DeepSeek与各类AI软件组合应用大全，建议收藏！

一、内容创作场景

1、 图文生产（DeepSeek+文心一言）

流程

DeepSeek利用"搜索增强"功能生成选题库和大纲，结合文心一言进行口语化文案改写和标题优化，适用于小红书、知乎等平台的风格化内容。

案例

生成情感类公众号文章时，DeepSeek提供结构化框架，文心一言添加emoji表情和网络流行语。

2、 多模态内容生成（DeepSeek+即梦+剪映）

步骤

(1) DeepSeek生成视频脚本；

(2) Midjourney根据脚本生成对应图片；

(3) 剪映自动合成视频并添加特效。

效率提升

从创意到成片仅需10-15分钟，比传统流程快3倍以上。

另外：豆包+即梦+剪映=短视频

二、短视频制作场景

1、 爆款脚本生成（DeepSeek+通义千问）

操作

先用DeepSeek分析抖音热榜数据（如"职场干货"类视频结构），通义千问生成包含反转剧情的30秒分镜脚本，通义万相生成配图，最终用剪映一键成片。

技术优势

DeepSeek-R1模型支持实时热点追踪，通义系列工具完成视觉化转换。

三、办公效率提升

1、 PPT自动生成（DeepSeek+Kimi）

流程

DeepSeek输出文字大纲，Kimi自动转换为PPT格式并匹配设计模板，支持一键导出为.pptx文件。

数据支持

该组合可将PPT制作时间从2小时缩短至15分钟。

2、 会议记录处理（DeepSeek+Otter）

协作方式

Otter将会议录音转文字，DeepSeek提取关键信息并生成结构化纪要，准确率达92%。

四、专业领域应用

1、 编程开发（DeepSeek+Cursor/Claude3）

代码优化

DeepSeek完成基础代码编写，Cursor进行语法检查和自动补全；或通过DeepClaude项目将DeepSeek-R1的推理能力与Claude 3.5的代码生成结合，实现复杂算法开发。

技术特性

支持FP8混合精度训练和Multi-token prediction，提升代码生成速度30%。

2、 3D建模（DeepSeek+即梦+Tripo）

工作流

DeepSeek生成设计需求描述，即梦进行概念草图绘制，Tripo转换为可编辑的3D模型文件。

局限性

目前适用于快速原型设计，专业级模型仍需人工优化。

五、数据分析场景

1、 商业智能分析（DeepSeek+智谱GLM）

协作模式

DeepSeek清洗电商评论/社媒舆情数据，智谱GLM生成可视化报告，自动标注高频词云和趋势图表。

成本优势

API调用成本仅为GPT-4的1/10，百万tokens处理费用低至1元。

六、开发者集成方案

1、 Spring AI接入（Java开发）

技术路径

(1) 通过spring-ai-openai组件伪装成OpenAI接口；

(2) 本地部署DeepSeek R1蒸馏版。

效率对比

集成耗时从传统模式的3天缩短至2小时。

七、智能硬件联动

1、 AI眼镜优化

技术突破

DeepSeek开源小模型降低智能眼镜50%的算力需求，支持实时翻译和AR信息叠加。

合作伙伴

康耐特光学等厂商已实现镜片集成方案。

跨平台支持

浏览器插件

支持Chrome/Firefox扩展，实现网页内容智能解析。

移动端集成

通过Siri快捷指令调用DeepSeek API，实现语音交互。

企业级部署

腾讯云TI平台提供一键式模型托管，支持自动扩缩容。

这些组合方案充分体现了DeepSeek在成本（训练成本降低90%）、性能（推理速度提升40%）和生态兼容性（接入华为云、阿里云等六大国内云平台）方面的优势。用户可根据具体需求选择组合，通过工具间的能力互补实现效率倍增。

这么好用又齐全的AI应用组合，记得关注+收藏。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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