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表格数据分析

Answer

以下是关于表格数据分析的相关内容：

  • ChatGPT 助力数据分析：
    • 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT * 查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数处理。
    • 系统提示是表结构信息，对难以理解的字段可告知 GPT 其意义，若有多个表可分开描述。
    • 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。
    • 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射以渲染图表，根据结果数据的维度选择不同的 prompt 传递给 GPT，且结果数据 tableData 已通过 SQL 查询，不能让 GPT 再次生成，以免耗时。
  • 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 - 3 月：
    • 数据来源：Similarweb、Visit，单位：万，变化公式：3 月/2 月 - 1 * 100%。
    • 包括数据分析（446 万）、天花板潜力（1000 亿美元）、对标公司（oracle）、总体趋势（快速增长，88.19%）、月平均增速（70 万 PV/月）、原生产品占比（高）、竞争情况（Top1、Top3 占比，马太效应、网络效应强弱，大厂是否入局及占比，技术门槛）、Top1 公司（非大厂）的相关信息等。
    • 还提供了 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况、赛道月访问总量及构成、23 年 4 月访问量 Top10 等数据。
  • 58 数据分析 161 万：
    • 包含名称、二级分类、三级分类、网址、2 月至 11 月的数据及 11/5 月的变化计算等信息，如帆软数据、RATH、rows.com、亚信科技数智产品、神策数据等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧

1.第一个user prompt：限定SELECT SQL，这里告诉它：不要用SELECT *来查询全部列，且仅回复一条SELECT SQL语句。至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询如mediumtext/longtext这样的长类型字段，可以用count/substring等函数查询这些长类型列。2.system prompt是表结构信息，如有难以理解的字段可以告诉GPT字段的意义，有多个表可分开描述。3.需校验GPT生成的SQL，不通过直接返回提示：抱歉，不支持此类请求。通过再执行SQL查询数据。4.数据分析的user prompt：提示数据分析，限定返回的JSON格式：conclusion、keyMap、title。keyMap的作用：数据key的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的key值，用于映射数据渲染图表。由于支持多维数据，单维度数据的keyMap没有维度项，就存在让GPT返回两种结构的情况。这里我采取分开定义单维度数据和多维度数据的prompt，根据结果数据tableData的维度，用条件运算符选择对应的prompt，再传递给GPT。5.结果数据tableData是跟随接口一起返回到前端，已经通过SQL查询的数据，不能让GPT又生成一次，否则非常耗时。

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%4.6数据分析446万•天花板潜力：1000亿美金；对标公司：oracle•总体趋势：快速增长，88.19%•月平均增速：70万PV/月•原生产品占比：高竞争• Top1：45%• Top3：70%•马太效应：弱•网络效应：中•大厂是否入局：否•大厂占比：低•技术门槛：低Top1公司（非大厂）• Top1产品及所在公司：• Prolific.co•估值：融资3200万$(2023)•最新月PV：200万访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况赛道月访问总量及构成• 2023年4月：月访问量为27.8万，RATH以17万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的61.2%。Webscrape AI以10.8万的访问量位列第二，占赛道月总访问量的39.0%4.6数据分析辅助榜单23年4月访问量Top10aiwatch.ai23年4月~24年3月月访问量增量Top10

58 数据分析 161万

||名称|二级分类|三级分类|网址|2月|3月|4月|5月|6月|7月|8月|9月|10月|11月|迷你图|11/5月-1|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|1|帆软数据|数据分析||https://www.fanruan.com/||||65|64|65|73|62|63|56||O2/I2-1|<br>|2|RATH|数据分析||https://kanaries.net/|5.4|14|17|32|44|62|54|11|20|33||O3/I3-1|<br>|3|rows.com|数据分析||https://rows.com/vision-fd1f404d||||8|92|118|80|62|34|28||O4/I4-1|<br>|4|亚信科技数智产品|数据分析||https://www.asiainfo.com/zh_cn/digital_intelligence_product_system.html||||43|30|58|47|41|29|23||O5/I5-1|<br>|5|神策数据|数据分析||https://www.sensorsdata.cn/||||23|18|21|22|16|17|21||O6/I6-1|

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数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：具有明确的目标，能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统，有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，还有一些具体的数据分析产品智能体，如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体，它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告，数据化呈现且附带信息来源网址便于校正，适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等，可减少信息收集时间，聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中，也有相关的智能体节点，如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
如果我想做数据分析，用什么AI不用翻墙，且免费
以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具： 1. Mistral 发布的全新聊天应用：基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址： 。 2. 亚马逊实验环境平台：安全性和体验不错，在国内不用翻墙就可体验，对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型，无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时，您可以利用 AI 进行信息收集，例如与权威网站结合获取关键数据，辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，不过最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。
2025-02-16
有什么适合销售的AI数据分析及方案梳理的工具
以下是一些适合销售的 AI 数据分析及方案梳理的工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注关键方面。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一各种来源数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 以下是部分 AI 应用示例： 1. 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道，市场规模达数亿美元。 2. 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，运用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布等服务，市场规模达数亿美元。 3. 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品，市场规模达数亿美元。 4. 东方财富网投资分析工具：AI 金融投资分析平台，借助数据分析、机器学习技术，分析金融市场，提供投资建议，市场规模达数十亿美元。
2025-02-15
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行，将数据传给 GPT 分析，最后返回分析结论和建议及结果数据给前端渲染图表。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），自定义分析用户自己上传的数据。用户上传文件，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 。 报告目录包含总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等，并附有重要榜单。 作者介绍及各自负责的工作，如郎瀚威 Will 是 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师，负责数据准备、分类标准图谱准备等。
2025-02-12
数据分析相关的AI应用
以下是关于数据分析相关的 AI 应用的介绍： ChatGPT 助力数据分析： 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图，可随意切换。 个性化分析示例：包括单维度数据、多维度数据（折线图和柱状图）。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可输入提示告诉它用哪个字段作为维度，也可以描述其他数据信息，使分析更为准确。 总结和展望：ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面有显著优势。但案例分析结果可能简单，真正接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。实际业务中处理大量数据需指定允许查询或解析的字段并校验结果，做到前后两次校验更可控。随着技术进步，相信会为数据分析带来更多创新和突破。 100 个 AI 应用中的部分数据分析相关应用： AI 游戏道具推荐系统：利用数据分析和机器学习，根据玩家需求推荐游戏道具，已有游戏内商城推荐功能，市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务：通过数据分析和机器学习，提供精准的分时天气预报，如彩云天气分时预报，市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台：借助数据分析和自然语言处理，分析医疗病历辅助诊断，如医渡云病历分析系统，市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具：运用自然语言处理和机器学习，自动总结会议发言内容，如讯飞听见会议总结功能，市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具：基于图像识别和数据分析，帮助书法爱好者进行临摹，如书法临摹软件，市场规模达数亿美元。
2025-02-08
如何利用 AI辅助数据分析
利用 AI 辅助数据分析可以通过以下方式实现： 1. SQL 分析： 用户描述想分析的内容，后台连接数据库。 附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 不能通过。 校验通过后执行 SQL 返回结果数据，再将数据传给 GPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析： 用户上传文件，如有需要可以简单描述数据、字段意义或作用辅助分析。 前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 此外，利用 AI 技术来辅助写作课题可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2025-02-08
飞书接入deepseek 多维表格处理案例
以下是关于飞书接入 DeepSeek 多维表格处理的相关案例和信息： 自定义 AI（DeepSeek 版）：https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型，以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。 有案例如“笨笨 v 泡泡”的 deepseekr1:7b 模型行测试题分析过程及结果，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/kjYiRS9RE25vywm0EsP6A?token=8615663&lang=zh_CN 。 相关文章和教程： 《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb 。 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh 。 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》：https://mp.weixin.qq.com/s/aIi4tIy0CCINyQE_3AfF_Q ，介绍了如何结合实现批量处理信息、提升工作效率等。 飞书多维表格的接入方法在整理列上这两天直播教程中的所有模板中有提及。 2 月 10 日的社区动态中有 DeepSeek R1 赏析分享会等相关内容。 2 月 14 日的社区动态中有关于另外一款推理模型 zero 的推理过程等相关内容。
2025-02-17
使用飞书机器人（如Coze智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）
以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
我的工作是财务会计，经常需要对账，输入是2个Excel表格，但格式内容都有不少差异，哪些大模型或者工具可以帮我快速完成这个工作？
以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具： 1. Coze 记账管家：它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词，让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等，然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools：可用于统计平台月度账单，例如您可以从平台导出月度明细数据，上传账单给沙盒，让模型统计账单数据和用量，还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI：在金融服务领域，它能帮助改进内部流程，如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，自动创建报告的文本、图表、图形等内容，为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案，以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。
2025-02-15
能对数据表格进行分析，生成分析报告的ai软件
以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息： 1. 在撰写专业区域经济报告方面： 信息收集：可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分：针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 在金融服务领域： 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面：生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，还能帮助发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面：生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面：生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面：生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面： 以菲林诉百度网讯案为例，北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品，不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值，被认定为“法人作品”。软件开发者（所有者）可通过收取软件使用费用等方式获得利益，软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名，但可以采用合理方式表明其享有相关权益。
2025-02-14
飞书多维表格DeepSeek实战
以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学课程安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学大类为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能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，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，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，还有案例展示。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，有《》DeepSeek R1 赏析分享会，专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及对流行谣言的澄清。 2025 年 2 月 10 日，有《》，讲述了 DeepSeek 的崛起原因、V3 模型特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，有《》，介绍了飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合的使用方法和效果。
2025-02-12
请讲一下DeepSeek为什么可以实现之前的大模型实现不了的表格类 任务
DeepSeek 能够实现之前的大模型实现不了的表格类任务，可能有以下原因： 1. 创新的架构和设计：例如 DeepSeek 可能采用了独特的 Transformer 架构或其他创新的模型结构，使其在处理表格类任务时具有更出色的性能。 2. 高效的训练策略：可能通过优化训练过程，如使用特定的算法、数据增强方法或更精准的参数调整，提高了模型在表格任务上的表现。 3. 针对性的优化：针对表格类数据的特点，进行了专门的优化，例如对数据的预处理、特征提取或模型的微调。 4. 资源的有效利用：以相对较少的资金和硬件资源，如 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU，实现了高效的训练和出色的性能。 需要注意的是，以上只是基于提供的信息进行的推测和分析，具体原因还需要更深入的研究和了解 DeepSeek 的技术细节。
2025-02-12