzen können, um den KI-Bonus für sich zu nutzen. Es stellt das Unternehmen DeepSeek sowie dessen Open-Source-Reasoning-Modell DeepSeek-R1 mit seinen Funktionen und Anwendungen vor und erläutert ausführlich, wie man DeepSeek im Berufsleben, beim Lernen, im Privatleben und in zwischenmenschlichen Beziehungen zur Problemlösung einsetzen kann.

1. Informationen zu DeepSeek

Über das Unternehmen DeepSeek: DeepSeek ist ein chinesisches Technologieunternehmen, das sich auf die allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) spezialisiert hat und sich hauptsächlich mit der Forschung und Anwendung großer Modelle beschäftigt.

Merkmale von DeepSeek-R1: Ein Open-Source-Reasoning-Modell, das sich für die Bearbeitung komplexer Aufgaben eignet, kostenlos kommerziell genutzt werden darf und in seiner Performance mit der offiziellen Version von OpenAI-o1 vergleichbar ist. In der Post-Training-Phase wird Reinforcement Learning eingesetzt, um die Schlussfolgerungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Es liefert hervorragende Ergebnisse bei Aufgaben in Mathematik, Programmierung und natürlichsprachlichem Reasoning.

2. Fähigkeitsprofil von DeepSeek

Texterstellung: u. a. Verfassen von Artikeln, Geschichten, Gedichten, Generieren von Marketing-texten, Erstellen von Social-Media-Inhalten sowie das Entwerfen von Drehbüchern oder Dialogen.

Zusammenfassen und Umformulieren: Bereitstellung von Zusammenfassungen langer Texte, Textvereinfachung, mehrsprachiger Übersetzung und Lokalisierung.

Strukturierte Generierung: Erstellung von Tabellen, Listen, Code-Kommentaren, Dokumenten usw.

Semantische Analyse: semantische Analyse, Sentiment-Analyse, Intent-Erkennung, Extraktion von Entitäten, Wissensinferenz, Beantwortung logischer Fragen, Ursache-Wirkungs-Analyse, Verstehen und Analyse natürlicher Sprache, Textklassifikation u. v. m.

Mermaid-Diagramme: Erstellung von Flussdiagrammen, Sequenzdiagrammen, Klassendiagrammen, Zustandsdiagrammen, Entity-Relationship-Diagrammen, Mindmaps usw.

React-Diagramme: Erstellung von Liniendiagrammen, Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen, Streudiagrammen, Radardiagrammen, Kombinationsdiagrammen usw.

SVG-Vektorgrafiken: Erstellung einfacher Formen, Icons, einfacher Illustrationen, Flussdiagramme, Organigramme usw.

3. Wie man mit DeepSeek Probleme im Berufsalltag löst

Szenario 1: Ein 10.000-Wörter-Projektantrag in 1 Stunde verfassen. Mithilfe von KI eine Gliederung erstellen, Module in Stapeln befüllen, weiche Inhalte ergänzen, optimieren und die Formatierung anpassen – so lässt sich der Projektantrag schnell fertigstellen.

Szenario 2: Sich als neuer Mitarbeiter schnell im Unternehmen und in der Branche zurechtfinden. DeepSeek kann Branchenberichte, Marktanalysen und Wettbewerberinformationen zusammenführen und neuen Mitarbeitern so helfen, die Branchenentwicklungen schnell zu durchdringen.

Szenario 3: Tägliche Kundenkommunikation und Bearbeitung von Feedback. DeepSeek kann dabei helfen, schnell auf Kundenanfragen zu reagieren, professionelle Vorschläge zu liefern, Fehler zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Szenario 4: Im Projekt dringend eine Auszeit brauchen – wie spricht man es an? Mithilfe von KI Dialoge simulieren, konkrete Formulierungen generieren, die Reaktion der Führungskraft vorhersehen und passende Pläne vorbereiten, damit Mitarbeiter die Urlaubsangelegenheit angemessen regeln können.

4. Wie man mit DeepSeek Lernschwierigkeiten überwindet

Szenario 1: Im Unterricht plötzlich nicht mehr mitkommen – mit DeepSeek präzise Lösungsschritte und anschauliche Erklärungen per Analogie abrufen sowie Merksprüche generieren.

Szenario 2: Als Geisteswissenschaftler schnell ins Programmieren einsteigen – DeepSeek nutzen, um Datensätze zu laden, Probleme zu extrahieren und eine große Zahl von Fragen mit echten Lösungen zu erzeugen, um zu lernen und zu üben.

5. Wie man mit DeepSeek Alltagsangelegenheiten bewältigt

Szenario 1: Die morgendliche Schlacht berufstätiger Mütter (Alltagsorganisation) – DeepSeek zur Priorisierung, Erstellung optimaler Abläufe und Anbindung an Sofortdienste einsetzen, um die Zeitausnutzung zu verbessern und den Stresspegel zu senken.

Szenario 2: Entscheidungsunterstützung für die Balance zwischen Arbeit und Privatleben – DeepSeek hilft bei Zeitkonflikten, lindert Arbeitsdruck und Schlafstörungen, erstellt Pläne zur Gesundheitsverbesserung und achtet auf die Gesundheit der Eltern.

Szenario 3: Notfallmanagement und bereichsübergreifende Koordination bei plötzlichen Ereignissen – DeepSeek liefert Ressourcen-Heatmaps, Lebenslinien-Pläne, unternehmensweite Notfallprotokolle und gesellschaftliche Koordinationsprotokolle, um die Reaktionsgeschwindigkeit bei Rettungseinsätzen zu erhöhen, Vermögensverluste zu reduzieren und die Dauer von Krisen zu verkürzen.

Wie man DeepSeek zur Pflege sozialer Beziehungen nutzt

Szenario 1: Heiratsdruck während des chinesischen Neujahrs – mit DeepSeek Gesprächstechniken und passende Strategien abrufen, um den Familienfrieden zu wahren.

Szenario 2: Generationskonflikte in der Schwiegerfamilie – DeepSeek liefert Strategien wie sich abregen, Gefühle ausdrücken, den Standpunkt des anderen anhören, nach Gemeinsamkeiten suchen und Grenzen setzen, um Konflikte zu entschärfen.

Szenario 3: Eine gute Beziehung zur Führungskraft aufrechterhalten – DeepSeek empfiehlt, sich zu beruhigen, Gefühle auszudrücken, den Standpunkt des anderen anzuhören, nach Gemeinsamkeiten zu suchen und Erwartungen abzustimmen, um Meinungsverschiedenheiten zu lösen.

Szenario 4: Erbstreitigkeiten in Familien mit verschiedenen Ländern, Kulturen oder Religionen – DeepSeek stellt Strategien bereit wie sich beruhigen, Gefühle ausdrücken, den Standpunkt des anderen anhören, nach Gemeinsamkeiten suchen, Grenzen setzen und professionelle Ressourcen einbeziehen, um Fragen der Vermögensaufteilung angemessen zu regeln.

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6. Unterschiede in der Prompt-Strategie

Inferenzmodelle: Die Prompts sind prägnanter; es reicht aus, das Aufgabenziel und die Anforderungen klar zu definieren, ohne schrittweise Anleitung.

Allgemeine Modelle: Erfordern eine explizite Anleitung der Denkschritte und sind auf Prompts angewiesen, um Fähigkeitslücken auszugleichen.

7. Wie stellt man Fragen? Damit die KI in einem Durchgang genau das erzeugt, was Sie möchten

Die Fähigkeit, Fragen zu stellen und Antworten auszuwählen: Dazu gehört das Formulieren von Fragen und das Bewerten von Antworten – der Schlüssel zum effektiven Einsatz von DeepSeek.

Grenzen des KI-Generierungszyklus: Bezieht sich auf das Durchbrechen von Rahmenbedingungen und die Verschmelzung verschiedener Denkansätze. Es steht in Zusammenhang mit Wissensgebieten wie KI-Lernmodellen, kognitiven Strukturen, kognitiven Rahmenbedingungen, Selbstreferenztheorie, Paradoxien der Logik, Kants Erkenntnistheorie und der Theorie komplexer Systeme. Es äußert sich darin, dass Agenten bei mehrstufigen Interaktionen leicht an kognitive Grenzen stoßen und generierte Inhalte sich verfestigen bzw. der Informationszuwachs endet.

Erkundung der Wissensgenerierungsgrenzen von Agenten: Durch den Aufbau von Messsystemen und die Analyse von Innovationsbedingungen werden die Möglichkeiten untersucht, wie Agenten bestehende Wissensrahmen durchbrechen und kreativ Wissen erzeugen können.

Forschung zu den Wissenszyklusgrenzen von Agenten: Untersucht das Phänomen der „Wissenszyklusgrenze", das Agenten in langen Dialogen zeigen. Durch experimentelle Analyse werden die Auswirkungen von Fragetyp und Dialoganzahl auf die Ähnlichkeit und Innovationsfähigkeit der generierten Inhalte untersucht und Methoden entwickelt, um zu messen, wann die KI die Wissenszyklusgrenze erreicht.

Grenzbeurteilung der Inhaltsgenerierung der KI: Durch die Berechnung der Ähnlichkeit und Wiederholungsrate des generierten Textes werden Kosinus-Ähnlichkeit und n-Gramm-Methoden zur Bewertung eingesetzt. Letztlich wird anhand gewichteter Werte die Wissenszyklusgrenze des Agenten bestimmt; die Gewichtung orientiert sich an einschlägiger Forschung und betont Relevanz gegenüber Redundanz. Dies liefert eine quantitative Grundlage für die Qualitätsbewertung KI-generierter Texte.

Kombination aus adaptivem Feedback und progressiver Prompt-Kette: Durch die Anpassung der Prompt-Konvergenz und der Anzahl der Dialogrunden wird der Agent schrittweise von fixen Mustern, die auf bestehendem Wissen basieren, hin zu innovativer Inhaltsgenerierung geführt. Dies verdeutlicht den Einfluss von Prompt-Design und Interaktionsfrequenz.

Überprüfung nach der Wissensgenerierung: In experimenteller Form wird untersucht, wie sich die vom Agenten generierten Inhalte hinsichtlich Wissensgenauigkeit, logischer Konsistenz und inhaltlicher Innovation verhalten. Die Anpassungsfähigkeit in unterschiedlichen Kontexten und Aufgabentypen wird analysiert und Standards sowie Bewertungsrahmen zur Messung der Qualität des generierten Wissens werden vorgeschlagen.

8. Wesen und Typen von Prompts

Wesentliche Merkmale von Prompts: Dazu gehören Merkmale wie Kommunikationsbrücke, Kontextlieferant, Aufgabendefinierer, Ergebnisgestalter und KI-Fähigkeitslenker. Sie liefern dem KI-System Anweisungen, Kontext und Erwartungen und lenken die KI dazu, bestimmte Ergebnisse zu erzeugen oder bestimmte Aufgaben auszuführen.

Typen von Prompts: Es gibt verschiedene Typen wie Anweisungs-, Frage-Antwort-, Rollenspiel-, Kreativ-, Analyse- und multimodale Prompts; jeder Typ eignet sich für unterschiedliche Anwendungsszenarien und Anforderungen.

9. Kompetenzentwicklung in der Ära der Mensch-KI-Symbiose

KI-Denken: Die Fähigkeitsgrenzen und optimalen Einsatzszenarien unterschiedlicher KIs verstehen, zentrale Denkansätze wie algorithmisches Denken, Datenerkenntnis, Grenzbewusstsein und Kooperationsbewusstsein entwickeln, KI-Denkmuster beherrschen und einen kognitiven Rahmen für die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine aufbauen.

Integrationsfähigkeit: KI-Fähigkeiten mit menschlicher Einsicht organisch verbinden, Kompetenzen wie domänenübergreifende Übersetzung, kreative Neukombination, Ressourcenorchestrierung und Wissensintegration entwickeln, um die Stärken von Mensch und Maschine zu vereinen und einen Mehrwert von 1+1>2 zu schaffen.

Lenkungsfähigkeit: Die KI präzise bei der Aufgabenbewältigung anleiten können. Dazu gehören Fähigkeiten wie Prompt-Engineering, Dialogmanagement, Aufgabenzerlegung und Qualitätskontrolle, um den KI-Interaktionsprozess zu steuern und sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen.

Urteilsfähigkeit: Die Genauigkeit und Eignung der KI-Ergebnisse bewerten können. Dazu gehören Fähigkeiten wie Echtheitsprüfung, Werteinschätzung, Risikoprognose und kontextbezogene Anpassung, um unabhängiges Denken zu bewahren und als Qualitätsprüfer der KI-Ergebnisse zu fungieren.