DeepSeek 的 V3 版本在以下云计算厂商中的使用情况如下： 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费，包括 DeepSeekV3。即日至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：未提及 DeepSeekV3 版本的相关配置和使用情况。 Gitee AI：未提及 DeepSeekV3 版本的相关配置和使用情况。 需要注意的是，不同云计算厂商的配置和价格可能会有所变化，建议您在实际使用时进一步了解和确认。

以下是关于 PC 端 DeepSeek 下载的信息： 有两篇相关论文可供下载，在 PC 端，鼠标移到文章上面会出现下载链接，手机端操作类似。 此外，还提到了一些关于 DeepSeek 的技巧分享，如万能提示词的使用，以及官网搜索不能用时可使用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。

在 AI 绘画中，模型具有以下含义和特点： 1. 大模型如同主菜或主食，是生成图片的基础框架，决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型（Lora）如同佐料或调料包，能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制，比如改变人物形象、画风，添加模型中原本没有的元素，如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要，大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有：。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同。例如，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。

RAGflow 能力拆解： 文档拆分方式： 通用模式：主要参考每个块的 token 数量，同时考虑语意完整性，切分段落点通常在句号或叹号等完整句子结束处。拆分结果和 langchain 的拆分大同小异。 Q&A 问答对：将左边内容加上“问题:”，右边内容加上“回答:”，数据清洗工作量大。 简历：解析容易失败，需要匹配关键词才能解析，建议官方给出简历模板。 手册：一整段文字提取，分割处在页面分页、段落分段处，块大小通常较大。 表格：拆分后每一行被当成一个块，第一行的表头插入到每一块头部。对没有特殊字符的表格信息处理较好，对图片内的公式做了 OCR 检测。 数据清洗：RAGflow 提供分段后的数据处理，可自行添加、修改数据或为数据加标签。测试发现，RAGflow 召回会同时使用向量相似度和关键词相似度并加权得到混合相似度，关键词相似度不仅匹配文本段内容还匹配关键词标签内容，单个实体在关键词中出现即为 100%。需要在检索获得的内容块中同时包含“问题信息”和“答案信息”，大模型才能解答。RAGflow 没提供对外接口，做聊天或其他应用时不方便。 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式：基于模块化RAG 自定义 RAG Flow： 原创刘焕勇老刘说 NLP 于 2024 年 1 月 29 日 18:31 发表于北京。在上一篇文章中介绍了模块化RAG 的相关工作，重点论述了每个模块中的构成细节。本文将从三个方面深入探讨 RAG Flow 的设计思路，分别是典型的 RAG Flow 模式、特定的 RAG 流实现以及最佳的行业案例。在典型的 RAG Flow 模式方面，将介绍 3 种微调阶段模式和 4 种推理阶段模式供大家参考思考。

Dify 相关信息如下： 构建知识库的具体步骤： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库。 平台特点： 是一个开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，通过开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。

以下是一些语音处理和视频处理工具的相关信息： Notebook LM： 文字文档处理：可导入人工智能相关的 PDF 格式论文，左侧栏快速加载，提供常见问题解答、学习指南、目录、时间轴、简报文档等功能，对不相关问题会拒绝回复。 视频处理：可复制 YouTube 视频网址链接进行处理，操作与文字文档类似，但文本输出格式存在问题。 音频播客处理：可自定义或使用默认设置生成音频播客，能控制时长范围，最长约 15 分钟，最短 1 2 分钟，生成内容自然。 老金：Voice 语音识别与发送语音 音频处理工具 ffmpeg：点击地址进行安装 讯飞 API key 申请：讯飞免费一年，量很大，足够用。在讯飞上申请一个 API Key，网址为：https://www.xfyun.cn/services/rtasr 。进入控制台创建应用，获取 3 个要用到的 Key。 配置 Cow：打开根目录的 config.json 进行总开关配置，按需配置，开启是 true，关闭是 false。因发送语音不能是语音条，所以只开了语音识别。配置讯飞的 key，进入/chatgptonwechat/voice/xunfei 下的 config.json，把对应的 key 配置进来即可。配置完成，重新扫码登录。 MMVid：一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。应用场景包括快速的视频剪辑、快速的图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务。能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这样大语言模型就能够理解视频内容。

以下是关于合规性审查的相关内容： 套壳产品的合规管理策略： 1. 深入了解相关法律法规：企业应熟悉涉及知识产权、消费者权益保护、产品安全、市场监管等方面的法律法规，确保产品设计、生产、销售和营销活动符合这些法律法规。 2. 尊重知识产权：对于采用或参考他人作品的产品，确保已获得必要的许可和授权，避免侵犯版权、商标权、专利权等。 3. 进行产品合规性审查：在产品开发阶段，进行合规性审查，确保产品设计、材料和功能符合所有适用的行业标准和法规。 4. 建立风险管理机制：制定风险评估和管理流程，定期评估产品的合规性风险，并制定相应的风险缓解措施。 5. 加强质量控制：确保产品经过严格的质量控制流程，符合消费者安全和产品质量的标准。 6. 透明和诚实的营销：在产品推广和营销中，确保所有声明都是准确、透明和不具误导性的。 7. 建立监督和审计流程：定期对产品和业务流程进行内部审计，以确保持续的合规性。 8. 员工培训和意识提升：对员工进行合规和道德培训，确保他们理解公司政策和相关法律法规，以及他们在维护合规性方面的责任。 9. 建立应急响应计划：制定应对潜在合规问题和危机情况的应急计划，包括迅速反应机制、责任分配、沟通策略等。 10. 与法律顾问合作：在关键的产品开发和市场推广阶段，与法律专家合作，以确保所有操作符合法律要求。 AI 陪伴产品的合规措施： 为了确保 AI 陪伴产品的合规性，制造商和开发者需要采取一系列措施。这包括遵循数据保护法规，设计安全的软硬件，确保儿童用户的隐私和安全，提供产品的透明度和可解释性，避免偏见和歧视，确保用户充分理解他们的权利和义务，考虑产品对用户心理健康和社会行为的影响，定期对产品进行监测和更新，进行合规性审核和认证，以及提供用户教育和支持服务。 金融服务业中生成式 AI 对合规性的作用： 1. 高效筛查：生成式 AI 模型可以迅速将任何个体在不同系统中的关键信息汇总并呈现给合规官员，使合规官员能更快地得出交易是否存在问题的答案。 2. 更准确地预测洗钱者：根据过去 10 年的可疑活动报告（SARs）进行训练的模型，无需明确告诉模型洗钱者是什么，AI 可以用来检测报告中的新模式，并创建其自己对洗钱者构成的定义。 3. 更快的文档分析：合规部门负责确保公司的内部政策和程序得到遵守，并且遵循监管要求。生成式 AI 可以分析大量的文档，如合同、报告和电子邮件，并标记需要进一步调查的潜在问题或关注区域。 4. 培训和教育：生成式 AI 可以用于开发培训材料，并模拟真实世界的场景，以教育合规官员关于最佳实践以及如何识别潜在风险和不合规行为。 5. 新进入者可以使用来自数十个机构的公开可用合规数据进行自我启动，并使搜索和综合变得更快、更便捷。较大的公司从多年收集的数据中受益，但他们需要设计适当的隐私功能。合规长期以来一直被视为一个由过时技术支持的不断增长的成本中心。生成式 AI 将改变这一点。 总之，套壳产品虽可能带来短期经济效益，但长期潜在风险不容忽视，企业应采取全面合规管理策略。AI 陪伴产品在带来便利的同时也带来挑战，制造商和开发者须承担社会责任确保合规性和安全性。金融服务业中生成式 AI 能改善合规性，但也需注意隐私功能设计等问题。

以下是关于使用 DeepSeek 写小说的相关信息： 比赛要求： 主题：反转 字数：1000 字内 考量点：反差强烈、出乎意料、前文有铺垫且反转合理 制作工具：DeepSeek 使用地址：https://www.deepseek.com/ 推荐使用深度思考 R1 模型 允许人为轻微调整 不建议出现：鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，可能导致落选 投稿方式：通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】点击投稿，链接直达：https://pd.qq.com/s/p9z7r8c0?businessType=9 ，提交内容：小说名+具体正文（建议：用 AI 生成小说封面，同时上传封面更有吸引力） 社区直播 AI 评选： 时间：2 月 16 日晚 8 点 地址：通往 AGI 之路视频号现场直播看如何用 AI 评选出最佳小说家 须知：参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号用于社群运营、展览、展示等用途。主办方拥有最终解释权。 比赛周期： 开启时间：2025 年 2 月 9 日 截止时间：2025 年 2 月 16 日晚 8 点 评选时间：2025 年 2 月 16 日晚 8 点社区直播 AI 评选 社区共学：时间为 2 月 9 日晚 8 点，地址：通往 AGI 之路视频号解锁 DeepSeek 写小说。 此外，还有关于 DeepSeek 写小说的智能纪要，包括从 Deepseek R1 提示词过渡到小说写作的探讨，模型应用和创作的讨论，以及 AI 创作交流与线下活动分享等内容。

以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例： 方案： 1. 知识收集：学习如何有效地收集、整理和检索信息，例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理：通过实际操作，体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理：使用工具对数据进行转换、提取和呈现，如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结：总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例： 1. 知识收集与整理： 通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具：https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展：https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天：https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语，根据不同类型提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理： 下载视频：Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS：https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库： 将文本转换成向量（如使用 embeddings API），先把大文本拆分成若干小文本块（chunk），将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存，当用户提问时，通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章，如“文本块 1：本文作者：越山。xxxx。”“文本块 2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享 AI 应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。”等，当提问“此文作者是谁？”时，可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门： 提示词：现成好用的 Prompt： AI Agent：Agent 工具 小白的 Coze 之旅： AI Pic：现在主流的 AI 绘图工具网站：

美国的语言模型主要有 OpenAI 的 GPT4 、谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的语言模型、谷歌的 LaMDA 等。其中，Llama 3.1 是较大的版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡。此外，还包括被评估的如 GPT3 、PaLM 等语言模型。