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deepseek精华资料合集大全目录

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DeepSeek使用技巧大全

零基础使用DeepSeek高效提问技巧.docx

3个DeepSeek隐藏玩法，99%的人都不知道！.docx

1000个DeepSeek神级提示词，让你轻松驾驭AI.docx

DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf

Deepseek 高效使用指南.docx

deepseek 应该怎样提问.docx

DeepSeek-R1使用指南（简版）.pdf

Deepseek不好用，是你真的不会用啊！.docx

DeepSeek彻底火了，如何用，有多强，一文带你看懂.pdf

DeepSeek小白使用指南，99% 的人都不知道的使用技巧.docx

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当我用 DeepSeek 学习、工作和玩，惊艳！含提问攻略、使用实例和心得.docx

教大家如何使用Deepseek AI进行超级降维知识输出V1.0版.pdf

如何正确使用deepseek？99%的人都错了.docx

让你的DeepSeek能力翻倍的使用指南.docx

3

deepseek提示词技巧保姆级新手教程.docx

4

《200+Deepseek润色指令》.pdf

5

DeepSeek从入门到精通：7大场景+50大案例+全套提示词.pdf

6

20个DeepSeek神级提问公式，让你的DeepSeek比别人的更聪明.pdf

7

DeepSeek R1 7b模型 整合包（含本地部署大礼包）

DeepSeek R1 7b模型 整合包.rar

DeepSeek-R1模型下载器（通用）

DeepSeek大模型本地部署大礼包

8

2025年Deepseek桌面版（安装文件）

DeepSeek.dmg

DeepSeek_x64.msi

DeepSeek_x86_64.deb

9

清华大学deepseek指南

清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到精通.pdf

清华大学第二弹：DeepSeek赋能职场.pdf

清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf

清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单.pdf

清华大学第五弹：DeepSeek与AI幻觉.pdf

清华大学第六弹：AIGC发展研究3.0版.pdf

10

Deepseek零基础AI编程课

01 工具初体验.mp4

02 语法指令拆解.mp4

03 算法类工具设计.mp4

04 文件打开新建与输出.mp4

05 定制工具设计流程分析.mp4

06 定制工具设计流程分析.mp4

07 工具的迭代思维.mp4

11

Deepseek破除限制文件补丁（打包下载）

12

少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》.pdf

13

DeepSeek券商报告合集（170份）

14

DeepSeek-30条喂饭指令.docx

15

DeepSeek-R1使用指南（简版）.pdf

16

DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf

17

Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf

18

DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx

19

DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf

20

DeepSeek案例大全.pdf

21

DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf

22

DeepSeek指令公式大全.pdf

23

小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf

24

DeepSeek指导手册(24页).pdf

25

DeepSeek本地部署所需文件备用

1、Ollama本地部署

2、Chatbox本地应用

3、Cherry Studio本地应用

4、VScode对话写代码

mac

windows

教程

26

deepseek,豆包,文心等主流AI提示词指令+视频教程合集

单词记忆【指令+视频教程】

对标博主账号拆解【指令+视频教程】

赛道关键词组合选题指令【指令+视频教程】

AI写小说指令【指令+视频教程】

评论区金句引导回复指令【指令+视频教程】

10种框架5种风格暖心治愈情感文案【指令+视频教程】

5000字民间故事小说指令【指令+视频教程】

AI生成PPT【指令+视频教程】

AI生成散文【指令+视频教程】

爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】

爆款文案优化助手【指令+视频教程】

播客整理助手【指令+视频教程】

爆款作品黄金发布时间指令【指令+视频教程】

读书博主书单号文案【指令+视频教程】

打造个人IP文案指令【指令+视频教程】

仿写名人语录【指令+视频教程】

仿写文章指令【指令+视频教程】

公文写作【指令+视频教程】

公众号推文【指令+视频教程】

高质量广告语【指令+视频教程】

会议纪要【指令+视频教程】

教案板书【指令+视频教程】

口水话变口播文案【指令+视频教程】

历史人物轶事解说文案【指令+视频教程】

联网搜热门话题，生成故事性文案【指令+视频教程】

联网搜索节日热点产生文案【指令+视频教程】

利用记忆宫殿背课文【指令+视频教程】

朋友圈软广文案【指令+视频教程】

情绪化爆款标题【指令+视频教程】

情绪化爆款文案【指令+视频教程】

视频内容分析【指令+视频教程】

头条号大文章仿写指令【指令+视频教程】

文案违禁词审查【指令+视频教程】

文字排版【指令+视频教程】

小红书爆款文案【指令+视频教程】

小红书种草类文案【指令+视频教程】

项目复盘报告【指令+视频教程】

英文文献阅读指令【指令+视频教程】

长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】

【微头条】10种框架文案【指令+视频教程】

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清华大学 deepseek 视频课

DeeepSeek 是什么？.mp4

DeepSeek多个应用场景讲解.mp4

DeepSeek实用节能发分享.mp4

Deepseek行业应用与实践.mp4

28

DeepSeek指令合集word版

教育学习类（5份）

商务办公类（5份）

营销推广类（7份）

自媒体创作类（17份）

20

deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4

30

deepseek教师模式手机版.apk

32

DeepSeek开发的SolidWorks插件，自动出图标注+模型库

BOM功能详解+视频教程20241024.pdf

开拔网工具箱材质库.sldmat

DeepSeek开发的SolidWorks插件，自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar

33

DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程

视频教程.rar

Ollama-darwin-for-macOS.zip

DeepSeek Win安装程序.rar

官方各种模型下载.rar

one-step-deepseek-r1-1119.rar

Linux安装DeepSeek.rar

DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk

DeepSeek 安卓App.apk

DeepSeek v1.1.0.apk

AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe

34

DeepSeek各大学指南

北京大学Deepseek指南3本全集

1. 北京大学DS指南：DeepSeek与AIGC应用.pdf

2. 北京大学DS指南：DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf

3. 北京大学DS指南：DeepSeek原理与落地应用.pdf

厦门大学Deepseek指南2本全集

1. 厦门大学DS指南：大模型概念、技术与应用实践.pdf

2. 厦门大学DS指南：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf

浙江大学Deepseek指南5本全集

1. 浙江大学DS指南：DeepSeek模型解读.pdf

2. 浙江大学DS指南：DEEPSEEK行业应用案例集.pdf

3. 浙江大学DS指南：Chatting or Acting—DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景.pdf

4. 浙江大学DS指南：DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态.pdf

5. 浙江大学DS指南：DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf

天津大学DS指南：深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf

山东大学DS指南：DeepSeek应用与部署.pdf

湖南大学DS指南：我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next.pdf

35

AI赋能金融营销：Deepseek与飞书多维表格的高效应用

01.Deepseek与飞书多维表格的高效应用（上）[时长：22分钟] .mp4

02.Deepseek与飞书多维表格的高效应用（下）[时长：49分钟] .mp4

参考提示词.txt

客户信息表.txt

36

DeepSeek满血版使用教程-送两千万算力

DeepSeek满血版视频注册教程.mp4

CherryStudio

37

deepseek官方原始提示词和技巧.txt

38

Deepseek官方提示词【纯文本完整版】.txt

39

科学网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf

40

厦大团队：大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）.pptx

41

deepseek20个提示词-1.pdf

deepseek 20个提示词-2.pdf

42

AI学术工具公测版.exe

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一、多模态中文理解：让 AI 真正 “懂” 中文、懂中国

1.1 中式图像理解：从 “看见” 到 “读懂文化”

打开手机相册，你可能存着这样的照片：奶奶手写的家书、故宫的飞檐斗拱、端午节的龙舟竞渡、老家墙上的春联书法。当你想用 AI 识别这些图像时，传统模型往往会陷入 “认知盲区”—— 不是识别不出物体，就是误解背后的文化含义。

这背后的核心问题的是：主流视觉模型的训练数据多来自英文场景，缺乏对中文语境和中国文化的适配。阿里开源的图片识别技术就指出，传统模型在面对 “螺蛳粉”“健康码”“共享单车” 这类具有强烈中文社会属性的物体时，常常出现识别盲区；即便能检测到图像中的中文字符，也难以理解其含义，比如把 “买一送一” 的促销海报只当成 “一堆符号”。

而未来的多模态中文大模型，将彻底改变这一现状，实现从 “图像识别” 到 “文化理解” 的跨越：

（1）书法与手写体识别：还原笔墨间的语义

中国书法是世界上独一无二的艺术形式，楷书的端庄、行书的流畅、草书的奔放，不仅是视觉美感，更承载着语义信息。传统 OCR 技术在识别印刷体中文时表现尚可，但面对手写书法时，准确率往往大幅下降 —— 要么认错笔画，要么误解通假字，更无法理解书法作品中的意境。

多模态中文大模型将通过三大技术突破解决这一问题：

大规模中文书法语料训练：收集历代书法名家作品、民间手写样本，构建包含楷书、行书、草书、隶书等多种字体的数据集，让模型熟悉不同字体的笔画特征和结构规律；

语义 - 视觉对齐技术：不仅识别单个字符，更能结合上下文理解整句含义。比如识别王羲之的《兰亭集序》，模型不仅能准确转录文字，还能解释 “暮春之初，会于会稽山阴之兰亭” 的历史背景；

手写体个性化适配：针对不同人的手写习惯，模型能自动学习笔画特点，即便是潦草的笔记、连笔字，也能精准识别。比如职场人的手写会议纪要、学生的课堂笔记，都能快速转化为可编辑文本。

（2）中式建筑与民俗场景：读懂文化符号

中式建筑的飞檐、斗拱、影壁、马头墙，民俗场景中的春联、年画、剪纸、龙舟，这些都是中国文化的独特符号，传统模型往往只能识别为 “建筑”“物品”，却无法理解其文化内涵。

多模态中文大模型将构建 “图像 - 文化 - 场景” 的三维理解体系：

建筑细节识别：能区分故宫的歇山顶、天坛的祈年殿、苏州园林的漏窗，不仅识别建筑类型，还能介绍其历史渊源和建筑工艺。比如用户上传一张江南古镇的照片，模型能指出 “这是典型的马头墙建筑，常见于徽派民居，具有防火、防风的功能”；

民俗场景解读：能识别端午节的龙舟竞渡、中秋节的赏月吃月饼、春节的贴春联放鞭炮等场景，结合节日背景给出解读。比如识别到一张全家贴春联的照片，模型能解释 “春联讲究对仗工整，上联尾字仄声，下联尾字平声，寓意辞旧迎新、吉祥如意”；

文化符号关联：将图像中的元素与传统文化关联起来。比如看到一张剪纸作品中的 “蝙蝠”，模型能说明 “蝙蝠在传统文化中谐音‘福’，象征福气临门”；看到一张年画中的 “鲤鱼”，能解释 “鲤鱼跃龙门寓意步步高升、金榜题名”。

（3）中文场景图文理解：打通文字与场景

在生活中，我们经常遇到 “图像 + 中文文字” 的场景：街头的中文广告牌、商品包装上的中文说明、短视频的中文字幕截图、外卖平台的中文菜单。传统模型要么只能识别图像，要么只能识别文字，无法将两者结合起来理解。

多模态中文大模型将实现 “图文联动” 的深度理解：

广告与宣传语解读：能识别广告牌上的中文宣传语，结合图像场景理解其含义。比如看到一张奶茶店的广告，上面写着 “买一送一，第二杯半价”，模型能理解这是促销活动，并提取关键信息 “活动类型：买赠 + 折扣”“适用商品：奶茶”；

商品包装与说明书解析：能识别商品包装上的中文说明，提取成分、使用方法、注意事项等关键信息。比如用户上传一瓶感冒药的包装照片，模型能提取 “主要成分：对乙酰氨基酚”“用法用量：成人一次 1 片，一日 3 次”“注意事项：避免饮酒” 等信息；

菜单与外卖信息提取：能识别餐馆菜单、外卖订单中的中文菜品名称、价格、规格等信息，帮助用户快速整理。比如用户上传一张外卖订单截图，模型能自动提取 “菜品：宫保鸡丁、鱼香肉丝”“价格：58 元”“配送时间：30 分钟后” 等信息，并生成可编辑的文本。

1.2 中文语音理解：听懂方言、口语与口音

语言是沟通的桥梁，而中文语音的复杂性 —— 众多的方言、多样的口语表达、不同的口音，给 AI 的语音理解带来了巨大挑战。传统语音识别模型往往只优化了标准普通话，对方言、口语化表达、带口音的普通话识别准确率较低，导致 “听懂” 但 “理解错”。

多模态中文大模型将构建 “全场景中文语音理解体系”，实现从 “语音转文字” 到 “语义理解” 的跨越，真正做到 “听懂每一种中文表达”。

（1）方言识别与理解：覆盖七大方言区

中国有七大方言区：北方方言、吴方言、湘方言、赣方言、客家方言、闽方言、粤方言，每个方言区又有众多子方言，比如闽方言包括闽南语、闽东语、闽北语等，粤方言包括广州话、潮汕话等。传统模型大多只支持少数几种主流方言，且识别准确率不高。

多模态中文大模型将实现 “广覆盖、高精度” 的方言理解：

方言种类全覆盖：逐步支持所有主流方言及子方言，从常见的粤语、四川话、上海话、闽南语，到相对小众的客家话、赣语、湘语等，让不同地区的用户都能使用方言与 AI 交互；

方言语义精准理解：不仅能将方言转写为普通话文本，还能理解方言中的特有词汇和表达习惯。比如粤语中的 “后生仔”（年轻人）、“唔该”（谢谢）、“食咗饭未”（吃了饭吗），四川话中的 “巴适”（舒服）、“耍朋友”（谈恋爱）、“摆龙门阵”（聊天），模型都能准确理解其含义；

方言场景适配：结合方言使用场景优化识别效果。比如农村老人用方言咨询社保政策、务工人员用方言反映问题、游客用方言询问路线，模型都能根据场景调整识别策略，提高准确率。

（2）口语化与口音适配：听懂 “不标准” 的中文

在日常生活中，我们很少使用书面化的普通话交流，更多的是口语化表达和带口音的普通话。比如 “我觉得吧，这个事儿可能有点难办”“那个东西在哪儿啊，我找了半天没找到”“你能不能快点啊，我赶时间”，这些口语化表达中的语气词、口头禅、省略句，传统模型往往难以准确识别；而带口音的普通话，比如东北口音、山东口音、湖南口音，也容易导致识别错误。

多模态中文大模型将通过 “口语化语料训练 + 口音自适应” 技术解决这一问题：

大规模口语语料库构建：收集日常对话、职场沟通、直播带货、短视频等场景的口语化中文语料，让模型熟悉口语表达的规律，包括语气词（吧、啊、呢、吗）、口头禅（然后、其实、说白了）、省略句（“去吃饭吗” 省略主语 “你”）等；

口音自适应技术：模型能自动学习不同口音的发音特点，根据用户的口音调整识别模型。比如识别东北口音时，能适应 “俺”“咋地” 等特有词汇和发音；识别山东口音时，能处理 “r” 和 “l” 不分的问题；识别湖南口音时，能适应 “n” 和 “l” 混淆的情况；

上下文语义补全：对于口语中不完整的表达，模型能结合上下文补全语义。比如用户说 “那个文件，就是上次我们讨论的那个”，模型能根据之前的对话语境，理解 “那个文件” 指的是 “上次讨论的项目方案文件”。

（3）多场景语音交互：从 “听得到” 到 “用得好”

语音交互的核心价值在于 “便捷”，多模态中文大模型将语音理解与具体场景结合，实现 “听、说、做” 的一体化：

职场沟通场景：会议中的口语化发言、方言交流，模型能实时转写为文字，并自动整理会议纪要，提取关键信息（议题、结论、行动项、责任人）。比如钉钉中集成的 DeepSeek 模型，能自动识别会议中的语音内容，生成结构化的会议纪要，还能根据参会人员的发言自动分配行动项；

生活服务场景：用户用语音咨询民生问题，比如 “社保断缴了怎么办”“公积金怎么提取”“孩子上学需要什么材料”，模型能听懂语音中的关键信息，结合本地政策给出准确回答；

内容创作场景：创作者用语音口述文案、剧本、文章，模型能实时转写为文本，并根据需求进行修改和优化。比如自媒体博主口述短视频脚本，模型能转写后自动调整语序、优化表达，生成流畅的文案。

1.3 中文视频理解：打通字幕、语音与场景

视频是信息传播的重要载体，中文视频更是涵盖了影视、综艺、短视频、直播、教育课程等多种场景。传统的视频理解模型往往只能识别视频中的物体或场景，却无法结合中文字幕、语音内容进行深度理解，导致 “看得到画面，读不懂信息”。

多模态中文大模型将实现 “字幕 - 语音 - 场景” 的三维视频理解，让 AI 能像人一样 “看视频、懂内容”。

（1）字幕与语音同步理解：精准提取关键信息

中文视频中，字幕和语音是承载信息的核心载体，但传统模型往往只能单独处理字幕或语音，无法实现同步理解。比如视频中的字幕可能存在错别字、漏字，语音可能存在口音、口语化表达，单独处理容易导致信息提取错误。

多模态中文大模型将通过 “字幕 - 语音对齐” 技术实现精准理解：

字幕纠错与补全：结合语音内容修正字幕中的错别字、漏字，补全缺失的信息。比如视频字幕写着 “我们明天见”，而语音说的是 “我们明天下午 3 点在公司楼下见”，模型能自动补全字幕信息；

语音与字幕关联：将语音中的情感、语气与字幕内容结合，理解视频的情绪基调。比如演员用愤怒的语气说 “你怎么能这样做”，模型能识别出情绪是愤怒，而不仅仅是文字内容；

关键信息提取：从字幕和语音中提取核心信息，比如视频中的时间、地点、人物、事件、观点等。比如教育类视频中，模型能提取知识点、重点内容；新闻类视频中，能提取新闻事件的核心要素；直播带货视频中，能提取商品名称、价格、优惠活动等信息。

（2）视频场景与内容关联：理解 “画面背后的信息”

视频的画面场景往往与字幕、语音内容密切相关，传统模型无法将三者结合起来，导致理解不全面。比如一段介绍故宫的视频，画面展示故宫的建筑，语音讲解历史背景，字幕给出关键信息，传统模型只能分别识别 “建筑”“历史讲解”“文字”，却无法将三者关联起来理解。

多模态中文大模型将构建 “场景 - 内容 - 语义” 的关联体系：

场景识别与内容匹配：识别视频中的场景（如故宫、学校、医院、工厂），结合字幕和语音内容理解场景的意义。比如视频场景是故宫的太和殿，语音讲解 “太和殿是故宫的核心建筑，始建于明永乐十八年”，字幕显示 “太和殿 明永乐十八年 故宫核心建筑”，模型能将三者关联，形成完整的信息：“故宫的太和殿是核心建筑，始建于明永乐十八年”；

动作与语义理解：识别视频中的人物动作，结合语音和字幕理解其含义。比如视频中有人在操作电脑，语音说 “我们可以通过 WPS 调用 DeepSeek 生成公文”，字幕显示 “WPS+DeepSeek 公文生成”，模型能理解 “操作电脑” 的动作是 “使用 WPS 调用 DeepSeek 生成公文”；

情感与氛围感知：结合画面、语音、字幕感知视频的情感氛围。比如电影中的感人场景，画面中人物流泪，语音语气悲伤，字幕表达深情，模型能识别出视频的情感是悲伤、感人。

（3）视频内容交互与应用：从 “被动观看” 到 “主动利用”

多模态中文大模型将视频理解与实际应用结合，让用户能与视频内容进行交互，充分利用视频中的信息：

视频内容检索：用户可以通过自然语言查询视频中的信息，比如 “查找视频中提到的 2024 年营销方案关键点”“视频里介绍的那款产品价格是多少”，模型能快速定位相关片段并提取信息；

视频内容总结：自动生成视频的摘要，包括核心内容、关键信息、主要观点等。比如一段 1 小时的会议直播，模型能生成 5 分钟的文字摘要和关键片段剪辑；一段教育课程视频，能生成知识点清单和重点内容总结；

视频内容二次创作：提取视频中的关键信息，生成新的内容形式。比如将直播带货视频中的商品信息提取出来，生成商品详情页文案；将影视片段中的经典台词提取出来，生成文案或短视频脚本。

1.4 全模态交互：“听、说、读、写、看” 一体化

多模态中文理解的最终目标，是实现 “听、说、读、写、看” 的全模态协同，让 AI 能像人一样与用户进行自然交互。比如：

用户上传一张手写的请假条照片（看），模型能识别手写文字（读），理解请假事由和时间（懂），然后生成规范的请假公文（写），并通过语音念给用户确认（说）；

用户用方言描述一个产品需求（说），模型能听懂方言并转写为文字（听），结合用户提供的产品图片（看），生成产品设计方案（写），并通过文字和语音向用户讲解方案（说、读）；

用户观看一段行业报告视频（看），模型能提取视频中的关键数据和观点（读、懂），生成文字版报告摘要（写），并根据用户的语音提问（听、说）进行答疑解惑（说、写）。

这种全模态交互，将打破单一交互方式的限制，让 AI 更贴近用户的使用习惯，适用于更多场景：职场办公、生活服务、教育学习、内容创作、老人与儿童使用等，真正实现 “人人都能轻松使用 AI”。

二、本土工具链打通：AI + 工具，无缝融入中文场景

2.1 为什么本土工具链适配是关键？

如果你是职场人，每天可能要用到这些工具：用 WPS 写公文、做表格，用钉钉开会议、传文件，用企业微信管理客户，用微信沟通工作、处理私事；如果你是企业管理者，可能还会关注国产操作系统的适配、数据安全的保障。

这些工具构成了中国人工作和生活的 “数字生态”，但传统 AI 模型往往是 “独立存在” 的 —— 要使用 AI 功能，需要打开专门的 APP 或网页，生成内容后再复制粘贴到 WPS、钉钉等工具中，操作繁琐，效率低下。更重要的是，国外的 AI 工具往往无法适配国内的这些本土应用，导致 “水土不服”。

比如，用国外某 AI 模型生成一份公文，复制到 WPS 后，格式全乱了，需要手动调整字体、行距、段落格式；在钉钉会议上用国外 AI 工具做语音转写，无法自动同步到会议纪要中，还要手动复制粘贴；想在微信中用 AI 解答用户咨询，需要跳转多个页面，用户体验极差。

未来的中文大模型，必须打破 “AI 与工具分离” 的现状，深度适配国内的本土工具链，实现 “AI + 工具” 的无缝衔接 —— 在你常用的 WPS、钉钉、微信等工具中，就能直接调用 AI 功能，无需跳转、无需复制粘贴，让 AI 成为工具的 “内置能力”，而不是 “外部插件”。

这种本土工具链的打通，不仅能提升效率，还能保障数据安全（数据在本土工具内流转，无需上传到国外服务器），更能适配中文场景的独特需求（比如公文格式、会议纪要规范、民生问题解答等）。

2.2 办公软件适配：WPS+AI，重新定义中文办公

WPS 作为国内用户量最大的办公软件，覆盖了 6.47 亿月活跃设备及百万组织，是中文办公场景的核心载体。WPS 与 AI 的深度融合，将彻底改变办公方式，从 “工具赋能” 升级为 “AI 助理” 模式。

（1）公文与专业文档生成：一键搞定 “规范格式 + 优质内容”

写公文是职场人的常见需求，但公文格式要求严格（字体、字号、行距、段落间距、落款格式等），内容需要严谨规范，很多人都为之头疼。比如写一份请示报告，要注意 “请示一文一事”“不得越级请示”“结尾用‘以上请示妥否，请批示’” 等要求；写一份政府工作报告，要符合官方表述习惯，数据准确、逻辑清晰。

DeepSeek 与 WPS 的深度适配，将解决这一痛点，实现 “公文生成一键化、格式规范自动化”：

精准适配公文格式：内置海量公文模板（请示、报告、通知、函、纪要等），根据不同场景自动匹配格式。比如选择 “请示报告” 模板，AI 会自动设置字体为 “仿宋_GB2312”，字号为 “三号”，行距为 “28 磅”，段落间距为 “段前空两格”，落款格式为 “发文单位 + 日期”，完全符合党政机关公文格式标准；

专业内容生成与优化：根据用户输入的核心信息，生成逻辑清晰、表述严谨的公文内容。比如用户输入 “申请购买办公电脑 5 台，用于新入职员工，预算 2 万元”，AI 能生成完整的请示报告，包括标题、主送机关、正文（申请事由、申请事项、预算说明）、落款等部分；对于已有的公文草稿，AI 能进行优化，比如修正表述不规范的地方、调整逻辑结构、补充必要内容；

多格式兼容与编辑：生成的公文能完美保留 WPS 的格式元素，支持图文混排、复杂表格、多级列表等，无需手动二次排版。比如在公文中插入数据表格，AI 能自动调整表格格式，与公文整体风格保持一致；添加图片后，能自动排版，避免图片错位。

除了公文，AI 还能适配各种专业文档的生成：

企业报告：生成年度总结、营销方案、项目计划书、财务报表分析等，根据行业特点和企业需求定制内容。比如生成电商行业的营销方案，会包含市场分析、目标用户、营销策略（直播带货、短视频推广、社交平台营销等）、预算分配、效果预期等模块；

学术文档：生成论文提纲、文献综述、开题报告等，适配学术规范。比如生成论文提纲，会根据学科特点（文科、理科、工科）设置章节结构，确保逻辑严谨；

个人文档：生成简历、求职信、演讲稿等，根据用户的需求和场景优化内容。比如生成简历，会突出用户的核心优势、工作经历、项目成果，适配不同行业的招聘需求。

（2）表格分析与数据洞察：让数据自己 “说话”

在办公中，表格是处理数据的常用工具，但很多人面对复杂的表格数据时，往往不知道如何分析 —— 比如如何计算同比环比、如何找出数据趋势、如何发现异常值、如何生成数据可视化图表。

WPS 与 DeepSeek 的融合，将赋予表格 “智能分析” 能力，让普通用户也能成为 “数据分析师”：

自动数据处理：支持自然语言查询数据，比如用户输入 “计算 2024 年各季度的销售额同比增长率”“找出销售额超过 100 万的地区”“筛选出库存不足 50 件的商品”，AI 能自动识别表格中的数据，执行计算、筛选、排序等操作，无需手动输入公式；

数据趋势分析：自动分析数据的变化趋势，生成文字解读和可视化图表。比如分析销售数据，AI 能指出 “2024 年第二季度销售额同比增长 25%，主要得益于新产品的推出和线下渠道的拓展”，并自动生成折线图、柱状图等图表，直观展示趋势；

异常数据预警：自动识别表格中的异常值，比如销售额突然大幅下降、成本异常增高、库存积压等，并给出预警和可能的原因分析。比如 “2024 年 5 月东北地区销售额同比下降 30%，可能与当地疫情反复、物流受阻有关”；

数据可视化生成：根据数据特点自动选择合适的图表类型，生成专业美观的可视化效果。比如对比不同产品的销售额，生成柱状图；展示销售额的变化趋势，生成折线图；分析各地区销售额占比，生成饼图。

（3）文档处理与协作：高效解决 “编辑、翻译、校对” 难题

除了文档生成和数据处理，办公中还经常遇到文档编辑、翻译、校对、协作等需求，AI 将这些需求 “一站式” 解决：

文档编辑与改写：支持自然语言指令修改文档，比如用户输入 “将这段文字改得更简洁”“把语气调整得更委婉”“增加一些案例支撑观点”，AI 能自动调整文档内容，保持格式不变；

多语言翻译：精准翻译中文与英文、日文、韩文等语言，适配办公场景的专业术语。比如翻译商务合同、技术文档、产品说明书等，确保术语准确、表述严谨；

文档校对：自动检测文档中的错别字、语病、标点错误、格式错误等，给出修改建议。比如检测到 “的、地、得” 使用错误、标点符号误用、字体字号不一致等问题，帮助用户提升文档质量；

协作办公支持：在多人协作编辑文档时，AI 能自动同步每个人的修改内容，生成修改日志，还能根据不同人的编辑意见，给出综合优化建议。比如团队协作写项目方案，AI 能整合每个人的观点，调整文档结构，确保内容连贯一致。

2.3 协同办公工具适配：钉钉 / 企业微信 + AI，让协作更高效

钉钉和企业微信是国内主流的协同办公工具，覆盖了会议沟通、任务管理、客户管理、审批流程等多个场景。AI 与这些工具的深度融合，将打通 “沟通 - 协作 - 执行” 的全链路，提升团队协作效率。

（1）会议场景智能化：从 “开会” 到 “会办事”

会议是团队协作的重要形式，但传统会议往往存在 “效率低、落地难” 的问题 —— 会议记录不全、关键信息遗漏、行动项不明确、后续跟踪不到位。AI 与钉钉、企业微信的融合，将实现会议全流程智能化：

实时语音转写与字幕：会议中实时将语音转写为文字，生成会议字幕，支持普通话、方言、带口音的语音识别。比如参会人员用四川话发言，AI 能准确转写为文字；多人同时发言时，能区分不同发言人，标注发言内容；

智能会议纪要生成：会议结束后，自动生成结构化的会议纪要，提取关键信息（会议主题、参会人员、议题、讨论结果、行动项、责任人、截止时间）。比如钉钉中集成的 DeepSeek 模型，能自动识别会议中的决策内容和行动项，生成清晰的会议纪要，无需人工整理；

行动项跟踪与提醒：将会议纪要中的行动项自动同步到任务管理模块，给责任人发送提醒，跟踪任务进度。比如行动项 “市场部在 3 月 10 日前完成营销方案”，AI 会在 3 月 5 日提醒责任人 “营销方案截止日期临近，请加快进度”，并在 3 月 10 日后反馈任务完成情况；

会议内容检索与回顾：支持关键词检索会议内容，快速定位相关讨论片段。比如想查找会议中关于 “产品定价” 的讨论，输入关键词 “产品定价”，就能找到对应的发言内容和决策结果；还能生成会议精华片段，方便未参会人员快速了解会议核心内容。

（2）任务管理与审批流程：AI 赋能 “高效执行”

在协同办公中，任务管理和审批流程是高频场景，AI 将优化这些流程，减少人工操作，提升效率：

智能任务分配：根据团队成员的工作负荷、技能特长、历史表现，自动分配任务。比如有一个 “短视频拍摄” 任务，AI 会分配给擅长拍摄和剪辑的成员；有一个 “数据分析” 任务，会分配给数据处理能力强的成员；

任务进度自动跟踪：通过整合项目管理工具、成员工作汇报、沟通记录等信息，自动跟踪任务进度，生成进度报告。比如任务 “撰写产品说明书”，AI 能根据成员的文档编辑进度、反馈情况，判断任务是否按时推进，若出现延误，及时提醒责任人及相关领导；

智能审批辅助：在审批流程中，AI 能自动审核申请内容，提取关键信息，给出审批建议。比如员工申请报销，AI 能识别报销金额、报销事由、附件是否齐全，判断是否符合公司报销政策，给审批人提供 “同意报销”“需补充附件”“金额异常，需核实” 等建议；

审批流程优化：分析历史审批数据，找出流程中的瓶颈，给出优化建议。比如发现 “办公用品采购审批” 平均需要 3 天，主要是因为部门负责人审批延迟，AI 建议 “设置审批超时提醒”“简化小额采购审批流程”。

（3）客户管理智能化：企业微信 + AI，提升客户服务质量

企业微信是企业管理客户的重要工具，AI 与企业微信的融合，将优化客户沟通、客户跟进、客户服务等场景：

智能客户沟通：自动回复客户的常见咨询，比如产品咨询、订单查询、售后问题等。比如客户问 “这款产品的保质期是多久”，AI 能自动回复 “这款产品的保质期为 12 个月，请在保质期内使用”；客户问 “我的订单什么时候发货”，AI 能查询订单状态，回复 “您的订单已发货，快递单号为 XXX，预计 3 天内送达”；

客户需求识别与跟进：分析客户的沟通记录，识别客户的潜在需求和意向，提醒销售人员及时跟进。比如客户多次询问 “产品是否支持定制”，AI 能判断客户有定制需求，提醒销售人员主动联系，介绍定制服务；

客户服务质量监控：分析客服与客户的沟通记录，评估服务质量，比如回复速度、解答准确性、态度友好度等，给出优化建议。比如发现客服回复 “不知道”“不清楚” 的情况较多，提醒客服加强产品知识学习；

客户画像生成：整合客户的基本信息、沟通记录、购买历史等数据，生成客户画像，帮助企业精准营销。比如根据客户的购买记录，判断客户偏好某类产品，给客户推送相关优惠信息。

2.4 社交工具适配：微信 + AI，连接生活与服务

微信是国民级社交工具，拥有超过 10 亿用户，覆盖了生活沟通、民生服务、商业交易等多个场景。AI 与微信的深度融合，将让微信从 “社交工具” 升级为 “智能服务平台”，为用户提供更便捷、更个性化的服务。

（1）个人生活助手：AI 让微信更 “懂你”

在个人生活场景中，AI 将成为微信的 “智能助手”，帮助用户处理各种琐事，提升生活效率：

智能信息整理：自动整理微信中的重要信息，比如好友发来的日程安排、地址、电话号码、文件等，生成结构化的笔记或提醒。比如好友发来 “明天下午 2 点在 XX 咖啡馆见面”，AI 能自动生成日程提醒，并添加地址导航；

语音消息转写与总结：将微信中的语音消息转写为文字，支持方言和口语化表达识别。对于长语音消息，还能生成总结，提取关键信息。比如家人发来一段 5 分钟的语音，讲述老家的情况，AI 能转写为文字并总结 “老家一切安好，爷爷身体恢复不错，让你有空回家看看”；

智能回复与文案生成：根据聊天场景自动生成回复建议，比如好友发来 “周末一起去爬山吗”，AI 能给出 “好啊，几点出发？”“可以呀，去哪里爬山？”“不好意思，周末有事，下次吧” 等回复选项；还能帮用户生成朋友圈文案、祝福消息、请假条等，比如生成春节祝福消息，能根据接收对象（家人、朋友、同事）定制不同的内容。

（2）民生服务与政务咨询：微信 + AI，打通 “最后一公里”

很多地方政府和民生服务机构都开通了微信公众号或小程序，AI 的融入将提升这些服务的响应速度和质量，让用户 “足不出户就能办业务”：

实时民生问题解答：用户通过微信咨询民生问题，比如社保、医保、公积金、教育、医疗、交通等，AI 能实时给出准确回答。比如用户问 “社保断缴了怎么办”，AI 能根据当地政策回复 “社保断缴后，可在 3 个月内补缴，补缴后不影响累计缴费年限；超过 3 个月未补缴，将影响医保报销和购房资格”；

办事指南查询与预约：用户询问办事流程，AI 能提供详细的办事指南，包括所需材料、办理地点、办理时间、流程步骤等，还能帮助用户预约办事时间。比如用户问 “如何办理居住证”，AI 能回复 “办理居住证需提供身份证、租房合同、社保缴纳证明等材料，可在 XX 政务服务中心办理，也可通过微信小程序预约线上办理，办理时间为 5 个工作日”；

投诉与建议处理：用户通过微信提交投诉或建议，AI 能自动分类处理，转交给相关部门，并跟踪处理进度，及时向用户反馈。比如用户投诉 “小区附近的工地夜间施工，噪音扰民”，AI 能将投诉转交给环保部门，并回复 “您的投诉已受理，环保部门将在 24 小时内核查处理，处理结果会及时告知您”。

（3）商业服务与交易：微信 + AI，提升消费体验

微信支付、微信小程序已经成为商业交易的重要渠道，AI 将优化这些场景的消费体验：

智能导购与推荐：用户在微信小程序购物时，AI 能根据用户的浏览历史、购买记录、偏好等，推荐合适的商品。比如用户经常购买运动装备，AI 能推荐新款运动鞋、运动服装等；

智能客服与售后：用户在购物过程中遇到问题，比如商品咨询、订单查询、售后维权等，AI 能实时解答，处理简单的售后问题。比如用户问 “商品支持 7 天无理由退货吗”，AI 能回复 “支持 7 天无理由退货，需保持商品完好，不影响二次销售”；用户申请退货，AI 能引导用户上传退货凭证，办理退货流程；

交易安全保障：AI 能识别异常交易行为，比如盗刷、诈骗等，及时发出预警。比如用户的微信支付出现异地消费、大额消费等异常情况，AI 能发送提醒消息，确认是否为本人操作，保障用户的资金安全。

2.5 国产操作系统与信创适配：安全可控，筑牢数字底座

在国产化替代的大背景下，国产操作系统（如麒麟 OS、统信 UOS）、国产芯片（如海光、昇腾、寒武纪）、国产办公软件等构成了信创生态的核心。中文大模型必须深度适配信创生态，确保 “安全可控、自主创新”，避免被 “卡脖子”。

（1）国产操作系统适配：实现 “AI+OS” 深度融合

国产操作系统是数字基础设施的核心，AI 与国产操作系统的融合，将提升操作系统的智能化水平和用户体验：

系统级 AI 助手：在麒麟 OS、统信 UOS 等国产操作系统中内置 AI 助手，支持语音、文字、图像等多模态交互，帮助用户操作电脑。比如用户可以通过语音指令 “打开 WPS”“新建文件夹”“查找文件”“设置闹钟” 等，AI 助手能直接执行操作；

系统优化与维护：AI 能实时监控系统运行状态，识别系统漏洞、性能瓶颈、病毒攻击等问题，自动进行优化和修复。比如发现系统内存占用过高，AI 能关闭后台冗余程序；检测到病毒威胁，能及时隔离并提醒用户；

兼容性适配：帮助第三方软件更好地适配国产操作系统。比如通过 AI 技术，自动调整软件的界面、功能，使其在麒麟 OS、统信 UOS 上稳定运行，减少软件适配的开发成本。

（2）国产芯片与硬件适配：发挥算力优势，提升 AI 性能

AI 模型的运行需要强大的算力支持，国产芯片（如海光 DCU、昇腾 910B、寒武纪思元芯片）是算力的核心载体。中文大模型将深度适配国产芯片，优化算力利用效率：

硬件加速支持：针对国产芯片的架构特点，优化 AI 模型的推理和训练算法，充分发挥芯片的算力优势。比如 OneAPI 系统在海光 DCU 环境下部署后，文本生成速度提升 22%，批量处理效率提升 29%，并发请求能力提升 25%；

算力资源调度：通过 AI 技术智能调度算力资源，根据任务类型和优先级分配算力，提高算力利用率。比如在处理大规模文本生成任务时，分配更多算力；处理简单的语音转写任务时，分配较少算力，避免资源浪费；

多芯片兼容：支持多种国产芯片的协同工作，比如同时适配海光、昇腾、寒武纪芯片，用户可以根据自身需求选择芯片，提高系统的灵活性和可扩展性。

（3）数据安全与隐私保护：筑牢安全防线

在信创生态中，数据安全是重中之重。中文大模型将从多个层面保障数据安全和隐私：

数据本地化存储：AI 模型的训练数据和用户数据都存储在国内服务器，避免数据出境，符合数据安全法规；

数据加密与隔离：对敏感数据进行加密处理，比如企业的商业机密、用户的个人信息等，采用国家密码管理局认证的加密算法，确保数据不被泄露；在多用户使用场景中，实现数据隔离，不同用户的数据互不干扰；

安全审计与监控：实时监控 AI 模型的运行状态和数据流转过程，记录操作日志，发现异常行为及时预警。比如检测到未授权的模型访问、数据窃取等行为，立即阻断并报警。