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DeepSeek作为人工智能领域的新兴力量，基于先进的语言模型和认知智能技术，为企业提供高效的AI解决方案。那么，对普通人来说，DeepSeek到底能做什么？
能够快速读取各种格式（如TXT、PDF、Word、PPT、Excel、JPG等）的文件并进行分析，同时可以提取和标识关键内容。除此之外，还可以对网页内容进行解析，并提取关键信息。
可以进行长文本处理，包括修改内容、校对内容、补充内容、缩减内容、将内容分段、分析结构、提炼观点概要、生成摘要、提取关键信息、生成逻辑图、构建知识图谱等。
可以同时上传处理多个文档，进行内容合并、内容汇总、内容整合、内容简化，提炼总结、生成摘要、编辑校对、对比分析内容等。
可以让用户随时进行自己所需的信息查询检索，随时提问，获得答案。同时，也可以对生成的答案进行确认、判断和分析。
帮助撰写计划、总结、通知、通告、公告、意见、函、报告、请示、会议纪要等公文，帮助起草、修改、校对和提供模板。
帮助生成营销文案、广告文案、推广文案、宣传文案、公关文案、商务文案、脚本文案等，用户可以直接在小红书、抖音、小程序、微信等新媒体平台上发布这些文案；还可以帮助起草合同、撰写调研报告、撰写可行性分析报告等。
可以生成文章，帮助撰写论文，同时也可以帮助修改标题，撰写大纲，补充数据资料，增加案例内容，还可以帮助生成内容逻辑导图、提取摘要、分析结构、校对文稿、对内容进行查重等。
可以进行诗歌、散文、音乐的创作，作词、作曲，还可以帮助我们修改诗歌、散文。
虽然不能直接生成PPT，但是可以生成用于PPT制作的内容，并通过和其他AI工具的结合，生成PPT。
虽然不能直接生成Excel图表，但是可以直接生成文字图表。
可以推荐学习内容、解答题目、生成课件内容、生成大纲、生成教案、编写案例、辅导考试、答疑解惑。
可以快速读取文献，梳理文献脉络，总结研究观点和方法。可以帮助学术研究者快速掌握研究领域的现状，找出研究空白和热点问题，进行选题领域遴选、选题方向确定、选题报告撰写和大纲生成。
可以帮助程序人员根据需求生成特定编程语言的代码片段或完整代码。
可以帮助定位代码中的错误并提供解决方案。
可以进行数据清洗、数据转换、数据分析、数据挖掘和数据可视化。例如，自动识别和处理数据中的缺失值、检测并删除重复的数据记录、识别和处理数据中的异常值、将数据从一种格式转换为另一种格式、计算数据的描述性统计量、自动生成各种图表（如柱状图、折线图、饼图等）、对数据进行聚类分析，发现数据中的自然分组等。
可以提取图片中的数据、数字、文字并加以识别。
可以翻译各种语言。
可以帮助我们进行旅游路线的规划，选择交通方式，进行费用预算和方案制定。
可以给出具体的投资理财建议，帮助我们制定投资理财规划。
可以给出具体的购物意见，帮助我们进行物品选择，助力我们进行决策。
可以对我们的健康管理进行指导，给出具体的建议和方案。
可以给出具体的装修建议和预算方案，帮助我们选择装修厂家、装修材料、装修风格。
可以指导我们的饮食，帮助我们制定菜谱，提供个性化饮食解决方案。
综上，DeepSeek可以帮助我们处理文本、生成文案、撰写方案、写作创作、检索信息、识别图文、翻译语言、生成代码、校验文字、处理数据、助力生活，辅助我们进行学习、工作、生活、科研、创作，答疑解惑，生成各种我们所需的内容，为我们提供意见、建议、规范、方案、文本和答案。
DeepSeek是一个可以帮助我们完成各种任务的AI工具。与DeepSeek交互的方式是提问，提问力是用好DeepSeek的第一能力。DeepSeek作为一个基于自然语言处理和人工智能技术的助手，其输出质量高度依赖于输入问题的清晰性、准确性和具体性。提问力决定了DeepSeek能否理解我们的需求，并给出高质量的回答。
向DeepSeek提问的方式可以按目标、逻辑类型、问题结构、场景和深度分为5种类型和方式。
（1）获取事实： 指的是询问具体的事实、定义或数据。
示例：
· “什么是低空经济？”
· “DeepSeek的主要功能有哪些？”
（2）寻求方法： 询问如何完成某项任务或解决某个问题。
示例：
· “如何用Python编写一个简单的爬虫程序？”
· “有哪些方法可以提高团队协作的效率？”
（3）获取建议： 要求提供建议或解决方案。
示例：
· “如何提高我的写作能力？”
· “中小企业如何通过DeepSeek提升竞争力？”
（4）探索可能性： 开放性问题，旨在激发思考或讨论。
示例：
· “人工智能未来的应用领域有哪些？”
· “如果机器人能够拥有和人类相似的情感和意识，是否应该赋予它们权利？”
（1）分析型提问： 要求对某个问题或现象进行分析。
示例：
· “为什么深度学习在自然语言处理中表现优异？”
· “人工智能对传统制造业的影响有哪些？”
（2）比较型提问： 要求比较两个或多个事物的异同。
示例：
· “机器学习和深度学习有什么区别？”
· “敏捷开发和瀑布开发各有什么优缺点？”
（3）假设型提问： 基于假设情境提出问题。
示例：
· “如果人工智能完全取代人类工作，社会会变成什么样？”
· “如果减少碳排放，全球气温会如何变化？”
（4）预测型提问： 询问未来可能发生的情况或趋势。
示例：
· “未来10年人工智能的发展趋势是什么？”
· “气候变化对全球经济会有什么影响？”
（1）开放式提问： 问题没有固定答案，鼓励深入思考和多角度回答。
示例：
· “如何减少塑料污染对海洋生态的影响？”
· “如何设计一个公平公正的考核办法？”
（2）封闭式提问： 问题有明确的答案，通常是“是/否”或具体事实。
示例：
· “DeepSeek能处理长文本吗？”
· “2025年全球人工智能市场规模能否超过1600亿美元？”
（3）分步骤提问： 将复杂问题拆解为多个小问题，逐步深入。
示例：
· 第一步：“什么是机器学习？”
· 第二步：“机器学习的主要算法有哪些？”
· 第三步：“如何选择适合的机器学习算法？”
（4）引导式提问： 通过提问引导DeepSeek提供特定类型的回答。
示例：
· “请列出5个提高工作效率的工具，并简要说明其用途。”
· “能否针对中小企业提供更具体的数字化转型建议？”
（1）学习与研究： 用于获取知识、理解概念或进行研究。
示例：
· “如何理解神经网络的反向传播算法？”
· “有哪些关于人工智能伦理的研究方向？”
（2）工作与效率： 用于解决工作中的具体问题或提高效率。
示例：
· “如何优化产品研发管控流程？”
· “有哪些工具可以帮助我们将日常任务自动化？”
（3）创新与创意： 用于激发创意或探索新思路。
示例：
· “如何设计一个更环保的包装方案？”
· “未来10年可能出现的颠覆性技术有哪些？”
（4）决策与规划： 用于辅助决策或制订计划。
示例：
· “如何选择适合企业的CRM系统？”
· “未来5年人工智能在医疗领域的投资机会有哪些？”
（1）基础提问： 询问基本概念或简单事实。
示例：
· “什么是人工智能？”
· “Python的主要用途是什么？”
（2）进阶提问： 询问更复杂的问题或深入的分析。
示例：
· “如何优化深度学习模型的训练速度？”
· “人工智能在金融风控中的应用有哪些挑战？”
（3）综合提问： 结合多个领域或角度提出问题。
示例：
· “人工智能和区块链技术如何结合应用？”
· “如何设计一个兼顾效率和用户体验的产品？”