QuantaLogic + DeepSeek，一分钟优化你的工作流！
作为一个程序员，我必须承认，看到QuantaLogic + DeepSeek 这个组合，我的第一反应是：又来了！又一个 AI 工具！
毕竟，现在的 AI 工具就像是 npm 包，动不动就冒出一个新框架，让人一边抱怨“怎么又要学新东西”，一边忍不住去试试。那今天，我们就一起研究一下，如何用 QuantaLogic 玩转 DeepSeek，看看它到底是不是“智商税”！
QuantaLogic 是个啥？
QuantaLogic，听起来像是某个高端量子计算项目，但实际上它是个AI 驱动的智能平台，专注于 任务自动化、内容生成、数据洞察 这三大领域。
翻译成人话就是，它能帮你自动写文案、分析数据、甚至搞定一些重复性的工作，让你可以把摸鱼的时间再延长一点点（不是）。但这东西到底好不好用，咱们得上手试试。
第一步：访问官网
老规矩，先去官网看看是不是真的像宣传的那么牛
https://www.quantalogic.app/
界面确实很简洁，看着不像是骗钱的样子（当然，骗子 UI 也越来越强了）。既然它主打 DeepSeek，那我们来看看有哪些模型能玩。
第二步：选模型
QuantaLogic 里有不少 AI 模型，我们要用 DeepSeek，就得先搞明白它在这堆模型里是啥定位。
简单总结一下：
- 内容生成模型：适合写文章、写代码、生成社交媒体内容（写周报神器？）
- 数据洞察模型：分析数据、生成报告、找到规律（Excel 也能退休了？）
- 任务自动化模型：做重复性工作（自动发 PR？）
DeepSeek 主要在内容生成和数据分析方面很强，适合程序员用来优化工作流，比如：
- 写代码文档（谁爱写文档啊？AI 来吧）
- 自动生成 SQL 查询（懒得手敲？让 AI 试试）
- 分析数据趋势（让 AI 帮忙找业务增长点）
如果你也是个懒得写文档的程序员，DeepSeek 绝对值得一试。
第三步：登录账号
注册账号很简单，建议用常用邮箱（别乱填，免得自己都找不回来）。
然后，直接登录进去，点击 Quick Chat 开始玩。
这里有个建议： 如果是企业团队，最好用公司邮箱注册，这样多个成员可以共享 AI 学习的内容，避免每个人都从零开始训练 AI。
第四步：试着问点东西
这个时候，DeepSeek 终于可以大展身手了，我们随便来试几个问题：
-
让它写一段 Python 代码：
用 Python 实现一个简单的 Web 爬虫DeepSeek 会给你一个代码片段，甚至能解释代码逻辑。
-
帮忙优化 SQL 查询：
这个 SQL 语句能不能优化？SELECT * FROM users WHERE age > 25;它可能会建议加索引或者优化查询条件。
-
生成技术博客大纲：
我想写一篇关于 "微服务架构" 的博客，帮我列个提纲。省下半小时思考时间，直接开写。
第五步：进阶玩法
当你熟悉了基本操作后，可以试试更高级的用法：
- Fine-tuning：让 AI 适应你的写作风格，生成更符合个人习惯的内容
- API 调用：如果你想在自己的应用里用 DeepSeek，可以看看 QuantaLogic 提供的 API 文档
- 自动化工作流：比如，让 AI 帮你批量处理 Excel 数据、自动生成日报等
优点：
- 上手快，界面简单，操作直观
- 支持多种 AI 模型，可以根据需求选合适的
- 自动化程度高，能省掉不少重复劳动
不足：
- 有时候 AI 还是会胡说八道，生成的代码得自己检查一下
- 部分功能需要订阅付费，免费版功能有限
- 中文处理能力不如 GPT-4，但比大多数 AI 强
适合哪些人？
如果你是：✅ 内容创作者（写文章、运营公众号）
✅ 数据分析师（需要整理报告、分析趋势）
✅ 程序员（写文档、优化 SQL、搞自动化）
那 QuantaLogic + DeepSeek 还是挺值得一试的。
总的来说，QuantaLogic 并不是一个惊天动地的“黑科技”，但它确实是个好用的 AI 助手，特别是对程序员来说，它能帮你节省不少时间。
当然，AI 也不是万能的，它目前还不能代替你的思考，但可以优化你的工作流，让你更高效地完成任务。毕竟，谁不想在同样的时间里摸更多的鱼呢？
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。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
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- 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
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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
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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
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- 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
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- …
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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