学科场景与代码场景

一、deepseek应用场景概述

deepseek技术已通过前期系统讲解形成完备的提示词使用体系，现通过具体案例展示其在生活、职场、学习等领域的实际应用。

二、学科问题解决场景

1. 数学/物理领域应用
   • 适用范围：覆盖小学至研究生阶段的各类理工科问题
   • 典型案例：
   (1) 第11个质数求解：
   • R1模型处理：通过客户端交互后给出精准数值结果（具体数值原文未公开）
   • 对比测试：
   ◦ GPT-3.5：回应"无公开记录"
   ◦ GPT-4 Pro：反馈"无权威定位，仅确认数值在221-230亿区间"

(2) 经典鸡兔同笼问题：
• 提供多种解决方案并验证可靠性

(3) 2025考研数学题：
• 题目：二次型正规性指数计算
• RE模型输出结果：经核对确认答案正确

三、程序员应用场景

1. 代码能力维度
   • 核心功能：
   (1) 日常代码编写
   (2) 代码优化与调试
   (3) 源码分析与注释添加

2. 实际案例演示
   • 需求：创建支持博客发布、点赞评论功能的HTML网页（要求UI美观）
   • 实现过程：
   (1) 通过客户端提交需求
   (2) R1模型生成完整源码
   • 操作步骤：
   a. 复制源码至新建.html文件
   b. 浏览器直接运行

• 功能验证：
(1) 博客发布：支持标题/内容输入及发布
(2) 互动功能：正常实现点赞计数与评论提交
(3) UI效果：生成符合现代审美的可视化界面

四、技术特点总结

• 复杂问题处理能力：支持多层级问题拆解与逐步解决
• 结果可靠性：经实际验证具有较高准确率
• 应用潜力：在代码生成等领域可能对传统工作模式产生变革性影响