文章详细介绍大模型AI（如DeepSeek）在行政管理中的多种应用场景，包括文档处理、文本分析、表格制作、信息查询、政策解读和数据分析等，通过具体操作演示展示如何提高行政效率。同时提醒使用者注意技术局限性和信息保密问题，指出随着技术发展，大模型AI将进一步融入行政管理各环节，实现智能化，提升工作效率。
1、什么是大模型AI?
大模型AI是一种基于深度学习的自然语言处理模型，其核心是通过大量数据训练出的参数化语言模型。
这些模型具有强大的理解与生成能力，能够完成多种复杂的任务，包括文本分类、信息提取、对话交互、内容生成等。具有通用性（适应多种不同的应用场景)、高效性（自动化处理大量数据）、智能性（串联相关信息提供更精准的决策支持）。
2、大模型AI在行政管理中的应用场景
（以DeepSeek等AI为例）
在科技行政管理部门中，有大量的文件处理、数据分析、信息咨询等工作，通过AI大模型工具可以有效提升工作效率，接下来笔者将以DeepSeek等大模型AI为例，通过几个场景简要介绍并演示相关功能。
文档处理
在日常行政管理工作中，有大量诸如通知起草、信息摘要、表格制作等文档处理工作，通过AI工具可以快速进行初步处理。
文件起草
可以通过输入不同要求生成各类文字材料（通知、邮件、报告、预案等），这里以会议通知为例。
输入要求（起草会议通知）、时间（3月1日上午8点）、内容（布置工作与政策培训、参会人员）、注意事项（提前十分钟入场）→AI分析处理输入内容→AI输出格式规范的文本→人工补充完善，完成通知起草
操作演示
文件校对
上传文件→输入要求（对文件进行纠错）→AI输出文件错误和修改建议
该文件出现前后内容不统一、错别字、重复字、语句不通顺等问题，AI通过分析已经指出文档大部分存在的问题并提出修改建议（值得注意的是由于代码编写等原因AI无法识别重复字（各县区区），因此还需再进行人工校对）
（注：在处理以上所有信息数据中请注意安全保密，避免出现信息泄露。）
文本分析
上传文件→输入要求（提炼主要内容）→AI进行分析并以条目式输出主要内容
表格制作
上传文字材料→输入要求（生成数据表格）→AI对数据进行分类并输出数据表→复制粘贴至表格文件
文本数据转化为表格数据
方便数据计算与排列对比
表格处理
上传Excel表格→输入处理要求（排列、计算、分类等）→AI对数据进行分类并处理→输出结果并提供操作说明
可视化处理
通过输入不同要求对文字材料、数据材料进行可视化处理（思维导图、折线图、饼状图等），这里以文字材料转化思维导图为例。
上传文字材料→输入要求（制作思维导图）→AI对材料进行分析并输出思维导图
大段文字阅读效果不佳，将文字材料转化为思维导图，进一步提升阅读效率
信息查询
通过DeepSeek的智能问答系统，快速筛选出相关政策信息。
输入要求（河南省有哪些科技创新政策？）→AI联网搜索并将结果整理输出→进一步输入要求（政策来源文件？）→AI在上次输出结果基础上进行补充
通过问答系统查询学习先进地区优秀政策
进行复杂提问，为调研学习等活动提供参考
政策解读
通过AI对政策进行解读，提取关键信息。
输入要求（解读+政策信息（出台时间、名称、文号等））→AI联网搜索相关内容并结合自身理解→输出政策解读
数据分析
通过AI对数据表格进行分析。
上传数据表格→提出要求（分析数据并形成数据报告）→AI对表格进行扫描并制定分析大纲→AI列举数据并进行分析→形成数据趋势图等可视化内容
制定分析大纲
列举数据并进行推测
形成变化趋势图
以上是DeepSeek等大模型AI在行政管理情景下的一些简单应用，随着这项技术的逐步改进，应用场景将不断拓宽，并进一步优化行政管理资源，提升工作效率。
同时值得注意的是，由于这项技术仍处于起步阶段，存在着代码漏洞、知识库污染、存在泄密风险等问题，在使用时要对信息进行仔细甄别和求证。
相信随着大模型AI技术的不断发展，将深度融入行政管理的各个环节，深度实现智能化，大幅减少人力成本与时间损耗，以更高效、更智能、更安全的姿态，助力科技行政管理迈向现代化、数字化的全新高度，为高效能治理体系的创新发展注入磅礴动力。
最后
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？
答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）
当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。
对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。
如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！
下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。
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最后
1、大模型学习路线
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）
4、AI大模型最新行业报告
2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、面试试题/经验
【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】
【AI 大模型面试真题（102 道）】
【LLMs 面试真题（97 道）】
6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
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
…
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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