PAGE1《人工智能應用導論》課程標準一、課程基本信息表1課程信息表學時64學分4前導課程辦公自動化后續課程自然語言處理應用開發課程類型教學做一體課開設學期第1學期適用專業高校人工智能通識課程二、課程定位與作用1.課程簡介本課程旨在通過深入探討人工智能及大語言模型的基礎概念與實踐應用，幫助學生掌握在現代職場中應用人工智能工具的能力。課程內容包括人工智能概述、大語言模型的原理及應用，特別是DeepSeek大語言模型的實際操作與應用。通過一系列項目任務，學生將學習如何運用DeepSeek提升辦公效率、優化數據處理、創造個性化內容、并且構建智能體和零代碼應用程序。課程性質本課程為應用型技術課程，結合理論知識與實踐技能的培養，著重于培養學生在職場中的實際操作能力。課程以案例分析和項目實戰為主，采用教學與實踐結合的方式，確保學生能夠在課程結束后，具備使用人工智能和大語言模型解決實際問題的能力。課程作用本課程的主要作用是提升學生的技術應用能力，尤其是在職場中如何高效利用人工智能和大語言模型來解決實際工作中的問題。通過項目化學習，學生將能夠使用DeepSeek進行內容自動化編輯與排版、提升數據處理效率、創造產品營銷內容等一系列技能，課程還特別注重零代碼應用的構建，幫助學生無需編程基礎即可實現高效的應用開發，推動個人和團隊的數字化轉型。三、課程目標（一）能力目標能夠調查匯報人工智能技術在現實生活中的應用能夠訪問和使用國內常用的大語言模型能夠根據需要使用特定的大語言模型能夠注冊使用網頁版DeepSeek能夠使用Chatbox調用DeepSeekAPI服務能夠熟練運用常用的提示詞技巧能夠根據不同需求定制和優化提示詞，提高使用DeepSeek模型的效果能夠通過OfficeAI，將WPS工具對接到DeepSeek能夠使用OfficeAI和DeepSeek，實現內容的自動化編輯與排版能夠通過OfficeAI和DeepSeek自動生成表格數據能夠使用OfficeAI和DeepSeek自動化處理表格數據能夠使用DeepSeek生成Html、Markdown格式內容能夠使用DeepSeek和Kimi工具自動化生成PPT演示文稿能夠通過Ollma本地部署DeepSeek能夠部署和使用個人本地知識庫能夠使用DeepSeek生成小紅書筆記文案能夠使用豆包工具制作小紅書文案的圖片能夠使用DeepSeek和飛書多維表格批量生成視頻腳本能夠使用可靈工具生成短視頻能夠使用禪鏡工具生成數字人視頻能夠使用剪映工具生成本人數字人分身視頻能夠使用提示詞創建語言翻譯助手智能體能夠基于提示詞和插件創建新聞播報助手智能體能夠創建生成小紅書爆款筆記的工作流能夠創建基于工作流的智能體能夠創建課程知識庫并導入知識庫數據能夠發布智能體為API接口能夠使用Cursor工具開發一個完整的課程網站能夠在網頁中嵌入對話框訪問教學助手智能體能夠通過微信公眾平臺注冊微信小程序賬號能夠使用微信開發者工具創建小程序框架能夠使用Cursor自動化生成微信小程序頁面能夠根據任務需求在MCP平臺上查找到MCPServers的配置能夠使用CherryStudio工具構建MCP應用（二）知識目標了解人工智能的定義和發展歷史掌握人工智能的主要研究領域掌握大語言模型的應用場景掌握大語言模型的發展歷史了解DeepSeek大語言模型掌握DeepSeek大語言模型的應用場景掌握提示詞的工作機制掌握提示詞的設計原則了解OfficeAI助手為WPS文字處理提供的能力支持掌握OfficeAI助手和大語言模型之間的關系掌握OfficeAI助手為數據表格處理提供的能力支持了解VBA宏的功能了解DeepSeek生成內容的格式掌握DeepSeek與其他工具組合使用場景掌握本地知識庫的優點掌握本地部署大語言模型的優勢了解小紅書平臺內容和風格掌握小紅書高流量筆記的特點了解國內主流短視頻平臺掌握飛書多維表格的功能掌握常用的文生視頻工具掌握虛擬數字人的特點及應用場景掌握數字人分身的特點及應用場景掌握扣子智能體平臺的功能掌握扣子智能體提示詞的通用結構掌握智能體插件的功能理解智能體中工作流的基本概念了解工作流中節點常用數據類型了解變量的特點了解知識庫的功能掌握扣子知識庫中支持的數據類型掌握發布智能體為API接口的作用了解網站的主要頁面結構了解網頁常見功能模塊結構了解Html、CSS、Javascript的功能掌握Cursor自動化代碼生成工具的功能和應用場景了解微信小程序的常規開發方法掌握MCP協議的作用掌握MCP應用的構成組件四、課程設計與結構（一）課程設計理念本課程的設計理念旨在通過實際操作與案例驅動的學習方式，幫助學生深入理解人工智能與大語言模型的核心概念，并掌握如何將這些技術應用于實際工作場景中。課程在內容安排上秉持以下原則。（1）理論與實踐并重課程設計充分結合理論知識與實踐技能，確保學生不僅理解人工智能和大語言模型的基本原理，還能在實際應用中掌握使用技巧。每個項目模塊都包含具體的任務描述和實際操作步驟，確保學生在學習過程中能夠通過實踐鞏固理論知識。（2）模塊化學習課程通過模塊化的形式逐步引導學生從人工智能的基礎知識到DeepSeek大語言模型的具體應用，層層遞進，循序漸進。每個項目和任務從簡單到復雜，幫助學生在不同階段獲得相應的技術能力，最終能獨立完成復雜的智能應用開發。（3）靈活性與可操作性課程設計強調靈活性與可操作性，所有任務都具有較高的實用性，學生可以根據自己的需求選擇特定模塊進行深度學習。課程內容不僅適用于技術開發人員，還涵蓋了職場辦公、數據處理、內容創作等非技術領域，確保更廣泛的受眾能夠受益。（4）創新與創意驅動課程鼓勵學生通過DeepSeek等工具的使用，開發具有創意與創新性的解決方案。課程通過任務驅動學生思考如何將傳統工作方式與現代科技相結合，推動工作流程的創新與效率提升。（5）零門檻學習本課程特別設計了適合零基礎學生的學習路徑，尤其是在零代碼應用的部分，通過易于理解的教學內容和直觀的操作步驟，確保學生能夠無門檻地上手。即使沒有編程基礎的學生，也能通過課程的學習，掌握應用程序的開發和自動化工具的使用。（二）課程結構表2課程結構序號項目名稱（或模塊名稱或任務名稱）小計理論教學實踐教學1項目一人工智能和大語言模型概述4222項目二DeepSeek大語言模型實戰入門8263項目三Deepkseek助力自動化文檔處理8264項目四Deepkseek助力個人職場辦公8265項目五DeepSeek助力新媒體營銷122106項目六基于DeepSeek構建智能體122107項目七DeepSeek零代碼構建應用程序12210五、課程內容與教學要求表3課程內容與教學要求一覽表項目名稱（或模塊名稱或任務名稱子項目（或子模塊名稱或子任務名稱教學時數教學目標教學重點難點知識目標能力目標素質目標思政育人目標重點難點項目一人工智能和大語言模型概述任務1-1人工智能概述2（1）了解人工智能的定義和發展歷史。（2）掌握人工智能的主要研究領域。（1）能夠調查匯報人工智能技術在現實生活中的應用。（1）通過學習人工智能技術，培養不斷學習、勇于探索的求知精神。（2）通過探索人工智能技術在現實生活中的應用，培養從整體上觀察事物、仔細認真的品質。注重理論對實踐的指導作用，培養敬業精神調查人工智能技術在現實生活中的應用撰寫調查報告。任務1-2大語言模型概述2（1）掌握大語言模型的應用場景。（2）掌握大語言模型的發展歷史。（1）能夠訪問和使用國內常用的大語言模型。（2）能夠根據需要使用特定的大語言模型。（1）通過使用國內常用的大語言模型，培養搜索和解決問題的能力。（2）通過了解各種大語言模型的優勢，培養根據實際需求出發解決實際問題的能力。培養精益求精的工匠精神大語言模型的應用場景根據特定需要使用大語言模型。項目二DeepSeek大語言模型實戰入門任務2-1DeepSeek基礎應用4（1）了解DeepSeek大語言模型。（2）掌握DeepSeek大語言模型的應用場景（1）能夠注冊使用網頁版DeepSeek。（2）能夠使用Chatbox調用DeepSeekAPI服務。（1）通過學習DeepSeek的注冊和使用，培養愛國主義情懷。（2）通過學習DeepSeekAPI服務調用，理解事物之間的相互關系和相互作用。樹立正確的價值觀DeepSeek大語言模型的應用場景調用DeepSeekAPI服務任務2-2使用DeepSeek提示詞4（1）掌握提示詞的工作機制。（2）掌握提示詞的設計原則。（1）能夠熟練運用常用的提示詞技巧。（2）能夠根據不同需求定制和優化提示詞，提高使用DeepSeek模型的效果。（1）通過學習提示詞的設計與應用，培養對人工智能技術的理解與實踐能力。（2）通過學習提示詞的優化與調試，提升思維的嚴謹性和創新能力。培養精益求精的工匠精神提示詞的使用方法根據需求設計提示詞項目三Deepkseek助力自動化文檔處理任務3-1使用DeepSeek實現內容自動化編輯與排版4（1）了解OfficeAI助手為WPS文字處理提供的能力支持。（2）掌握OfficeAI助手和大語言模型之間的關系。（1）能夠通過OfficeAI，將WPS工具對接到DeepSeek。（2）能夠使用OfficeAI和DeepSeek，實現內容的自動化編輯與排版。（1）通過學習WPS對接DeepSeek的過程，培養學生仔細觀察、冷靜思考的素養。（2）通過學習WPS內容自動化編輯，培養學生精益求精，不斷提升自身能力的習慣。培養學生創新意識內容的自動化編輯與排版。OfficeAI助手和大語言模型之間的關系任務3-2使用DeepSeek提升數據處理效率4（1）掌握OfficeAI助手為數據表格處理提供的能力支持。（2）了解VBA宏的功能。（1）能夠通過OfficeAI和DeepSeek自動生成表格數據。（2）能夠使用OfficeAI和DeepSeek自動化處理表格數據。（1）通過學習自動化生成表格數據，培養學生高效做事的習慣。（2）通過學習自動化處理表格數據，培養學生勇于開拓、不斷創新的品質。通過wps的使用，培養愛國情懷DeepSeek自動化處理表格數據VBA宏的功能項目四Deepkseek助力個人職場辦公任務4-1DeepSeek賦能產品營銷內容創作4（1）了解DeepSeek生成內容的格式。（2）掌握DeepSeek與其他工具組合使用場景。（1）能夠使用DeepSeek生成Html、Markdown格式內容。（2）能夠使用DeepSeek和Kimi工具自動化生成PPT演示文稿。（1）通過學習使用DeepSeek生成多種格式內容，培養學生從不同角度思考問題的習慣。（2）通過學習DeepSeek與Kimi工具的配置使用，培養學生跨學科解決問題的思維模式。培養愛國情懷DeepSeek生成Html、Markdown格式內容組合使用場景任務4-2構建個人本地知識庫4（1）掌握本地知識庫的優點。（2）掌握本地部署大語言模型的優勢。（1）能夠通過Ollma本地部署DeepSeek。（2）能夠部署和使用個人本地知識庫。（1）通過學習使用Ollma本地部署DeepSeek，培養學生精益求精、不斷探索的品質。（2）通過學習個人本地知識庫的部署和使用，培養學生根據特點工作場景選擇相應技術的素養。樹立正確的價值觀，創作觀，培養愛國情懷個人本地知識庫本地大模型的部署項目五DeepSeek助力新媒體營銷任務5-1生成小紅書爆款筆記4（1）了解小紅書平臺內容和風格。（2）掌握小紅書高流量筆記的特點。（1）能夠使用DeepSeek生成小紅書筆記文案。（2）能夠使用豆包工具制作小紅書文案的圖片。（1）通過學習使用DeepSeek生成小紅書筆記文案，培養從思考和解決問題的素養。（2）通過學習豆包工具的使用，培養學生從簡單到復雜、循序漸進思考問題的習慣。培養正確審美意識生成小紅書文案文案配圖任務5-2批量生成短視頻4（1）了解國內主流短視頻平臺。（2）掌握飛書多維表格的功能。（3）掌握常用的文生視頻工具。（1）能夠使用DeepSeek和飛書多維表格批量生成視頻腳本。（2）能夠使用可靈工具生成短視頻。（1）通過批量生成視頻腳本，培養刻苦專研并不斷解決問題的品質。（2）通過使用可靈工具生成短視頻，培養根據實際需求選擇相關技術的素養。樹立正確的審美意識批量生成視頻腳本根據腳本生成視頻。任務5-3打造虛擬數字人4（1）掌握虛擬數字人的特點及應用場景。（2）掌握數字人分身的特點及應用場景。（1）能夠使用禪鏡工具生成數字人視頻。（2）能夠使用剪映工具生成本人數字人分身視頻。（1）通過使用禪鏡工具生成數字人，培養學生從簡單到復雜、循序漸進思考問題的習慣。（2）通過使用剪映工具生成數字人分身視頻，培養學生遇到問題后冷靜思考和解決問題的素養。培養踏實肯干的工匠精神虛擬數字人數字人分身項目六基于DeepSeek構建智能體任務6-1構建基于提示詞和插件的智能體4（1）掌握扣子智能體平臺的功能。（2）掌握扣子智能體提示詞的通用結構。（3）掌握智能體插件的功能。（1）能夠使用提示詞創建語言翻譯助手智能體。（2）能夠基于提示詞和插件創建新聞播報助手智能體。（1）通過學習使用提示詞構建智能體，培養學生的創新思維和創造力。（2）通過學習使用插件構建智能體，培養學生的邏輯思維與問題解決能力。培養學生創新意識創建智能體智能體提示詞的通用結構任務6-2構建基于工作流的智能體4（1）理解智能體中工作流的基本概念。（2）了解工作流中節點常用數據類型。（3）了解變量的特點。（1）能夠創建生成小紅書爆款筆記的工作流。（2）能夠創建基于工作流的智能體。（1）通過批創建工作流，培養學生關注細節和精確執行的能力。（2）通過創建基于工作流的智能體，培養學生邏輯思維和問題解決能力。培養學生創新意識工作流智能體變量的特點任務6-3構建基于知識庫的智能體4（1）了解知識庫的功能。（2）掌握扣子知識庫中支持的數據類型。（3）掌握發布智能體為API接口的作用。（1）能夠創建課程知識庫并導入知識庫數據。（2）能夠發布智能體為API接口。（1）通過創建知識庫并導入數據，培養將復雜問題進行拆分和組裝的素養。（2）通過發布智能體為API接口，培養學生仔細認真的工匠精神。培養學生創新意識創建知識庫發布智能體項目七DeepSeek零代碼構建應用程序任務7-1零代碼生成網站4（1）了解網站的主要頁面結構。（2）了解網頁常見功能模塊結構。（3）了解Html、CSS、Javascript的功能。（4）掌握Cursor自動化代碼生成工具的功能和應用場景。（1）能夠使用Cursor工具開發一個完整的課程網站。（2）能夠在網頁中嵌入對話框訪問教學助手智能體。（1）通過學習零代碼生成網站，培養學生自我學習和獨立解決問題的能力。（2）通過學習課程網站設計，培養學生考慮用戶需求，提升創新能力和設計思維。培養學生的審美意識生成課程網站網頁中嵌入對話框訪問教學助手智能體任務7-2零代碼生成微信小程序4（1）掌握微信小程序的優勢。（2）了解微信小程序的常規開發方法。（1）能夠通過微信公眾平臺注冊微信小程序賬號。（2）能夠使用微信開發者工具創建小程序框架。（3）能夠使用Cursor自動化生成微信小程序頁面。（1）通過注冊賬號和使用微信開發者工具創建小程序框架，培養學生按照步驟做事的能力。（2）通過使用Cursor自動化生成微信小程序頁面，提升學生解決問題和快速迭代的能力。培養創新精神生成微信小程序微信開發者工具的使用任務7-3零代碼構建MCP應用4（1）掌握MCP協議的作用。（2）掌握MCP應用的構成組件。（1）能夠根據任務需求在MCP平臺上查找到MCPServers的配置。（2）能夠使用CherryStudio工具構建MCP應用。（1）通過在MCP平臺上查找MCPServers相關配置，培養學生仔細認真和解決問題的能力。（2）通過在CherryStudio工具構建MCP應用，培養學生緊跟技術前沿，不斷探索的品質。培養學生創新意識構建MCP應用MCP應用的構成組件六、課程考核1．考核性質與方式本課程屬于課程分類中的規劃設計類，操作性強，鑒于平時學習過程的重要性，考核以平時課堂表現、教學項目、教學產品的完成情況為主，期末考試為輔助的形式。2．成績的記錄及組成百分制期末考核100%=平時考核×30%+期末考核×70%平時考核30%=平時成績包括出勤5%+作業5%+實驗上機成績20%七、教學實施保障（一）實訓條件本課程采用教學做一體化模式授課，要求學校具備用于授課的計算機機房，安裝教材使用到的人工智能教學軟件。（二）師資條件教學團隊的基本要求團隊需有2名專職雙師型教師，主講教師在人工智能、大模型和DeepSeek應用等領域具備豐富的教學和實踐經驗。教學方法建議針對本門課程的具體的教學內容和項目實施過程需要，可采用項目教學法、任務驅動法、講授法、角色扮演法、案例教學法、情境教學法、實訓作業法等。（四）課程資源開發與利用（一）教材編寫或選用教材選用人工智能應用導論（DeepSeek版），充分體現項目化教學，以任務驅動為導向的課程設計思想。（二）信息化教學資源多媒體課件、網絡課程、多媒體素材、電子圖書和課程網站的開發與利用等。項目一人工智能和大語言模型概述選擇題C（2）A（3）B（4）D（5）B填空題人類智能行為自然語言處理專家AlphaGoTransformer簡答題（1）簡述人工智能的發展歷史。人工智能經歷了多個階段的發展，從早期的符號推理到如今的深度學習。隨著計算能力的提升和大數據的應用，AI已逐漸進入我們的日常生活，展現出巨大的潛力與應用前景，具體發展歷程如下。（1）人工智能的誕生（20世紀50年代-20世紀60年代）①圖靈測試（1950年）阿蘭·圖靈在其論文《計算機與智能》中提出了著名的“圖靈測試”，旨在衡量機器是否能夠展現出與人類類似的智能行為。圖靈測試成為了人工智能領域中的經典標準。②達特茅斯會議（1956年）1956年，約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）、馬文·明斯基（MarvinMinsky）、艾倫·紐厄爾（AllenNewell）等科學家在美國達特茅斯大學召開了人工智能領域的開創性會議。該會議被認為是人工智能作為一個獨立學科誕生的標志。麥卡錫也是“人工智能”一詞的創造者。③早期研究（1950年代末至1960年代初）在這一時期，研究者主要采用符號主義方法來模擬智能，開發了早期的人工智能程序，如“邏輯理論家”（LogicTheorist，1955年）和“通用問題解決器”（GeneralProblemSolver，1957年）。這些程序能夠執行基本的推理任務，展示了人工智能在推理和問題解決方面的初步應用。（2）人工智能的初期輝煌與挑戰（20世紀70年代-20世紀80年代）①專家系統在20世紀70年代，專家系統成為人工智能的一個主要應用方向。專家系統模擬專家的推理過程，廣泛應用于醫學診斷、工程設計等領域。②符號AI此時期，AI研究者集中在使用符號推理和邏輯來模擬智能。但由于計算資源的限制和對問題的過于理想化理解，這一時期的AI逐漸面臨瓶頸。③人工智能冬天由于過于樂觀的預測未能實現，再加上技術和資金上的挑戰，人工智能在20世紀80年代初期經歷了“人工智能冬天”。（3）機器學習的崛起與復興（20世紀90年-21世紀初）①機器學習的興起隨著計算能力的提升和大數據的出現，機器學習成為人工智能的一個重要研究方向。機器學習使得計算機能夠通過經驗數據進行自我學習，而不完全依賴人工編程。②支持向量機和神經網絡在此時期，研究者發展了新的機器學習方法，如支持向量機和復興的神經網絡，后者為深度學習的興起奠定了基礎。③棋類與對弈人工智能在復雜的游戲領域取得了顯著進展。1997年，IBM的計算機深藍擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。（4）深度學習與人工智能的飛躍（21世紀10年代至今）①深度學習的突破深度學習在2010年代獲得了巨大的突破，特別是在圖像識別、語音識別和自然語言處理等任務上表現出色。②AlphaGo與游戲AI的進步2016年，谷歌的AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，這一事件標志著AI在復雜決策和策略游戲中超越了人類頂級選手。③實際應用自動駕駛汽車、語音助手、聊天機器人等應用成為AI技術的重要商業化成果，人工智能進入了實際生活。（5）AI的未來發展未來，AI會更多地發展強化學習等自我學習能力，以實現更加智能和自主的系統。隨著AI技術的迅猛發展，如何處理人機協作、數據隱私、安全性以及AI倫理等問題，成為新的挑戰。（2）簡述大語言模型的發展歷史。從最初的規則基礎模型到今天的GPT、DeepSeek大語言模型，人工智能在自然語言處理方面經歷了快速的技術革新。（1）早期的自然語言處理①最初的嘗試（20世紀50年代）人工智能領域的先驅們開始嘗試讓計算機理解和生成自然語言。早期的自然語言處理技術依賴于基于規則的系統，計算機通過程序員編寫的規則來處理語言。然而，這種方法非常有限，因為人類語言復雜多變，難以用簡單的規則完全表示。②關鍵詞匹配（20世紀60年代到80年代初）這一時期，計算機只能通過簡單的關鍵詞匹配來進行對話，但無法理解句子的真正含義。（2）統計語言模型（20世紀90年代）①轉折點到了20世紀90年代，隨著計算能力的提升和數據的積累，研究人員開始采用統計方法，通過分析大量的文本數據來訓練模型。這一時期，統計語言模型（如n-gram模型）應運而生。②n-gram模型這種模型基于觀察語言中詞語出現的頻率，它通過計算“前n個詞出現的概率”來預測下一個詞。盡管統計模型比早期的規則模型要好，但它們仍然不能很好地處理語言中的復雜語法和語義。（3）神經網絡的引入（21世紀初）①神經網絡的崛起進入21世紀后，人工智能研究者開始借助更復雜的神經網絡模型，尤其是深度學習方法來處理語言。深度學習模型能夠通過多層的神經網絡捕捉到更復雜的語言模式和特征。②詞向量（WordEmbeddings）2000年代中期，研究者開發了詞向量（如Word2Vec）技術。它將每個詞轉化為一個高維的數字向量，使得計算機能夠捕捉到詞語之間的語義關系。例如，“狗”和“貓”這兩個詞在向量空間中會相對接近。（4）轉折點：深度學習與預訓練模型的結合（21世紀10年代）①深度學習的突破到了21世紀10年代，深度學習技術得到了極大的發展。研究者們發現，通過訓練具有多層神經網絡的大規模模型，計算機能夠捕捉到更復雜的語言結構和語義。②預訓練-微調這一時期的一個重要創新是預訓練-微調方法，模型首先通過大量無標簽的文本數據進行“預訓練”，學習到語言的基本知識，然后再通過有標簽的數據進行“微調”以完成特定任務。（5）大語言模型的崛起（2018年以后）①Transformer模型2017年，Google提出了一個名為Transformer的模型架構，標志著大語言模型的新時代。Transformer模型可以更高效地處理文本數據，并且能夠并行計算，從而大大加速了訓練速度。②GPT系列（2018-至今）基于Transformer架構，OpenAI推出了GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型。GPT-1（2018年）是第一個采用這種預訓練-微調方式的大型語言模型，它已經展示了強大的文本生成能力。③GPT-2和GPT-3GPT-2（2019年）和GPT-3（2020年）版本，模型規模急劇增加，GPT-3擁有1750億個參數。隨著模型規模的擴大，它們能夠生成更自然、更流暢的文本，并且具備了越來越強的推理能力，能夠回答各種復雜的問題、寫文章、生成代碼等。④GPT-42023年，OpenAI發布了GPT-4，進一步增強了模型的理解和生成能力，尤其是在復雜推理和多模態（文本與圖像結合）任務上表現出色。GPT-4能在更多的領域應用，涵蓋了更廣泛的知識。⑤DeepSeek2025年1月，杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司發布了DeepSeekR1模型，大幅降低了大語言模型的訓練成本。（6）未來展望除了文字，大語言模型還將能理解和生成圖像、聲音等多種模態的信息。像GPT-4和DeepSeek已具備圖像識別和生成能力，在更多領域（如虛擬現實、機器人、醫療診斷等）正在得到廣泛應用。隨著技術的不斷進步，如何讓這些強大的模型更安全、透明、且能正確使用，成為了當前人工智能研究的一個重要方向。項目二DeepSeek大語言模型實戰入門選擇題D（2）C（3）B（4）A（5）A填空題身份、任務、細節、格式多模態AI模型附加文件限制條件法分步拆解法3．簡答題一簡述DeepSeek大語言模型的功能。DeepSeek大語言模型直接面向用戶使用，同時支持開發者模式，提供智能對話、文本生成、語義理解、計算推理、代碼生成補全等應用場景，支持聯網搜索與深度思考模式，同時支持文件上傳，能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容，能力圖譜如下圖所示。二簡述提示詞的工作機制。提示詞（Prompt）在是用戶與大語言模型之間進行交互的橋梁，通過精心設計的提示詞引導模型生成期望的輸出，好的提示詞設計能夠起到事半功倍的效果。（1）模型的生成機制大語言模型通過對海量文本數據的訓練，學會了如何在給定部分輸入（即提示詞）后生成合理的輸出，模型通過上下文的語境和概率推理生成與提示詞相關的文本。提示詞提供了一個上下文，模型利用該上下文通過概率計算決定生成下一個詞或符號的可能性。這一過程是通過訓練過程中學到的語言規律進行預測的。因此，提示詞的設計直接影響生成結果的相關性和準確性。（2）模型的條件生成在大語言模型中，提示詞作為“輸入條件”，提供了任務的上下文框架，模型根據這一輸入條件生成符合預期的文本，提示詞通過影響模型的隱層狀態（即模型的記憶與上下文理解）來調節生成的內容，不僅可以引導模型理解用戶的意圖，還可以通過約束模型的生成方向，確保輸出在主題、風格、結構等方面符合預期。（3）模型的注意力機制與提示詞注意力機制是大語言模型的核心構成部分之一，提示詞通過影響模型的輸入序列來指導模型的注意力分配，決定哪些信息更為重要，從而影響生成的內容。模型通過計算輸入序列中各個詞之間的相似性和關系，將更多的“注意力”集中在相關的部分，更好地聚焦于相關內容，進而提高生成輸出的相關性和質量。（4）提示詞設計與輸出質量的關系提示詞的設計對于輸出質量具有直接影響。合理的提示詞可以有效引導模型生成相關、精確的內容，不恰當的提示詞會導致模型產生模糊、無關或低質量的輸出。如過于簡短的提示詞會導致模型無法理解任務的具體要求，而過于復雜或冗長的提示詞則會導致模型“迷失”在無關信息中。（5）多模態與提示詞的擴展隨著多模態AI模型的發展，提示詞的作用也得到了擴展。通過結合文本、圖像、音頻等不同模態的信息，提示詞不僅限于文本輸入，還可以通過提供其他形式的信息來指導模型生成符合多模態要求的輸出。（6）適應性與反饋循環提示詞的設計不僅是一次性的，用戶可以通過不斷調整和優化提示詞來適應不同的任務需求。這種適應性要求提示詞能夠與模型輸出進行反饋循環，以實現逐步優化和調整。基于模型反饋的信息，用戶可以修改提示詞的結構或內容，使其更精準地引導模型，提升最終生成結果的質量。項目三DeepSeek助力自動化文檔處理選擇題C（2）D（3）B（4）D（5）A填空題智能化數據公式趨勢預測圖表類型3．簡答題一簡述OfficeAI為WPS文字處理提供的能力支持。OfficeAI助手是Office和WPS辦公軟件的人工智能插件，用于提高工作效率和優化辦公流程，OfficeAI可以幫助Office和WPS文字處理實現多種功能，提供以下幫助。（1）智能寫作助手自動檢查和改正語法錯誤、拼寫錯誤，并提供優化建議，基于上下文的智能推薦，例如自動補全句子或提供同義詞、反義詞等建議，幫助用戶更高效地撰寫郵件、報告等文檔。（2）智能排版與格式優化自動調整文檔的排版、字體、段落等，使其更符合格式規范和美觀要求，AI可以幫助用戶自動調整文檔布局，適應不同屏幕和設備的閱讀體驗。（3）自然語言處理（NLP）在WPSOffice中，AI可以進行智能翻譯和語音識別，幫助用戶翻譯文檔內容，甚至可以支持多語言之間的即時翻譯，提供語音輸入功能，用戶可以通過語音轉換成文字，提升輸入效率。（4）文檔內容智能摘要對文檔進行智能摘要，幫助用戶快速瀏覽重要信息，AI可以在長篇文檔中提取關鍵信息，節省閱讀時間。（5）智能協作與共享提供基于AI的智能推薦，幫助團隊成員高效共享文檔，自動跟蹤文件版本和編輯歷史，AI可通過智能標簽和搜索，幫助用戶快速定位文檔中的關鍵信息或內容。（6）語音助手與自動化操作集成語音助手功能，用戶可以通過語音命令打開文件、進行格式調整、插入圖片等，自動化任務功能，AI可以根據用戶的日常操作習慣自動執行常見任務，節省時間。二簡述OfficeAI為數據表格處理提供的能力支持OfficeAI助手大大提升了數據表格的智能化水平，使得數據處理、分析和報告生成更加高效、準確，提供以下幾個方面的支持。（1）智能數據分析OfficeAI助手可以通過深度分析表格中的數據，識別其中的趨勢、異常值、模式和潛在關聯。比如，如果你的表格中包含多個季度的銷售數據，AI助手可以幫助你分析出某些產品在特定月份的銷售高峰期，或是發現某些產品的異常銷量波動。它還能基于數據的變化，自動生成報告或提供改進建議。通過數據分析，用戶能夠更清晰地了解數據背后的故事，有助于做出更明智的決策。（2）自動化計算與公式推薦在WPS表格中，用戶經常需要進行復雜的計算，OfficeAI助手可以幫助用戶自動填充公式，推薦適合的計算方法。例如，當用戶輸入一個簡單的數學問題時，AI助手可以自動分析數據，推薦使用合適的數學公式（如求和、平均值、方差等），并自動填寫到相應的單元格。這樣，用戶不僅節省了自己查找和輸入公式的時間，也減少了手動操作中的出錯風險。（3）圖表生成基于表格中的數據，OfficeAI助手可以自動選擇最合適的圖表類型來展示數據。例如，對于時間序列數據，它可能推薦折線圖；對于類別數據，它可能建議使用柱狀圖或餅圖。AI助手能夠理解數據的結構，幫助用戶快速生成圖表，并自動進行格式優化，使得數據展示更加直觀、清晰。通過圖表的展示，用戶能更容易地理解和解釋復雜數據，從而幫助做出決策或向他人展示分析結果。（4）數據清理與格式化數據清理是處理大數據集時的一個重要環節，OfficeAI助手可以自動識別數據中的重復項、缺失值、格式不一致的情況，并提供修復建議。比如，某個單元格的日期格式可能與其他單元格不一致，AI助手能夠檢測到并統一格式。此外，如果表格中有錯誤的數據（如負數的銷售量），AI助手可以幫助用戶標記出這些數據，并給出修正建議。通過智能的數據清理，用戶可以確保數據的質量和準確性，從而提高分析結果的可靠性。（5）語言處理與自然語言查詢用戶通過自然語言進行查詢和操作是OfficeAI的一大亮點。用戶可以像與人對話一樣用自然語言描述自己的需求，例如：“幫我計算2025年Q2的總銷售額”或者“生成這列數據的折線圖”。AI助手可以識別用戶的意圖，并根據表格中的數據執行相應的任務。這項功能極大地提高了操作的便捷性和智能化程度，用戶無需了解復雜的公式或操作步驟，只需通過簡單的命令獲取所需的結果。（6）任務自動化對于一些定期重復的任務，OfficeAI助手可以幫助用戶進行自動化處理。例如，每個月的財務報表需要定期生成，AI助手可以根據預設的模板和數據源，自動填充報表內容并生成最終的文檔，甚至自動發送給指定的人員。這不僅節省用戶大量時間，還減少了人工操作的錯誤，讓用戶能夠更專注于需要決策和創新的任務上。（7）智能預測基于歷史數據，OfficeAI能夠進行趨勢預測，例如銷售預測、庫存預測或市場需求預測等。它會運用機器學習模型來分析歷史數據，并推測未來的可能走向。比如AI助手可以用戶根據過去兩年的銷售數據預測未來幾個月的銷售趨勢，使用戶能夠提前做出準備，制定更有針對性的營銷策略或庫存管理計劃。項目4Deepkseek助力個人職場辦公選擇題C（2）D（3）D（4）A（5）D填空題本地知識庫離線實際需求模型更新數據泄露3．簡答題一簡述DeepSeek生成內容的格式。DeepSeek可以幫助用戶生成各種類型的數據，常用的有以下類型。（1）網頁與文檔①格式：HTML能力范圍：完整網頁結構+CSS/JavaScript典型用例：企業官網、數據看板、郵件模板特色功能：支持響應式布局、動畫交互、SEO優化②格式：Markdown能力范圍：擴展語法+圖表支持典型用例：技術文檔、博客、API說明特色功能：兼容GitHub風格、Mermaid流程圖（2）數據與配置①格式：JSON數據結構能力：嵌套對象/Schema驗證行業應用：API接口、應用配置高級特性：自動生成Swagger文檔②格式：YAML數據結構能力：多文檔流/錨點引用行業應用：Kubernetes配置高級特性：自動生成Kustomize模板（3）辦公與出版①格式：CSV排版能力：大數據集導入導出使用場景：客戶名錄、銷售報表專業功能：自動生成數據字典②格式：Excel排版能力：公式計算/條件格式使用場景：財務報表、項目計劃專業功能：數據透視表、宏腳本支持（4）開發與運維①格式：SQL應用場景：數據庫操作技術細節：跨方言(MySQL/PostgreSQL)生態工具：自動優化查詢計劃②格式：Bash/Python應用場景：自動化腳本技術細節：錯誤處理/日志記錄生態工具：兼容Ansible等運維框架。二簡述本地知識庫的優勢。通過大語言模型（如DeepSeek）部署本地知識庫具有許多獨特的優勢，結合了大語言模型的強大能力與本地知識庫的高效管理,實現以下功能。（1）知識擴展大語言模型只具備訓練完成之前的相關知識，訓練節點之后的知識，是不知道的，雖然可以進行聯網搜索，但有時候不精準，建立個人本地知識庫后，就可以將用戶自己的數據上傳到知識庫中，實現精準查找。（2）智能化搜索大語言模型能夠理解和處理自然語言查詢，用戶可以像與人對話一樣，使用自然語言向本地知識庫提問，語言模型不僅支持基于關鍵字的搜索，還能理解信息的上下文、同義詞和語境，提供更加精準和相關的搜索結果。（3）個性化推薦大語言模型能夠在多個對話中“記住”之前的交流內容，并根據歷史信息提供更加個性化的回答。例如，模型可以通過上下文推斷用戶可能需要的資料或信息，提前做出相關推薦，通過對本地知識庫的長期學習，語言模型能夠逐漸適應用戶的知識結構和偏好，提升對用戶需求的理解，從而提供更加定制化的建議和解決方案。（4）提高決策效率與支持語言模型能夠對本地知識庫中的數據進行處理，提供數據分析和決策支持，通過集成到本地任務管理系統，模型可以為用戶提供任務提醒、進度追蹤，并根據已存的任務數據提出優化建議，幫助用戶有效管理項目。（5）離線工作本地部署大語言模型的一個核心優勢是可以完全離線工作。在沒有互聯網連接的情況下，用戶依然能夠訪問和使用智能化的查詢、生成和分析功能，不依賴云服務或外部服務器，這對于一些特定場景（如機密數據或在偏遠地區工作）非常有用。（6）數據安全與隱私保護通過本地部署語言模型，所有的數據都存儲在本地設備中，減少了數據泄露的風險。與云服務相比，用戶可以更好地控制自己的數據，不必擔心第三方公司訪問或濫用數據，用戶可以自行設置訪問權限和加密措施，確保只有授權人員能夠訪問和使用知識庫中的敏感數據。（7）提升協作與知識共享通過大語言模型，本地知識庫可以更高效地支持團隊協作。例如，模型能夠在團隊成員之間自動共享關鍵信息、整理會議記錄、或根據不同成員的需求提供個性化的資料推薦，團隊中的不同成員可以根據共同的需求對本地知識庫進行持續更新，語言模型能夠幫助分析知識庫內容的更新和變化，確保每個成員都能迅速獲取最新的、最相關的信息。（8）自定義功能與可擴展性大語言模型支持與本地知識庫的深度集成，用戶可以根據業務需求定制模型的功能。例如，某些領域的專業知識可以通過訓練或調整模型，使其更適應特定的行業或企業需求，隨著用戶需求的變化，可以通過添加新的模塊、數據源或接口，進一步擴展大語言模型的功能。例如，將本地知識庫與客戶關系管理（CRM）系統、項目管理工具等進行集成，提升整體工作效率。（9）智能化學習與持續優化語言模型在本地知識庫的應用中，能夠持續學習新的知識和數據，從而不斷提高其智能化水平。通過學習用戶新增的數據和信息，模型能更好地理解用戶的工作模式、知識點和領域，從而不斷優化輸出的結果，與基于云的模型不同，本地部署的語言模型無需通過互聯網請求外部服務器，因此響應速度更快，減少了延遲和網絡帶來的限制。項目5DeepSeek助力新媒體營銷選擇題C（2）D（3）B（4）A（5）A填空題生成內容騰訊字節跳動復刻多維表格3．簡答題一簡述小紅書高流量筆記的特點。小紅書高流量筆記的成功依賴于吸引眼球的標題、真實的產品體驗、精美的配圖與視頻、高互動性以及有效的行動號召。通過這些特點，筆記能夠更好地吸引用戶的注意、提高參與度，并促使購買或關注，小紅書高流量筆記具備以下特點。（1）標題吸引眼球高流量筆記的標題往往簡潔、明確并且具有吸引力。標題直接表達了內容的核心，并且激發讀者的好奇心或需求。常見的標題風格包括：問題式：如“為什么大家都在買某某商品””對比式：如“我用了某某商品一個月，竟然有這些驚人變化”。數字式：如“3個步驟讓你快速掌握英語語法”等。（2）情感化表達高流量筆記通常會通過情感化的方式與讀者產生共鳴。無論是通過個人故事、使用體驗，還是通過分享生活中的感悟，情感化內容能夠讓讀者產生認同感。例如，“我試用了這個產品后，感覺自己變得更加自信”或“這款產品讓我在最困難的時刻找到了幫助。”（3）真實可信的體驗用戶在小紅書上非常注重真實的使用體驗，高流量筆記常常提供詳細的產品使用過程和效果反饋。透明的體驗能夠增加筆記的可信度。這種筆記通常會詳細描述產品使用前后的對比、使用中的小技巧和心得。（4）高質量的配圖/視頻配圖或視頻是小紅書筆記中不可或缺的部分。精美、清晰、有創意的圖片和視頻能夠吸引更多的用戶注意力。（5）互動性強高流量筆記往往包含能促進用戶互動的元素，如提問式結尾：“你有試過這款產品嗎？快來告訴我你的使用感受！”，調動讀者參與討論，吸引用戶評論、點贊、轉發，甚至分享自己的使用經驗。（6）有強烈的行動號召高流量筆記通常在結尾處會有清晰的行動號召，鼓勵用戶采取具體行動，例如參與某個活動、抽獎或者促銷等。（7）高質量的文案內容高流量筆記的文案通常簡潔有力，避免冗長的描述。內容既能提供有價值的信息，又能抓住讀者的關注點，常用的寫作技巧包括簡潔明了的句子、有趣或引人思考的語言、高頻關鍵詞。（8)話題性與趨勢高流量筆記往往緊跟時下的熱門話題和趨勢，利用平臺的熱門標簽和討論，融入當前的熱點內容或社會話題，如結合季節變化、節日促銷、社交熱點等內容，增加筆記的相關性和討論度。(9)社交證明小紅書的用戶很看重他人的評價和推薦，高流量筆記通常會加入社交證明，如展示其他用戶的好評和反饋、名人或影響力較大的博主推薦。二簡述數字人分身的特點及應用場景。數字人分身是通過實時的動作捕捉、語音合成與圖像處理技術，從現實人物的特征中生成高度還原的虛擬形象。相比于虛擬數字人，數字人分身的特點在于其與現實世界的緊密聯系。通過數據采集技術，數字人分身能夠“復刻”真實人物的外貌、聲音和行為習慣。（1）數字人分身的特點①與現實人物高度相似數字人分身是從現實世界的人物復制出來的虛擬形象，其外貌、聲音和行為等幾乎與真實人物一致。通過深度學習和高精度建模，數字人分身能夠逼真地還原現實人物的特征，包括面部表情、語音特征以及肢體動作。②實時互動與個性化表現數字人分身不僅能夠基于數據進行靜態展示，還能根據實時的輸入進行動態反應。例如，利用語音識別和動作捕捉技術，數字人分身能夠實時模擬并反饋出一個與現實人物非常相似的互動行為。③數據驅動與身份保持數字人分身通過對個體特征（如語音、行為模式、肢體動作等）的持續數據采集和訓練，能夠長期保持與真實人物的行為一致性，甚至通過更新數據模型進行個性化優化，適應不同場景的需求。④實時生成與更新數字人分身能夠根據現實人物的實時表現生成新的虛擬形象或更新現有形象，使得數字人分身的行為、外貌和表現始終貼合真實人物的特點。（2）數字人分身的應用場景①遠程代表數字人分身能夠替代某個具體的個體進行虛擬會議，尤其適用于高層管理人員或專家，在全球化團隊中節省時間和成本，同時保持工作內容的高度參與感和互動性。②虛擬會議主持人在大規模的虛擬會議或活動中，數字人分身可以作為主持人或發言人，提供與現實人物一樣的演講和互動，幫助企業節省差旅費用。③虛擬客服數字人分身可以作為企業的虛擬客服，提供24小時不間斷的客戶支持。它們可以根據客戶需求進行自定義，模仿實際員工的口吻、語氣、反應，甚至根據客戶的情緒進行調整，提供個性化的服務。④銷售代表企業可以利用數字人分身代替銷售人員進行客戶溝通和產品推薦，數字人分身能在不同場合下準確傳達品牌信息和產品特色。⑤個性化娛樂節目數字人分身能夠根據觀眾的偏好、行為等個性化信息進行演出或節目定制，模擬真人表演者的形象與風格，為觀眾提供更加私人化的娛樂體驗。⑥社交媒體代言人在社交平臺上，數字人分身可以作為品牌或個人的代表，進行內容創作、互動和粉絲管理。與虛擬偶像不同，數字人分身更多聚焦于復制和代表某個真實人物進行活動。⑦虛擬社交場景數字人分身也適用于虛擬世界中的社交互動，幫助用戶在虛擬空間中與其他人交流、參與虛擬聚會或社交活動項目6基于DeepSeek構建智能體選擇題D（2）D（3）B（4）A（5）D填空題字節跳動提示詞插件工作流知識庫3．簡答題一簡述扣子智能體平臺的核心功能。(1)角色定義用戶可通過自然語言描述AI的性格、對話風格和專業知識。(2)知識庫增強支持上傳文檔（PDF、Word、Excel等），讓AI學習特定領域知識，提高回答準確性。(3)多模態交互除文本外，部分模型支持圖像識別與生成，適用于更豐富的應用場景。(4)內置插件包括聯網搜索、計算器、天氣查詢、代碼執行等，擴展AI實時信息獲取與任務執行能力。(5)自定義API開發者可接入企業私有API，實現個性化功能（如訂單查詢、數據庫交互）。(6)社交平臺發布一鍵部署至微信、飛書、Discord等主流平臺。(7)API調用提供標準化接口，便于嵌入網站、APP或企業內部系統。(8)網頁版應用可生成獨立H5頁面，方便測試與分享。二知識庫的作用。知識庫能夠彌補DeepSeek等大模型模型的不足，原因包括以下幾點。（1）信息的準確性和權威性大模型是基于大量數據訓練的，雖然能生成流暢的回答，但它不能保證每個答案的完全準確性或權威性。大模型可能會生成錯誤的信息或缺乏對特定領域的深入理解。知識庫則是經過人工審核和管理的信息源，通常包含經過驗證、可靠和準確的資料。它提供了一個相對穩定和權威的信息來源，減少了錯誤信息的風險。（2）信息的實時更新與控制大模型的知識是靜態的，基于它的訓練數據集，而這些數據集通常有時效性（例如，數據集可能包含的最新信息是在某個時間點之前的）。知識庫可以根據最新的變化或需求進行持續的更新和管理，確保其內容始終反映最新的事實、數據和信息。這對于需要頻繁更新的信息（如技術文檔、法規變更等）尤為重要。（3）定制化與專有知識大模型雖然非常強大，