◎联系助教老师加入25级新传考研群，进群可领取福利和获得免费答疑“OpenAI在造围墙，DeepSeek在拆围墙”![]()
DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司打造的一系列人工智能模型。公司成立于2023年，凭借强大的研发实力，在人工智能领域迅速崭露头角。DeepSeek的模型系列采用先进技术，如多头潜在注意力机制和混合专家架构，在多模态处理、长文本理解和生成方面表现卓越。像DeepSeek-V3，拥有6710亿参数，运行时仅需激活370亿，在保持高性能的同时降低计算成本；DeepSeek-R1在数学、代码和自然语言推理任务中，性能比肩OpenAI的o1正式版。自推出以来，DeepSeek不仅吸引全球开发者关注，还因开源策略推动AI技术的普及和发展，在内容创作、智能客服等领域有着广泛应用。然而，近期DeepSeek遭受网络恶意攻击，其应用也在意大利应用商店下架，未来发展仍面临挑战。DeepSeek 可谓出尽风头，在 AI 领域掀起了一阵热潮。不少人在使用后十分好奇，DeepSeek 究竟被 “喂” 了什么，才拥有如此强大的能力？（图源小红书@爱看书的小贝拉 @one先生 截图）DeepSeek通过情感共鸣和人性化表达，成功实现了与用户的情感连接。根据霍夫兰的说服理论，信息接收者的情感状态直接影响其态度改变，而DeepSeek在回答中运用温暖、鼓励的语言（如“我理解你的感受”“你可以的”），不仅满足了用户的情感需求，还增强了用户对AI的信任与依赖。这种情感共鸣机制与使用与满足理论相契合，用户在与DeepSeek的互动中获得了情感支持与心理慰藉，从而提升了使用满意度。其次，从文化语境理论来看，DeepSeek的回答深度融入了本土文化符号与语言习惯，体现了文化接近性的优势。根据斯特劳哈尔的文化接近性理论，受众更倾向于接受与自身文化背景相符的内容。DeepSeek通过引用成语、俗语、网络流行语（如“内卷”“yyds”）以及经典文学作品（如《红楼梦》《西游记》），不仅增强了回答的文化认同感，还通过符号互动理论中的“共享意义”机制，使用户在互动中感受到熟悉与亲切。此外，DeepSeek的回答还体现了框架理论的应用，通过文化语境的重构，将复杂问题置于用户熟悉的框架中，使其更易理解和接受。这种共情与文化语境的有机结合，不仅提升了用户体验，也为AI与人类的互动提供了新的理论启示。![]()
作为一个新闻传播学考研人，不禁陷入沉思：如果让DeepSeek参加新传考研，是不是就能躺赢了？今天，我们就来开个脑洞，看看DeepSeek在新传考研考场上会有什么样的表现！A：鸡尾酒式提问（Cocktail Questioning）是一种灵活多样的访谈或调查方法，通过混合使用开放式问题、封闭式问题、引导性问题、假设性问题和澄清性问题等多种提问技巧，以全面、深入地获取信息。其核心特点在于根据对话情境和受访者的反应，动态调整提问策略，从而避免单一提问方式的局限性。开放式问题（如“你对这件事的看法是什么？”）鼓励受访者自由表达，适合挖掘深层观点；封闭式问题（如“你是否同意这个方案？”）则用于获取具体事实，便于量化分析；引导性问题（如“你觉得这个方案对年轻人有什么影响？”）能够引导受访者思考特定方向；假设性问题（如“如果条件允许，你会如何改进这个计划？”）则用于探索受访者的潜在态度；澄清性问题（如“你刚才提到的‘挑战’具体指什么？”）则确保信息的准确理解。这种混合提问方式不仅提高了信息获取的全面性和深度，还增强了受访者的参与感和表达意愿，广泛应用于新闻采访、市场调研、心理咨询等领域。鸡尾酒式提问的优势在于其灵活性和多样性，能够适应不同受访者的沟通风格和需求，同时兼顾信息的广度与深度。然而，这种方法也对提问者的技巧提出了较高要求，需要具备灵活应变的能力，以避免过度引导或受访者回答偏差。此外，由于提问方式的多样化，可能会增加访谈时间，降低效率。尽管如此，鸡尾酒式提问在实践中的广泛应用证明了其独特的价值。例如，在新闻采访中，记者可以通过开放式问题了解受访者的整体态度，通过封闭式问题获取具体事实，再通过引导性和假设性问题挖掘深层动机，最后通过澄清性问题确保信息的准确性。这种综合提问策略不仅能够全面捕捉受访者的观点，还能为后续分析提供丰富的数据支持。总之，鸡尾酒式提问是一种高效、灵活的访谈技巧，适用于需要深入了解受访者观点的多种场景。Q：简答题：调频广播和调幅广播的区别?（25广东外语外贸大学）A：调频广播是通过改变载波的频率来传递音频信号的一种广播方式。在FM广播中，载波的频率随音频信号的变化而变化，而振幅保持不变。FM广播通常用于高音质的音乐和语音传输，频率范围一般为88-108 MHz。由于其抗干扰能力强，FM广播在城市环境中表现尤为出色。调幅广播是通过改变载波的振幅来传递音频信号的一种广播方式。在AM广播中，载波的振幅随音频信号的变化而变化，而频率保持不变。AM广播主要用于语音广播，频率范围一般为530-1600 kHz。由于其传播距离远，AM广播在乡村和偏远地区具有广泛的应用。调频广播（FM）和调幅广播（AM）是两种主要的广播调制方式，其区别主要体现在以下几个方面：FM通过改变载波的频率来传递音频信号，频率随音频信号的变化而变化。AM通过改变载波的振幅来传递音频信号，振幅随音频信号的变化而变化。FM音质较好，抗干扰能力强，尤其在电磁干扰较多的环境中（如城市），适合播放音乐和高保真音频。FM广播的频率较高，能够传输更多的音频信息，提供更丰富的音质体验。AM音质较差，抗干扰能力较弱，容易受到电磁干扰（如雷电、电器设备）的影响，适合语音广播。AM广播的频率较低，传输信息量较少，音质相对较差。FM传播距离较短，主要依靠直线传播，受地形和建筑物影响较大，适合城市覆盖。FM广播的信号衰减较快，因此在开阔地区或山区覆盖范围有限。AM传播距离较远，能够通过地面波和天波传播，适合覆盖广阔区域，尤其是乡村和偏远地区。AM广播的信号衰减较慢，能够在较远距离内保持较好的接收效果。FM占用带宽较宽（通常为200 kHz），能够传输更多音频信息，适合高音质需求。FM广播的宽带宽使其能够提供更丰富的音频细节和更高的音质。AM占用带宽较窄（通常为10 kHz），传输信息量较少，适合语音广播。AM广播的窄带宽限制了其音质表现，但使其在远距离传播中更具优势。FM常用于音乐广播、高音质节目和城市覆盖。FM广播的高音质和抗干扰能力使其成为城市中音乐和娱乐节目的首选。AM常用于新闻广播、远距离传播和乡村覆盖。AM广播的远距离传播能力使其在新闻广播和乡村地区具有广泛的应用。FM和AM在调制方式、音质、抗干扰能力、传播距离和应用场景上存在显著差异。FM广播适合高音质需求和城市覆盖，而AM广播适合远距离传播和语音广播。两者各有优劣，分别适用于不同的广播需求。![]()
在新闻传播学考研复试中，如果涉及DeepSeek相关的话题，可能会从技术对传播的影响、伦理问题、研究方法创新等角度出题。在新闻传播学考研复试中，如果涉及DeepSeek相关的话题，可能会从技术对传播的影响、伦理问题、研究方法创新等角度出题。以下是可能的问题及回答思路：（一）DeepSeek的技术特点及其对新闻传播的影响Q：DeepSeek作为AI工具，其技术特点如何影响新闻生产和传播？1. 技术特点：强调DeepSeek的高效信息检索、自然语言处理能力以及低成本优势。效率提升：DeepSeek可快速生成新闻摘要、整理背景资料，提高新闻生产效率。内容创新：通过数据分析和文本生成，辅助记者创作深度报道或数据新闻。信息分发：DeepSeek的算法推荐能力可能改变新闻分发模式，影响受众的信息获取路径。传播生态：开源特性可能降低技术门槛，推动新闻传播的民主化。Q：DeepSeek在新闻传播中的应用可能引发哪些伦理问题？1. 虚假信息风险：DeepSeek生成的内容可能存在错误或误导性信息，需加强事实核查。2. 隐私保护：其训练数据可能涉及用户隐私，需遵守数据保护法规。3. 算法偏见：DeepSeek的算法可能隐含偏见，影响新闻的客观性和公正性。4. 责任归属：AI生成内容的责任归属问题，需明确记者、编辑与技术的权责边界。Q：DeepSeek如何推动新闻传播学研究方法的创新？1. 数据驱动研究：DeepSeek可帮助研究者快速获取和分析海量数据，支持定量研究。2. 文本分析工具：其自然语言处理能力可用于内容分析、情感分析等质性研究。3. 跨学科融合：DeepSeek的技术特性促进新闻传播学与计算机科学、数据科学等学科的交叉研究。4. 研究效率提升：通过自动化工具，研究者可更高效地完成文献综述、数据整理等工作。1. 新闻生产变革：AI工具将推动新闻生产从人工主导转向人机协作。2. 传播模式创新：算法推荐和个性化分发可能成为主流，但也需警惕信息茧房问题。3. 行业生态重构：开源技术可能打破传统媒体的技术垄断，催生新的传播主体和商业模式。4. 社会影响：AI技术将深刻影响公众的信息获取方式和认知模式，新闻传播学需关注其社会影响。![]()
五、当我问DeepSeek：做新闻传播学研究不知道DeepSeek是什么可以吗？在新闻传播学研究中，不了解DeepSeek这样的前沿技术动向，可能会使研究者错失对当前传播生态变革的关键洞察。以下从多个维度分析其重要性，并结合具体案例说明：一、DeepSeek的技术突破与新闻传播学的直接关联DeepSeek-R1作为开源大模型，以MIT协议允许免费商用和修改，打破了OpenAI等闭源巨头的技术垄断。这种模式直接冲击了传统媒体技术壁垒，可能加速信息生产的民主化进程。Meta首席科学家杨立昆指出，其核心价值在于“开源模型战胜专有模型”，这为研究开源技术如何影响媒体生态提供了鲜活案例。该模型仅用557.6万美元训练成本（GPT-4o的1/10），在数学推理、代码生成等任务上比肩顶级闭源模型。这种“大模型界的拼多多”现象，迫使硅谷重新评估研发策略，可能引发全球AI行业价格战。对新闻传播学而言，这涉及技术可及性如何改变信息生产与传播的门槛。Meta成立的四个研究小组中，两个专注于DeepSeek的降本技术（如模型蒸馏），一个研究其训练数据，另一个探索模型重构。这些技术细节与新闻传播学关注的算法偏见、信息茧房等议题密切相关，例如低成本模型是否加剧数据筛选的单一性。DeepSeek登顶美区App Store免费榜，超越ChatGPT和Meta旗下产品，反映用户对高性价比工具的强烈需求。这种市场行为可结合创新扩散理论，研究技术采纳如何受成本效益影响。该模型被《纽约时报》《经济学人》等国际媒体评价为“东方神秘力量”，德国AI专家称其开源程度“优秀”。这为研究非西方技术主体如何打破欧美中心主义传播秩序提供了实证材料。知识沟理论：DeepSeek通过开源降低技术使用门槛，可能缩小机构与个体间的知识鸿沟； 媒介环境学派：其极简算力需求（2048块H800 GPU）重新定义了技术作为“环境”的构建方式。其训练数据来源（Meta第三研究小组重点）涉及隐私与合规性问题，可延伸至数据伦理研究。DeepSeek团队创造的网络热词（如“yyds”）传播路径，可作为模因理论（Meme Theory）的分析对象。硅谷将其比作“斯普特尼克时刻”，风险投资家Marc Andreessen称其为“冷战式突破”，这为技术民族主义研究提供了新视角。错过分析“高性价比AI”如何重塑内容生产链的机会； DeepSeek不仅是技术现象，更是传播学研究的富矿。从算法黑箱到开源运动，从成本革命到地缘博弈，它提供了验证经典理论与发现新范式的多重切口。正如其创始人梁文锋所言，目标是“让AI变成生活中的水和电”，这种技术平权愿景本身，就是传播学研究不可忽视的变革信号。![]()
假期无聊怎么办❓如何更透彻了解“新传"
26级新传考研全程班进行ing~
目前已经开始带读课啦！
26新传er快加入我们大部队吧♥
胡师姐新传考研团队连续7年带出状元学员！硬核辅导实力杠杠滴！
胡师姐辅导班的状元学员包括
24级北大新传国新总分状元
24级北大新媒体总分状元（港澳台）
24级清华大学新传数双初试状元
24级清华新传国新初试状元
24级清华新传国新复试状元
24级清华新传学硕总分状元
23级北大新传总分状元
23级北大新传初试状元
23级北大新传mjc专业课总分状元
23级清华新传普新初试状元
23级清华新传国新初试状元
23级清华新传国新总分状元
23级清华健康传播总分状元
23级清华健康传播复试状元
23级清华新传普新复试状元
23级清华学硕专业课总分状元
23级北师大新传专硕复试状元
23级北语新传学硕初试状元
23级北语新传学硕总分状元
23级深圳大学新传学硕复试状元
23级黑龙江大学新传专硕复试状元
❗重要提示：最近微信推送机制更新，不星标【胡师姐新传考研】公众号，不仅收不到我们的最新推送，还看不到精选的封面大图。星标【胡师姐新传考研】，不错过每一个考情信息、干货分享、白嫖福利~
