使用sider还是chatgpt

DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。

以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。

以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。

DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面： 1. 在 App Store 排名上，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部和市场投放，完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面，DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面，DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上，DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练。 6. 在回答用户问题时，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，以提升最终回答的质量，而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面：DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型，但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如，DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略，使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。

以下是关于 ChatGPT 和 SideR（推测您想说的是 OppenheimerGPT）的优劣对比： ChatGPT 的优势： 相对于之前的版本，如 ChatGPT 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进，在许多复杂问题中展示了更深入的理解，并能够应用适当的推理。 ChatGPT 的劣势： 通常会采用低级启发式方法，提到与问题仅是表面相关的公式和概念，这表明缺乏实际理解。 存在事实不准确的问题。 OppenheimerGPT 的优势： 提供一体化的 AI 动力体验，同时访问 ChatGPT 和 Bard。 轻松查询访问，快速获取答案，无需切换标签。 实时提示镜像，确保全面回答查询。 多个菜单栏实例，支持并行探索和多任务处理。 超人类键盘快捷键，提高应用程序交互效率。 OppenheimerGPT 的劣势： 只能在 MacOS 上使用。 产品可能存在一些限制或局限性，用户需注意它们的适用范围和功能限制。

ChatGPT 和集成式插件 sider 各有特点和优势。 对于 ChatGPT： 有历史老师用 GPT 给学生讲课的案例，但需注意其模拟历史的内容可能存在错误和幻觉。 插件可以解决与大型语言模型相关的多种挑战，如“幻觉”、跟上最新事件以及访问专有信息源。 目前已有 Expedia、FiscalNote、Instacart 等公司创建了各种插件，提供行程规划、数据集访问、语言学习等功能。 关于集成式插件 sider 的相关信息，上述知识库中未提及。 如果您能更明确地说明您的使用场景和需求，将有助于更准确地为您比较二者的适用性。

ChatGPT 插件（ChatGPT Plugins）是为语言模型设计的工具，以安全为核心原则，能帮助 ChatGPT 访问最新信息、进行计算或使用第三方服务。其官网链接为：https://openai.com/blog/chatgptplugins 。插件开发人员可依据文档（https://openai.com/blog/chatgptplugins?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia）为 ChatGPT 构建插件，在展示给语言模型的提示中列出已启用的插件，并提供说明文档告知模型如何使用每个插件。插件能让模型访问真实世界和最新数据，包括训练数据中未包含的过于最新、过于个人或过于特定的信息。根据用户明确请求，插件还能使语言模型代表用户执行安全和受限制的操作，增加系统整体效用。 此外，还有一些与 ChatGPT 相关的应用案例，比如一个历史老师用 GPT 给学生讲课，以及有人为实现网页字数统计功能而开发的 Tampermonkey 脚本。 至于 sider 插件，上述内容中未提及相关信息。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。

在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。

以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/

以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：包括作家风格移植（如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”）、文体杂交（如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”）、学术口语化（如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”）。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定（“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对不同问题类型进行修正，如过度抽象（“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”）、信息过载（“用电梯演讲格式重新组织结论”）、风格偏移（“回归商务报告语气，删除比喻修辞”）。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作：如分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）、逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 敏感内容处理：如概念脱敏法（“用经济学原理类比说明网络审查机制”）、场景移植法（“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧： 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件，例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构，例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧：获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词：您是一名顶尖的提示词优化专家，请按以下步骤优化下方提示： 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于，重构提示结构（可参考 CRISPE/BROKE 框架）。 生成 3 个优化版本，并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用，一直崩溃，可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读，有直播视频回放和相关论文下载，如。

DeepSeek 的使用说明如下： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 生成单词：输入单词主题、图片风格、单词数量，选择 deepseekr1 模型，可生成指定数量的单词数组，以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词方面，作为专业的单词生成助手，要围绕用户输入主题挖掘相关英语单词，仅输出相关内容，并以规定的数组形式呈现。 产品情况：Deep Research 是基于 AI 模型的产品，使用 GPT4o、o3 等推理模型，结合 UI 交互、搜索引擎等。DeepSeek 只是品牌名，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。