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2025年AI入门指南,从DeepSeek到AI智能体

DeepSeek火爆,AI学习的热潮也吹到了我们公司,上周给公司的同事做了一期关于AI入门的分享,感觉内容非常适合小白入门了解AI,于是整理成公众号文章,作为我AI入门科普的总集和收尾,后面会更专注写一些进阶的内容。 如果你当下对AI还是云里雾里,半知不解,那么非常适合阅读这篇文章,读完就能帮助对AI建立一个基础的认知,简单了解AI的技术原理,AI生成内容的本质,为什么能生成内容,AI能做什么,提示词如何写,以及实用好用的AI工具和AI幻觉应对的方法等。

文 | 田威AI


DeepSeek火爆,AI学习的热潮也吹到了我们公司,上周给公司的同事做了一期关于AI入门的分享,感觉内容非常适合小白入门了解AI,于是整理成公众号文章,作为我AI入门科普的总集和收尾,后面会更专注写一些进阶的内容。


如果你当下对AI还是云里雾里,半知不解,那么非常适合阅读这篇文章,读完就能帮助对AI建立一个基础的认知,简单了解AI的技术原理,AI生成内容的本质,为什么能生成内容,AI能做什么,提示词如何写,以及实用好用的AI工具和AI幻觉应对的方法等。


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一、大语言模型为什么会在今天出现?

OpenAI的ChatGPT发布在2022年,为什么AI会在这个时候发布?主要是因为这三样东西满足了条件:


1.算法——机器学习范式的突破

2017年Google团队开创的Transformer架构,通过神经网络模型学习语言规律,实现文本理解与生成。如Transformer架构可捕捉长距离语义关联,GPT系列模型通过自注意力机制预测词序列。


2014年生成对抗网络(GAN)的技术创新,通过生成器与判别器的对抗训练,实现图像/视频的创造性输出。如Phenaki模型可根据文本生成连贯视频,DALL·E能跨模态生成图像。


当前的AI工具基本都基于Transformer架构和生成对抗网络(GAN)这两个算法技术,算法的突破是当前AI诞生的原因之一。


2.数据——海量知识库的积累

AI需要学习海量的高质量数据才能从中找到规律,模仿人类生成内容。


随着互联网和生产力的发展,近二十年人类生产的内容可能比过去几千年还多,这些海量的数据积累让AI有了足够的“学习资料”,可以通过学习去了解分析分析数据中的语法结构、视觉特征等潜在规律从而模仿人类进行创作。


如果没有这些高质量的数据资料,AI可能根本找不到人类文本的规律。


3.算力——硬件性能的飞跃

过去人类的显卡算力没有办法处理如此海量的数据,现在像NVIDIAH100集群可以支持1750亿参数模型训练,再有分布式计算技术的发展,像谷歌TPUv4实现了每秒2.3exaflops运算能力,这种超强算力让AI模型训练时间从几年缩短到几周甚至几天。


综上所述,简单来说,算法,数据,算力三者都满足了AI诞生的条件!


二、为什么AI能生成内容?

以DeepSeek为例来说明。


如果用一个比喻来描述DeepSeek,它大概就像是你的一位非常博学多才的朋友,读过浩如烟海的书籍,还能瞬间在脑海中建立起各种知识之间的联系。这就是现代大语言模型的工作方式,而支撑这种能力的核心,就是上文提到的Google团队开创的Transformer架构。


Transformer最厉害的本事,就是它的“注意力机制”。打个比方,当你在看一本书时,普通人需要从头读到尾,而Transformer就像是一个“超级读者”,能够一眼就找到文本中最关键的信息,并迅速理解它们之间的关联。


DeepSeek在“成长过程”中“阅读”人类积累的海量知识,从枯燥的维基百科到优美的文学作品,从前沿的学术论文到专业的技术文档,通过不断预测句子中缺失的词,逐渐掌握了语言的规律,知道了某个词后面出现哪个词的概率更大。


所以AI生成内容的方式是概率最大化,也就是“猜”,通过海量数据来预测下一个单词,而不是真的理解了人类的说的到底是什么意思。


也就是说AI只是一只鹦鹉,它并不是真的理解现实世界,也不是通过逻辑推理来回答我们的问题。


现在的大语言模型跟我们在影视剧中看到的,比如像威尔·史密斯主演的《我,机器人》中的人工智能完全不一样,我们与AGI距离依旧无限遥远,当然可能并不是坏事。


三、AI到底能做什么?

1.AI基础能力

DeepSeek火爆之后很多人对AI有了不切实际的期待,以为AI什么都能做,这是一个很大的误区。就像我上文说的,现阶段AI的主要能力主要是生成文本等,所以可用范围基本局限在内容创作当中。


下图我就罗列了四种最基础的AI能力:文本生成、图片生成、视频生成和音频生成。AI是什么,AI之于我是创造的源泉,创造的能力和创造的工具。




我之前将AI的多模态能力整合做的一个《舌尖上的中国》风格的奥特曼搞怪视频。


具体的制作路径是先用DeepSeek生成脚本和具体的文案,然后再使用Whisk生成静态图片,用可灵根据静态图片生成视频画面,最后用剪映的AI配音功能生成音频,合成为一个完整的视频。


2.AI进阶能力

基于上面这些基础功能,现在的AI还延伸出了一系列的其他的能力,像豆包聊天机器人、秘塔AI搜索、Manus这种都是对某方面的能力进行了强化,或者与其他工具组合后诞生的AI工具。


Manus、秘塔AI搜索等我们都可以理解为AI智能体,原本AI智能体的定义是能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的人工智能系统。但现在我们对其定义已经泛化了,像豆包上面的各种聊天机器人都被称为智能体。


顺着这个逻辑,现在市面上的智能体可以被理解为一个具有输入-处理-输出能力的人工智能系统,核心在于对信息的处理和响应能力,不同程度的智能体在自主性、感知广度和决策复杂度上存在差异。


豆包上面的智能体聊天机器人我们就可以理解为是初级智能体,而像Manus这样的“通用型AI智能体”相对就更高阶了,能做的事情也更多。


基础如豆包聊天机器人,可以根据我们设定的prompt做出特定的回复。下图就是我做的一款男友聊天器,他会像男朋友一样和你聊天,给到充足的情绪价值。




更进一步的AI智能体像秘塔AI搜索,则是在搜索方面做了进一步的优化,可以自主拆分问题,然后搜索相关资料,最终将答案汇总。


相比直接和基础大模型聊天,AI搜索工具给到的内容更全面,更详细,幻觉发生的概率也更低。




而Manus这样的智能体相比豆包的聊天机器人和秘塔AI搜索能做的事情就更多了,当我们告诉它需要做的事情后,它可以自己思考规划任务,通过自动浏览网页,调用各种工具来完成复杂任务。


做一份行业趋势分析,旅游攻略,抑或编写一个小游戏这些功能都不在话下。而且全程无需人工干预,它自己就一步步去完成。


随着技术的进步,智能体将拥有更高级的特性,如更强的自主性、更广泛的环境感知和更复杂的决策能力。


AI Agent也确实是AI发展的重要趋势之一,它们正在弥合强大AI能力与实际应用场景之间的鸿沟。


对普通用户而言,AI不再是一个需要精心“喂养”提示词的工具,而是一个能真正理解并执行任务的助手。对企业而言,AI Agent能大幅降低AI落地的门槛,让更多行业和场景能够切实享受到AI带来的效率提升。


未来的某个时刻,或许人类真的就可以脱手生产,摆脱重复性的劳动,去从事更有创造性的工作了。


四、如何与AI交流?

现在大多数人对AI的重点还是放在了无所不知上,却忽视了AI没有现实世界的体验。如果要用一个比喻来形容AI,那“全知全能的实习生”再合适不过了,什么都懂,但什么都不会。


所以怎么和AI沟通就变得非常重要了。


这一块我重点分享几个适合普通人的AI提示词技巧和沟通技巧,学会了这几个技巧,我们在和AI沟通时效率会高很多。


1.AI提示词技巧

语言的边界是世界的边界,AI能力的发挥取决于我们语言的运用。


AI提示词(Prompt)是用户与AI大模型交互的关键工具,其本质在于借助自然语言指令引导AI生成特定内容或达成任务的输入信息。


例如,输入“撰写一篇有关火星探索的科普文章”,AI便会依据该提示生成相关内容。提示词的清晰程度和详细细节直接对AI生成内容的准确性与质量产生影响。


一般来说我会将提示词分为以下三种,这三种是可以同时出现的,只不过某些简单的需求使用简单提示词就够啦。


我们写提示词的时候可以遵从这三种来。


任务型提示词


直接指定任务,像“翻译以下英文段落”或者“生成300字的产品文案”,适用于需求明确的场景。


角色型提示词


经由设定角色来引导AI输出,例如“假设您是资深营养师,设计一周减脂食谱”,这样能够增强专业性与创意性。


结构化提示词


采用模板化指令(如CRISPE原则:清晰、角色、步骤、示例、反馈),以提高AI的理解效率。例如:



角色:资深文案策划


任务:撰写新能源汽车广告语


要求:包含科技感、简洁有力、目标用户为30-40岁男性


``````



经典提示词赏析




DeepSeek提示词库


如果还是对提示词一知半解的,可以直接去阅读DeepSeekAPI文档里面的提示词库,了解学习写法。


链接:https://api-docs.DeepSeek.com/zh-cn/prompt-library/




2.分解复杂任务

现阶段AI由于上下文,模型能力等问题,其实在处理复杂任务的时候时常会出现“偷懒”这种情况,这种时候就需要我们帮AI拆解任务。


接下来用写一篇“远程办公的未来发展”的文章为例,告诉大家怎么一步步指导AI完成高质量写作。




3.连续提问技巧

不要指望AI能一次性完成你想要的内容,在使用AI时要调整好心态,把它当作一个博学但经验尚浅的实习生。它知识面很广,但需要你的引导才能交出令人满意的作业。


比如我们让AI写一个咖啡店的开业方案,刚产出的第一版大概率是不符合我们的需求,我们可以通过继续提问的方式让它优化内容,直到符合我们的要求。


以咖啡店开业方案为例,AI写的第一版方案没有很好地突出“大学生”这个目标客群。这时候,别急着否定,而是可以这样优化对话:




掌握这三个AI沟通的技巧,可以大幅度提升使用效率和生成内容的质量。


五、2025年AI工具推荐

之前我写过一篇2025年AI工具推荐的文章,已经非常全了,感兴趣的朋友可以阅读一下这篇:从ChatGPT、DeepSeek到可灵、豆包,2025年AI工具全景图,从入门到精通,这一篇就够了


六、AI使用注意事项

最后再讲一个要点,AI都会有幻觉,尤其是DeepSeekR1,幻觉率高达14%,所以千万不要轻信AI。


AI幻觉就是AI编造看似合理但实际错误的信息。比如你让AI引用论文,它可能会虚构不存在的论文。就像早期AI会告诉你北京有埃菲尔铁塔,因为它把“北京是中国首都”和“巴黎有埃菲尔铁塔”这两个知识点错误地混在了一起。




首先,AI本质是在猜下一个词。它不真正理解世界,只是通过统计关系预测最可能的下一个词。就像“春天来了,小草...”后面大概率是“发芽了”。猜得越多,出错可能性越高。


其次,训练数据本身可能有错。AI就像只能根据读过的书回答问题,书里有错,回答自然也会错。


再者,过拟合问题。这就像学生不仅记住知识点,还把教材的每个例题、每句话都背下来,遇到不同的场景时就懵了。


此外,AI的上下文限制(约64K或128K词)和被设计成必须回答的倾向,也会导致它在不确定时编造答案,就像考试时不会的题也要瞎写一样。


技术上,可以用更高质量的数据集,对数据严格筛选清洗,或者利用人工反馈引导模型。还可以让AI生成多个答案再投票选出最靠谱的答案,或用思维链让AI展示推理过程。


日常使用时,给AI设置明确边界,比如限定在特定范围内回答,或明确要求基于事实不要推测。也可用不同AI交叉验证,或利用RAG技术提升准确度。


RAG技术是现在减少AI幻觉的主流方法。相当于给AI配个专业知识库,先检索相关事实,再基于这些信息回答。普通AI像是在参加闭卷考试,而使用了RAG技术的AI是开卷考试,自然更准确!


AI幻觉也不一定全是坏处,它也能启发创意,提供意想不到的观点和灵感。在艺术领域,可能带来独特效果和惊喜。在科研中,虽然最初可能是错误的假设,但可能启发新的研究方向,拓宽思路。


借用《三体》的话:“不要轻信,不要轻信,不要轻信”。特别是健康问题上,不要拿AI的诊断建议质疑医生,或自行治疗。时刻保持警惕,别盲目相信AI。


更详细的内容也可以看这篇内容:为什么AI这么能编?深度解析大模型的“幻觉”机制


最后,简单总结一下。


随着DeepSeek的走红和AI技术的普及,我们正站在人类认知革命的风口浪尖。从算法的突破、数据的积累到算力的飞跃,AI的诞生不是偶然,而是人类智慧长河中的必然产物。


未来已来,但未来不是由AI决定的,而是由我们每一个人共同塑造的。让我们怀着好奇心和批判精神,与AI共同创造一个更加美好的明天。


在这个AI与人类共同演进的新纪元,希望这篇入门科普能为你打开认知的一扇窗,让你不再对AI感到云里雾里,而是能够自信地驾驭这个强大的工具,在自己的领域创造更多可能。


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