这份合集堪称“AI学习宝藏”，从零基础入门、视频剪辑、爆款制作到电脑版实操，再到Deepseek全套教程、清北提示词干货，覆盖全场景需求。不管你是小白想入门，还是老手想精进，都能找到对应资源。珍贵资料一次性打包，省去你全网搜罗的时间，帮你快速吃透AI核心技能，抓住时代红利，错过难再寻！

ai人工智能培训视频大全教程下载安装免费官方deepseek使用教程怎么语音对话学英语怎么创作ai视频教程手机版软件下载免费

▲如需要下载资料，请点击上方名片后回复：下载

AI 项目实操大全（每周持续更新中...）

Stable Diffusion工业设计AIGC精英实战进阶营（12集视频）

新跑通AI漫画赛道日变现1k+0基础学习无脑怼量（附AI提示词+视频图片工具素材）

AI论文写作全攻略，AI赋能学术写作更智能更高效（11集视频课程）

零基础人工智能课程，一键开启AI学习（31集视频课程）

AI超体大师孵化班，AI超级个体流量实战训练营（48集视频课程）

AI赋能培训全流程实站，覆盖培训全场景，打通 Al培训全链路（16集视频课程）

AI超级个体30天实战课（30节AI基础认知课+30节AI超级个体视频课+3天直播课）

AI文案创作大师班（20集视频）

AI获客特训营和ai视频制作合集2025

普通人零基础AI自媒体实战培训课程（31集视频）

2025Ai数字人工具自动获客教程（15集视频）

2025-AIGC应用实战特训营（中阶班）（64集视频）

2025-AIGC个人实战应用特训营（初阶班）（29集视频）

AI辅助小说创作入门，零基础快速上手，全年稳定接单

DeepSeek助力实战课，从0到1快速掌握“内容引流+直播变现”（14集视频）

AI内容创作实战：内容创作、视频处理（13集视频）

Deepseek全能指南：掌握AI核心操作全流程（45集视频）

AI全栈技术矩阵：GPT+MJ+SD+Coze（130集视频）

AI短视频高效创作核心技巧：一分钟百条视频（12集视频）

AI自媒体创作系统教程：零基础22项技能速成（22集视频）

AI百家号图文搬砖一键仿写爆文，7天起号出收益

AI高效学习和内容生产实战课程（25集视频）

AI公众号爆款文章全流程，70个赛道【指令+教程】

2025最火流量密码，轻松用AI宠物做文旅号（附AI提示词+视频图片工具素材）

用DeepSeek写热点微头条，1分钟1条，日收益2张（6集视频）

AI生成萌系小人唱歌！28个作品涨粉9万，日赚四位数（附AI提示词+工具素材）

AI赋能打造IP增长，平台算法拆解，爆款内容创作（73集视频）

AI复活国潮京剧花旦，10分钟做出10W+爆款视频，多种变现（附AI提示词+工具素材）

Ai短视频流量密码，爆款制作核心秘诀，120万案例深度解析

悬疑动画全流程制作实操课程，AI工具应用（附软件+素材）

Deepseek、即梦AI、Midjourney实战教程（50集视频）

AI入门到精通五阶体系课实操（62集视频）

用AI工具写今日头条爆款文章掘金（6集视频）

视频号AI搞qian法，每天只需10分钟（超详细拆解）

AI情感赛道漫剪玩法 保姆级视频+文字教程

用Ai制作Q版戏剧人物玩转中老年市场（视频教程+指令）

AI数字人演唱原创音乐，新手小白也能轻松制作（视频教程）

2025颠覆式AI短视频创作的全流程（11集视频）

AI让真人瞬间转绘画，暖心故事漫画赛道（视频教程+工具）

AI快速作图提效，换百场景模特，掌握文生图图生图技巧（14集视频）

AI短视频创作与电商运营，从基础操作到高阶技巧（31集视频）

抖音AI短视频创作全攻略（31集视频）

AI自媒体实操课（PR和剪映双教程）（53集视频）

AI短剧写作变xian抢跑营（16集视频）

AI养生赛道  多种全新玩法 保姆级教程拆解

AI闪电出课 引爆绝活IP（14集视频）

2025 AI快速使用指南课程（7集视频）

用AI做第一人称独白解说电影保姆级教程（视频+文字）

AI制作3D动画养生视频升级版 附提示词（6集视频）

AI助力小红书电商全链路运营（43集视频）

AI写作七步成篇-原理 核心技巧和实战（10集视频）

国产AI从入门到精通（32集视频）

AI助力公众号流量主冷门赛道，文章阅读轻松10w+（3集视频）

AI一键生成爆款沙雕动画，条条视频播放10W+（3集视频）

AI制作3D历史名人数字人讲堂（视频教程+工具）

用DeepSeek批量制作表情包，多平台收益（6集视频）

DeepSeek快速从入门到精通（7集视频）

DeepSeek智能轻松写微头条，1分钟1条（4集视频）

DeepSeek赋能自媒体训练营（14集视频）

Deepseek应用实操课，手把手教学版（6集视频）

DeepSeek从入门到精通：7大场景+50大案例+全套提示词

用DeepSeek做PPT，单子接到手软（视频教程+工具）

用Deepseek写小说全攻略，新手也能轻松学会（3集视频）

用Deepseek+数字人搭建直播间（10集视频）

2025 Ai人工智能课程精选课程

AI与视频制作全攻略从入门到精通实战课程（79集视频）

AI人工智能实用课程（39节课视频）

zz老师AI 500集从入门到精通教程视频

AI算法工程师就业班（900集视频）

AI绘画创作助你成为绘画大师（15集视频）

百度·文心一言AI·运营变现（15集视频）

万维钢·AI前沿（15集音频+文本）

AI商业智慧【AI+文案+PPT+图像+视频】（13集视频）

AI造富训练营（27集）

ChatGPT第一课：武装我们第2大脑（虚拟人）（7集音频+文本）

给职场人的AI写作课（完结）（视频+音频+文本）

李一舟人工智能2.0（12集视频）

刘飞·如何利用AI进行商业设计（完结）（视频+音频+文本）

李笑来·《谈AI时代的家庭教育》（完结）（16集音频+文本）

马馺·怎样用AI做PPT（完结）（视频+音频+文本）

前沿课·吴军讲GPT（完结）（12集音频+文本）

玩赚AIchatGPT基础课+玩赚ChatGPT进阶课

卓克·怎样用AI高效学习（完结）（10集音频+文本）

【鹤老师】人人必修的AI启蒙课（11集视频）

deepseek精华资料合集大全目录

2

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

DeepSeek最强使用攻略，放弃复杂提示词，直接提问效果反而更好？.docx

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】

27

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

▲如需要下载资料，请点击上方名片后回复：下载

初中英语快速提分，一个月出奇迹！

《谷雨单词王》成功破解单词记忆密码，让您轻松过目不忘！！！

最受学生欢迎的精品资料推荐

资料有偿不贵，加微信获取：16605168200

一、从 “今天天气真好” 说起：为什么中文必须 “分词”？

你有没有想过，当你在聊天框里输入 “今天天气真好，适合去公园散步” 时，AI 是如何读懂这句话的？

对于英文来说，这个问题简单得近乎 “作弊”——“Today is a nice day, perfect for a walk in the park”，每个单词之间都有明确的空格分隔，AI 只需要像捡豆子一样，一个个捡起 “Today”“is”“nice” 这些词汇，再组合理解就行。但中文不一样，我们的文字是连续的字符流，没有任何天然的 “分隔符”，“今天天气真好” 这七个字连在一起，AI 必须先判断：哪里是词的开始，哪里是词的结束？是 “今天 / 天气 / 真好”，还是 “今 / 天天 / 气真 / 好”？

这个看似简单的 “拆分” 过程，就是中文 NLP（自然语言处理）的 “第一道门槛”—— 分词。

它就像我们学汉字时必须先学笔画和偏旁部首一样，是所有中文 AI 能力的基础。如果分词错了，后面的理解、翻译、回答都会跟着出错。比如 “我喜欢吃火锅”，要是被拆成 “我喜 / 欢吃 / 火锅”，AI 可能会误以为 “喜” 是一个独立的词，“欢吃” 是另一个动作，最后给出的回答大概率会驴唇不对马嘴。

再举个更贴近生活的例子：你在电商平台搜索 “苹果手机壳”，如果分词模型把这句话拆成 “苹果 / 手机壳”，就能精准匹配到你想要的商品；但如果拆成 “苹 / 果手 / 机壳”，搜索结果可能会出现一堆苹果、手机配件的杂乱信息，让你翻半天都找不到目标。

这就是分词的核心作用：把连续的中文文本，按照语义逻辑拆分成有意义的最小单位（词），为 AI 的后续处理铺路。没有精准的分词，再强大的 AI 模型也只是 “巧妇难为无米之炊”。

而中文分词的难度，远比我们想象中要高得多。

二、中文分词的两大 “致命坑”：歧义与新词，AI 也会犯难

如果只是简单拆分字符，那分词根本算不上 “门槛”。真正让 AI 头疼的，是中文里无处不在的 “歧义” 和层出不穷的 “新词”。这两个问题，就像横在中文 NLP 面前的两座大山，难倒了无数模型。

1. 歧义问题：“北京大学生” 到底指谁？

中文的歧义现象，简直是分词模型的 “噩梦”。最经典的例子就是 “北京大学生”—— 这五个字，至少有两种完全不同的拆分方式，每种拆分对应的意思天差地别。

第一种拆分：“北京大学 / 生”。这里的 “生” 是 “学生” 的简称，所以整个短语的意思是 “北京大学的学生”，比如 “他是北京大学生，主修计算机专业”。

第二种拆分：“北京 / 大学生”。这里的 “大学生” 是一个完整的词，指的是 “在北京的大学生”，不管这些学生来自哪所大学，只要身处北京，都可以这么说，比如 “北京大学生数量逐年增加”。

再比如 “咬死了猎人的狗”，可以拆成 “咬死了 / 猎人的狗”（指狗把猎人咬死了），也可以拆成 “咬死了猎人的 / 狗”（指这只狗是咬死猎人的那只）；还有 “下雨天留客天留我不留”，没有标点和空格的情况下，分词方式不同，能读出完全相反的意思。

这些歧义，人类凭借上下文和生活常识能轻松判断，但 AI 不行。它没有 “常识”，只能依靠算法和数据来推测。如果模型的算法不够智能，数据不够全面，就很容易选错拆分方式，从而误解原意。

还有一种更隐蔽的 “组合歧义”。比如 “乒乓球拍卖完了”，可以拆成 “乒乓球拍 / 卖完了”（指乒乓球拍卖光了），也可以拆成 “乒乓球 / 拍卖 / 完了”（指乒乓球的拍卖活动结束了）。这种歧义不仅涉及词的边界，还涉及语义的理解，对分词模型的要求更高。

2. 新词问题：“栓 Q”“方舱医院” 怎么拆？

如果说歧义是 “老难题”，那新词就是中文分词的 “永恒挑战”。

中文的生命力在于不断创造新词汇，每天都有大量新词、热词、专业术语冒出来。从网络热词 “栓 Q”“绝绝子”“躺平”“内卷”，到社会事件催生的 “方舱医院”“健康码”“静态管理”，再到科技领域的 “大模型”“生成式 AI”“量子计算”，这些词在出现之初，没有任何分词模型见过它们。

如果模型只能识别 “库存词汇”，面对这些新词就会束手无策，只能硬拆成无意义的字符，导致语义完全丢失。

比如 “栓 Q”，这是英文 “Thank you” 的音译变体，本身是一个完整的表达感谢的词。但如果分词模型不认识它，就可能拆成 “栓 / Q”——“栓” 在中文里是 “拴住、栓塞” 的意思，“Q” 是字母，两者组合在一起，AI 完全无法理解这是 “感谢” 的含义，可能会给出 “栓是一种动作，Q 是字母” 的荒谬解释。

再比如 “方舱医院”，这是 2020 年后才广泛使用的词汇。如果模型没见过，可能会拆成 “方 / 舱 / 医 / 院”，每个字单独处理，就无法理解这是一种 “临时搭建的、用于集中收治患者的医疗场所”；而 “健康码” 如果拆成 “健 / 康 / 码”，AI 也不知道这是 “疫情期间用于证明健康状况的电子凭证”。

还有一些 “混合新词”，比如 “yyds”（永远的神）、“awsl”（啊我死了），这些拼音缩写 + 字母的组合，以及 “直播带货”“社群运营”“私域流量” 这类互联网行业的专业术语，对分词模型的 “新词识别能力” 提出了极高的要求。

更麻烦的是，有些新词还会随着语境变化而改变含义。比如 “绝绝子”，既可以是赞美 “太绝了、太好了”，也可以是反讽 “太离谱了、太差了”；“躺平” 既可以指 “不卷了、顺其自然”，也可以指 “消极懈怠”。如果分词模型只能识别词的形式，不能结合语境判断含义，同样会出错。

这两大问题，让中文分词成为了一个 “看似简单，实则复杂” 的技术难题。而不同 AI 模型的分词能力，直接决定了它们对中文的理解水平 —— 这也是为什么 ChatGPT 在中文场景下有时会 “翻车”，而 DeepSeek 却能表现更出色的核心原因。

三、ChatGPT 的中文分词：及格线以上，但不够 “懂” 中文

ChatGPT 作为全球知名的 AI 模型，其分词算法确实有过人之处 —— 但它的优势在于 “多语言适配”，而非 “中文专精”。

简单来说，ChatGPT 的分词系统是为全球多种语言设计的 “通用模板”，中文只是其中的一部分。就像一款 “万能充电器”，能给中文设备充电，但不如专用充电器那么适配。

1. 常规场景：勉强够用，但藏着隐患

在处理常规中文表达时，ChatGPT 的分词能力确实能达到 “及格水平”。比如 “我明天要去上海出差，需要预订酒店和机票”，这种结构清晰、词汇常规的句子，ChatGPT 能准确拆分成 “我 / 明天 / 要 / 去 / 上海 / 出差 /，/ 需要 / 预订 / 酒店 / 和 / 机票”，后续的回答也能符合逻辑。

但这只是 “表面光鲜”。实际上，ChatGPT 的中文分词是基于 “字节对编码（BPE）” 算法，这种算法更适合处理拼音文字，对中文的语义逻辑适配不足。它更倾向于按照 “字符频率” 来拆分，而不是 “语义完整性”。

比如 “人工智能技术”，ChatGPT 可能会拆成 “人工 / 智能 / 技术”—— 这在某些场景下没问题，但如果是在分析 “人工智能技术的发展趋势” 时，“人工智能技术” 本身是一个完整的专业术语，应该作为一个整体来处理，拆分后会导致 AI 对 “技术范畴” 的理解出现偏差。

再比如 “中国传统文化”，ChatGPT 可能拆成 “中国 / 传统 / 文化”，而忽略了 “传统文化” 是一个更紧密的语义单元，这种拆分虽然不算错，但会影响 AI 对 “中国传统文化” 这一概念的整体性理解。

2. 特殊场景：频繁翻车，暴露短板

一旦遇到网络热词、方言混合、专业术语等 “特殊情况”，ChatGPT 的分词短板就会暴露无遗。

（1）网络热词：看不懂 “年轻人的黑话”

面对 “栓 Q”“绝绝子”“躺平”“内卷” 这些网络热词，ChatGPT 的分词系统往往会 “不知所措”。

比如你问 ChatGPT：“‘绝绝子’是什么意思？” 它的分词可能会拆成 “绝 / 绝 / 子”——“绝” 是 “极致、非常” 的意思，“子” 是语气助词，所以 ChatGPT 可能会给出 “这是一种强调‘非常’的表达” 的解释，但它无法判断 “绝绝子” 在具体语境中是 “赞美” 还是 “反讽”。

再比如 “躺平”，ChatGPT 可能拆成 “躺 / 平”，然后解释为 “身体躺下、保持平整”，完全忽略了这个词在中文网络语境中 “拒绝内卷、顺其自然” 的核心含义。

还有 “yyds”“awsl” 这类拼音缩写，ChatGPT 的分词系统根本无法识别，只能当成一串无意义的字母，给出 “这是一串字母组合，没有明确语义” 的回答。

（2）方言混合：听不懂 “地方特色表达”

中文有众多方言，很多人在日常交流中会夹杂方言词汇，这对 ChatGPT 来说更是 “天书”。

比如广东人说 “食咗饭未”（吃了饭吗），ChatGPT 的分词会拆成 “食 / 咗 / 饭 / 未”——“食” 是 “吃” 的意思，“咗” 是粤语助词，“未” 是 “没有” 的意思，所以 ChatGPT 可能会勉强翻译为 “吃了饭没有”，但如果是更复杂的粤语表达，比如 “呢间铺头嘅嘢好正”（这家店的东西很好吃），ChatGPT 的分词会完全混乱，无法理解 “正” 在这里是 “好吃、棒” 的意思。

再比如四川方言 “巴适得板”（非常舒服、很棒），ChatGPT 会拆成 “巴 / 适 / 得 / 板”，每个字单独解释，完全无法理解这是一个整体的赞美表达。

（3）专业术语：读不懂 “行业黑话”

在专业领域，ChatGPT 的分词能力同样不足。

比如医疗领域的 “急性冠脉综合征”，ChatGPT 可能拆成 “急性 / 冠脉 / 综合征”，虽然拆分没错，但它无法理解 “急性冠脉综合征” 是一个特定的疾病名称，包含了 “不稳定型心绞痛、非 ST 段抬高型心肌梗死、ST 段抬高型心肌梗死” 等多种情况，后续的回答可能会不够精准。

再比如科技领域的 “生成式 AI”，ChatGPT 可能拆成 “生成 / 式 / AI”，然后解释为 “能够生成内容的 AI”，但无法准确把握 “生成式 AI” 与 “判别式 AI” 的区别，也无法理解其核心技术是 “大语言模型、扩散模型” 等。

还有金融领域的 “量化宽松”“逆回购”，法律领域的 “善意取得”“表见代理”，这些专业术语都需要分词模型先识别其 “整体性”，再理解其语义，但 ChatGPT 的通用分词系统很难做到这一点。

3. 数据佐证：分词准确率的 “微小差距”，决定实际体验

可能有人会说：“这些都是极端情况，日常使用中影响不大吧？” 但事实是，分词准确率的一点点差距，在实际使用中会被无限放大，直接影响 AI 回答的准确性。

有第三方机构做过实测：在包含 10 万条中文语料的测试集中，涵盖了网络热词、方言词汇、专业术语、常规表达等多种场景，DeepSeek 的分词准确率达到了 92.3%，而 ChatGPT 的准确率是 88.7%。

看似只有 3.6% 的差距，但我们可以算一笔账：如果你的日常交流中，每天会输入 1000 条中文内容，那么 ChatGPT 会因为分词错误，导致约 113 条内容的理解出现偏差，而 DeepSeek 只会有 77 条。这意味着，使用 ChatGPT 时，你可能每 10 句话就有 1 句被误解，而 DeepSeek 的误解概率会低很多。

更重要的是，在关键场景下，这种差距可能会导致严重后果。比如你用 AI 写一份医疗咨询报告，其中包含 “急性冠脉综合征患者需避免剧烈运动”，如果 ChatGPT 因为分词错误，把 “急性冠脉综合征” 拆成 “急性 / 冠脉 / 综合征”，可能会误解为 “所有急性疾病患者都需避免剧烈运动”，给出错误的建议。

这就是为什么说，ChatGPT 的中文分词只是 “及格水平”—— 它能应付简单场景，但在需要精准理解中文的场景下，还远远不够。

四、DeepSeek 的中文分词：专为中文而生，精准破解两大难题

如果说 ChatGPT 的分词是 “通用款”，那 DeepSeek 的分词就是 “中文定制款”。它针对中文的语言特点，专门优化了算法和数据，不仅能解决歧义、新词两大难题，还能根据不同场景灵活调整，真正做到 “懂中文”。

1. 针对歧义：上下文联动，精准判断拆分方式

DeepSeek 的分词算法引入了 “上下文语义联动机制”，不再是孤立地判断每个词的边界，而是结合整句话、甚至整个段落的语境来做决策。

比如面对 “北京大学生” 这个经典歧义句，DeepSeek 会先分析上下文：如果前面的句子是 “他考上了名牌大学，现在是北京大学生”，那么 DeepSeek 会判断这里的 “北京大学生” 应该拆成 “北京大学 / 生”，因为上下文提到了 “考上名牌大学”，指向具体的学校；如果前面的句子是 “近年来，北京大学生就业压力逐渐增大”，那么 DeepSeek 会拆成 “北京 / 大学生”，因为上下文讨论的是 “北京地区的大学生” 这一群体。

再比如 “咬死了猎人的狗”，如果上下文是 “森林里发生了一起意外，咬死了猎人的狗被捕获了”，DeepSeek 会拆成 “咬死了猎人的 / 狗”；如果上下文是 “一只狼闯入村庄，咬死了猎人的狗”，则会拆成 “咬死了 / 猎人的狗”。

这种 “上下文联动” 的能力，让 DeepSeek 能像人类一样，凭借语境判断歧义句的正确拆分方式。而这背后，是 DeepSeek 训练了海量的中文语料 —— 包括新闻、小说、对话、专业文献等，让模型学会了中文的语义逻辑和表达习惯。

除了上下文，DeepSeek 还引入了 “词性标注辅助”。比如 “乒乓球拍卖完了”，DeepSeek 会先判断 “拍卖” 是动词，“乒乓球拍” 是名词，结合语境 “卖完了” 是动词短语，所以会优先拆成 “乒乓球拍 / 卖完了”；如果上下文是 “乒乓球拍卖活动结束了”，则会拆成 “乒乓球 / 拍卖 / 完了”，因为这里的 “拍卖” 是名词。

2. 针对新词：动态更新词库 + 语义推测，不漏掉任何一个新词

面对层出不穷的中文新词，DeepSeek 采用了 “动态词库 + 语义推测” 的双重策略，既能快速收录新词，又能在遇到未收录的新词时，通过语义逻辑推测其含义。

（1）动态词库：实时更新，紧跟中文潮流

DeepSeek 建立了专门的 “中文新词监控体系”，每天从社交媒体、新闻网站、专业论坛等渠道抓取大量中文文本，自动识别新词，并经过人工审核后，快速更新到分词词库中。

比如 “栓 Q”“绝绝子”“躺平”“内卷” 这些网络热词，在出现后的一周内就被收录到了 DeepSeek 的词库中，分词时会直接识别为完整的词，而不是拆分成无意义的字符。

再比如 “方舱医院”“健康码”“静态管理” 这些因社会事件产生的新词，DeepSeek 会在第一时间收录，并标注其语义 ——“方舱医院是临时医疗场所”“健康码是电子健康凭证”，让模型不仅能正确拆分，还能理解其含义。

对于专业术语，DeepSeek 与多个行业机构合作，收录了医疗、科技、金融、法律等领域的海量专业词汇。比如医疗领域的 “急性冠脉综合征”“PD-1 抑制剂”，科技领域的 “生成式 AI”“大模型微调”，金融领域的 “量化宽松”“逆回购”，DeepSeek 都能准确识别并拆分，同时理解其专业含义。

（2）语义推测：就算没见过，也能猜个八九不离十

更厉害的是，即使遇到一个完全未收录的新词，DeepSeek 也能通过语义推测，判断其含义和拆分方式。

比如一个新出现的网络热词 “饭搭子”（一起吃饭的伙伴），如果 DeepSeek 的词库中还没收录，它会通过以下步骤判断：首先，“饭” 是 “吃饭” 的意思，“搭子” 在中文里有 “伙伴、搭档” 的含义（比如 “牌搭子”“酒搭子”）；其次，结合上下文 “我需要一个饭搭子，每天一起吃午饭”，DeepSeek 会推测 “饭搭子” 是一个完整的词，含义是 “一起吃饭的伙伴”，而不会拆成 “饭 / 搭 / 子”。

再比如一个新的科技术语 “量子计算芯片”，即使未收录，DeepSeek 也能通过 “量子计算” 是一个专业领域，“芯片” 是核心部件，推测出这是一个完整的术语，拆成 “量子计算 / 芯片”，而不是 “量 / 子 / 计 / 算 / 芯 / 片”。

这种 “语义推测” 能力，让 DeepSeek 的分词系统具备了 “自我进化” 的潜力，不用等到词库更新，就能应对新出现的词汇。

3. 多粒度分词：根据场景灵活调整，适配不同需求

如果说解决歧义、新词是 “基础操作”，那 DeepSeek 的 “多粒度分词能力” 就是 “进阶大招”—— 它能根据不同的使用场景，自动调整分词的 “粗细程度”，让分词结果更适配后续的任务。

什么是 “多粒度分词”？简单来说，就是同一个中文句子，在不同场景下可以有不同的拆分方式。

比如 “人工智能技术正在改变世界” 这句话：

场景一：新闻分析。当 AI 需要分析这篇新闻的核心主题时，“人工智能技术” 是一个完整的概念，应该作为一个整体来处理，所以 DeepSeek 会拆成 “人工智能技术 / 正在 / 改变 / 世界”，这样 AI 能快速把握新闻的核心是 “人工智能技术”。

场景二：机器翻译。当 AI 需要把这句话翻译成英文时，需要更细粒度的拆分，因为英文的词汇组合方式与中文不同。所以 DeepSeek 会拆成 “人工 / 智能 / 技术 / 正在 / 改变 / 世界”，这样翻译时能更准确地对应英文词汇 “artificial/intelligence/technology/is/changing/the/world”。

场景三：语义检索。当用户搜索 “人工智能相关技术” 时，DeepSeek 需要兼顾 “人工智能” 和 “技术” 两个关键词，所以会拆成 “人工 / 智能 / 技术 / 正在 / 改变 / 世界”，这样能更精准地匹配搜索关键词。

这种灵活调整的能力，是通用分词模型很难实现的。ChatGPT 的分词方式相对固定，不管是新闻分析还是机器翻译，都采用同一套拆分逻辑，所以在某些场景下会显得 “水土不服”。

而 DeepSeek 的多粒度分词，是基于 “场景识别算法” 实现的。它会先判断当前的任务是什么 —— 是分析、翻译、检索还是对话？然后根据任务类型，自动选择最合适的分词粒度。

比如在对话场景中，用户说 “我想了解人工智能技术的应用”，DeepSeek 会采用 “中粒度” 拆分：“我 / 想 / 了解 / 人工智能技术 / 的 / 应用”，既保证了核心概念的完整性，又能让 AI 快速理解用户的需求；在学术论文分析场景中，DeepSeek 会采用 “细粒度” 拆分，把 “人工智能技术” 拆成 “人工 / 智能 / 技术”，方便分析论文中的关键词频率和语义关联。

4. 实测数据：92.3% 的准确率，背后是实打实的优势

前面提到的第三方实测数据 ——DeepSeek 分词准确率 92.3%，ChatGPT88.7%—— 这个数据背后，是 DeepSeek 在多个维度的优势体现。

实测团队选取了 10 万条中文语料，涵盖了 5 个场景：

场景 1：常规日常对话（3 万条），比如 “今天吃什么”“明天要不要下雨”；

场景 2：网络热词对话（2 万条），比如 “绝绝子，这个视频太好看了”“我不想内卷了，想躺平”；

场景 3：专业文献（2 万条），包括医疗、科技、金融领域的论文摘要；

场景 4：方言混合表达（1.5 万条），比如粤语、四川话夹杂普通话的对话；

场景 5：歧义句（1.5 万条），比如 “北京大学生”“咬死了猎人的狗” 等经典歧义句。

在不同场景下的准确率表现如下：

场景

DeepSeek 准确率

ChatGPT 准确率

差距

常规日常对话

96.8%

95.2%

1.6%

网络热词对话

91.5%

82.3%

9.2%

专业文献

90.7%

85.1%

5.6%

方言混合表达

88.2%

76.5%

11.7%

歧义句

89.3%

80.4%

8.9%

从数据可以看出，在常规场景下，两者的差距不大，但在网络热词、方言混合、歧义句这些 “高难度场景” 中，DeepSeek 的优势非常明显，准确率差距最高达到了 11.7%。

这意味着，当你在使用 AI 进行日常聊天时，两者的体验可能差不多，但当你聊网络热词、用方言交流、讨论专业话题时，DeepSeek 能更准确地理解你的意思，给出更精准的回答。

比如在专业文献场景中，DeepSeek 能准确识别 “PD-1 抑制剂治疗晚期非小细胞肺癌的疗效分析” 这句话的分词：“PD-1 抑制剂 / 治疗 / 晚期 / 非小细胞肺癌 / 的 / 疗效 / 分析”，而 ChatGPT 可能会拆成 “PD-1 / 抑制剂 / 治疗 / 晚期 / 非 / 小细胞肺癌 / 的 / 疗效 / 分析”，把 “非小细胞肺癌” 拆成 “非 / 小细胞肺癌”，导致对疾病名称的理解出现偏差。

在方言混合场景中，用户说 “呢间铺头嘅嘢好正，下次再嚟”（这家店的东西很好吃，下次再来），DeepSeek 能拆成 “呢间 / 铺头 / 嘅 / 嘢 / 好正 /，/ 下次 / 再嚟”，并理解 “好正” 是 “好吃、棒” 的意思，而 ChatGPT 会拆成 “呢 / 间 / 铺 / 头 / 嘅 / 嘢 / 好 / 正 /，/ 下 / 次 / 再 / 嚟”，完全无法理解语义。

这些实测数据充分证明，DeepSeek 的中文分词能力，不仅在整体准确率上领先，更在关键场景下具备不可替代的优势。

五、为什么分词重要？它决定了 AI 的 “中文智商”

看到这里，可能有人会问：“不就是拆分几个词吗？至于这么大张旗鼓地说吗？”

答案是：当然至于。因为分词的质量，直接决定了 AI 的 “中文智商”。

我们可以把 AI 的中文理解过程想象成 “做一道菜”：分词就是 “准备食材”，如果食材切得不对、不新鲜，后续的 “烹饪”（语义理解、回答生成）再厉害，也做不出一道好菜。

1. 分词是语义理解的基础

AI 要理解一句话，首先要知道这句话由哪些词组成，每个词的含义是什么。如果分词错了，词的含义就会出错，整个句子的理解也会跟着错。

比如 “我喜欢吃葡萄”，如果分词正确，AI 知道 “葡萄” 是一种水果，会给出 “我也喜欢吃葡萄，尤其是阳光玫瑰” 的回答；但如果分词错了，拆成 “我喜 / 欢吃 / 葡萄”，AI 可能会误以为 “喜” 是一个词，“欢吃” 是一个动作，给出 “‘喜’是快乐、高兴的意思，‘欢吃’可能是喜欢吃的意思” 的荒谬回答。

再比如 “他是一个编程高手”，正确分词是 “他 / 是 / 一个 / 编程 / 高手”，AI 理解 “编程高手” 是 “擅长编程的人”；如果拆成 “他 / 是 / 一个 / 编 / 程高 / 手”，AI 完全无法理解 “程高” 是什么意思，只能给出 “无法理解你的意思” 的回复。

所以说，分词是 AI 语义理解的 “第一道关卡”，关卡过不了，后面的一切都无从谈起。

2. 分词影响回答的精准度

AI 的回答是基于对用户输入的理解生成的，如果理解错了，回答自然也会错。

比如用户问：“健康码黄码怎么转绿码？” 正确分词是 “健康码 / 黄码 / 怎么 / 转 / 绿码”，AI 会给出 “需要完成三天两检，核酸结果均为阴性后，健康码会自动转绿” 的准确回答；但如果 ChatGPT 分词错了，拆成 “健 / 康 / 码 / 黄 / 码 / 怎么 / 转 / 绿 / 码”，可能会误解为 “健康的码、黄色的码怎么转成绿色的码”，给出 “可以在设置中更改码的颜色” 的错误回答。

再比如用户问：“生成式 AI 和判别式 AI 有什么区别？”DeepSeek 会正确分词 “生成式 AI / 和 / 判别式 AI / 有 / 什么 / 区别”，然后详细解释两者的核心差异；而 ChatGPT 可能会拆成 “生成 / 式 / AI / 和 / 判别 / 式 / AI / 有 / 什么 / 区别”，虽然大致能理解，但在解释时可能会忽略 “生成式 AI” 和 “判别式 AI” 的整体性，导致回答不够精准。

3. 分词决定了 AI 的 “中文适配度”

中文和英文是两种完全不同的语言，中文的语义逻辑、词汇组合方式都有自己的特点。如果分词模型是为英文设计的，即使做了适配，也很难真正理解中文的 “精髓”。

比如中文里有很多 “四字成语”，“画龙点睛”“刻舟求剑”“亡羊补牢”，这些成语是一个完整的语义单元，不能拆分。DeepSeek 能准确识别这些成语，作为一个整体来处理，理解其比喻义；而 ChatGPT 可能会拆成 “画 / 龙 / 点 / 睛”，然后分别解释每个字的意思，完全无法理解成语的整体含义。

再比如中文的 “量词” 用法，“一头牛”“一只鸡”“一本书”，DeepSeek 的分词会把 “一头 / 牛”“一只 / 鸡”“一本 / 书” 作为整体，理解量词和名词的搭配；而 ChatGPT 可能会拆成 “一 / 头 / 牛”“一 / 只 / 鸡”“一 / 本 / 书”，虽然不算错，但在生成回答时，可能会出现 “一头鸡”“一只牛” 这样的搭配错误。

这些细节都说明，分词模型的 “中文适配度”，直接决定了 AI 能否真正 “懂中文”，而不是 “勉强能处理中文”。

六、DeepSeek 的分词进化：不止于 “拆得对”，更要 “懂得多”

DeepSeek 的中文分词，并没有停留在 “拆得对” 的层面，而是在不断进化，朝着 “懂得多” 的方向发展。

1. 结合知识图谱：让分词更有 “常识”

DeepSeek 的分词系统接入了庞大的中文知识图谱，包含了词汇之间的语义关联、常识性知识等。这意味着，DeepSeek 在分词时，不仅能判断词的边界，还能结合常识理解词的含义。

比如 “苹果” 这个词，在不同场景下有不同的含义：可以是水果 “苹果”，也可以是品牌 “苹果（Apple）”。DeepSeek 在分词时，会结合知识图谱和上下文判断：如果上下文是 “我买了一斤苹果，很甜”，则判断为水果 “苹果”；如果上下文是 “苹果发布了新款手机”，则判断为品牌 “苹果”。

再比如 “长城”，DeepSeek 的知识图谱中记录了 “长城是中国的著名景点，是世界文化遗产”，所以在分词时，会把 “长城” 作为一个整体，同时理解其背后的文化含义，在回答时能给出更丰富的信息。

这种 “分词 + 知识图谱” 的结合，让 DeepSeek 的分词不再是 “机械拆分”，而是 “有思考的拆分”。

2. 适配多场景需求：从聊天到专业应用，全场景覆盖

DeepSeek 的分词系统不仅能适配日常聊天，还能满足不同专业场景的需求。

比如在医疗场景中，医生用 AI 写病历，输入 “患者因急性冠脉综合征入院，给予阿司匹林抗血小板治疗”，DeepSeek 的分词会精准识别 “急性冠脉综合征”“阿司匹林”“抗血小板治疗” 等专业术语，确保病历的准确性；在法律场景中，律师用 AI 分析合同，输入 “乙方需在合同签订后 7 日内支付定金，逾期未支付视为违约”，DeepSeek 会准确拆分 “乙方”“合同签订”“7 日内”“支付定金”“逾期未支付”“视为违约” 等法律术语，帮助律师快速提取关键信息。

在教育场景中，学生用 AI 学习中文，输入 “‘亡羊补牢’这个成语是什么意思”，DeepSeek 会把 “亡羊补牢” 作为一个整体，解释其含义和用法；在电商场景中，商家用 AI 处理客户咨询，输入 “这款连衣裙的尺码偏大还是偏小”，DeepSeek 会拆成 “这款 / 连衣裙 / 的 / 尺码 / 偏大 / 还是 / 偏小”，快速理解客户的问题，给出准确的回复。

这种全场景适配的能力，让 DeepSeek 的分词系统具备了更广泛的应用价值，不仅能服务于普通用户，还能满足专业人士的需求。

3. 持续迭代优化：紧跟中文的 “变化节奏”

中文是一门不断变化的语言，新词汇、新表达层出不穷。DeepSeek 的分词系统也在持续迭代优化，紧跟中文的 “变化节奏”。

DeepSeek 的研发团队每天都会监控中文网络的新词动态，每周更新一次分词词库，确保能快速收录最新的网络热词、专业术语、社会新词；同时，研发团队还会收集用户的反馈，针对分词错误的案例进行专项优化。

比如有用户反馈，DeepSeek 在处理 “电子榨菜”（吃饭时看的视频、直播等电子内容）这个新词时，分词不够准确。研发团队收到反馈后，立即对 “电子榨菜” 进行了语义分析，将其收录到词库中，并优化了相关的分词算法，确保后续能准确识别。

这种 “快速响应、持续优化” 的机制，让 DeepSeek 的分词系统始终保持着较高的准确性和适应性，能够应对中文语言的不断变化。