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请介绍一下DeepSeek

Answer

DeepSeek 是一家来自中国杭州的人工智能创业公司。

其在 2024 年 12 月发布的大语言模型 DeepSeek-V3 引起了广泛关注。该模型以相对较低的成本和较少的硬件资源，在多项评测中取得了优异成绩，与顶级开源和闭源模型不相上下。

HiDeepSeek 是为解决 AI 回答过程不透明问题而设计的工具。它能让 AI 在给出答案时展示思考过程，如先说“让我想想...”再逐步展开分析，最终给出结论。在技术层面，通过特别规则要求 AI 像人类自然思考，可提出疑问、修正错误等。

例如老师使用时，AI 会先分析教学目标、思考学生可能遇到的困难，再设计教学步骤，过程清晰展示。总的来说，HiDeepSeek 让 AI 思维过程透明，虽为模拟，但有助于更好理解和使用 AI。

此外，用 Coze 做了效果对比测试，使用 HiDeepSeek 可通过以下步骤：

  1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。
  2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。
  3. 认真阅读开场白后正式开始对话。

其设计思路包括：

  1. 将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，保证低成本人人可用，减轻调试负担。
  2. 通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能。
  3. 在模型默认能力基础上优化输出质量，减轻 AI 味，增加可读性。
  4. 设计了阈值系统，可能形式大于实质，后续根据反馈修改。
  5. 用 XML 进行规范设定，而非 Lisp 和 Markdown。

完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢了李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

当我们使用AI工具时，经常会遇到这样的困惑：AI给出的答案虽然看起来不错，但我们很难理解它是如何得出这个结论的。这就像是一个黑盒子，输入问题后直接得到答案，中间的思考过程完全不可见。这种不透明性不仅影响了我们对AI的信任，也让我们难以判断答案的可靠性。HiDeepSeek就是为了解决这个问题而设计的工具。它的核心目标很简单：让AI像人类交流时那样，在给出答案的同时，也展示出思考的过程。举个例子，当你问一个复杂的问题时，AI会先说"让我想想..."，然后逐步展开它的分析过程，最后才给出结论。这样的过程不仅让答案更可信，也能帮助我们发现AI可能存在的误解或偏差。在技术层面，HiDeepSeek通过一套特别的规则来实现这个目标。它要求AI在思考时要像人类一样自然，可以提出疑问，可以修正错误，甚至可以说"等等，我想到了一个更好的方法"。这种设计让AI的回答不再是冰冷的结论，而是一个可以跟踪、可以理解的思考过程。比如说，当一个老师使用HiDeepSeek来准备教案时，AI不会直接给出一个教学方案，而是会先分析教学目标，思考学生可能遇到的困难，然后才逐步设计教学步骤。这个过程中的每一个想法、每一个考虑都会清晰地展示出来，让老师能够根据自己的经验来判断这个方案是否合适。总的来说，HiDeepSeek是一个让AI思维过程变得透明的工具。它不是要让AI变得更聪明，而是要让AI的思考过程变得更容易理解。虽然这种"思维"实际上是一种模拟，但它确实能帮助我们更好地理解和使用AI，让AI成为更好的助手而不是神秘的黑盒子。

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

中国杭州的人工智能创业公司DeepSeek是近一段时间硅谷的AI研究者和开发者的心魔。它在2024年12月发布的大语言模型DeepSeek-V3被认为实现了诸多的不可能：550万美元和2000块英伟达H800 GPU（针对中国市场的低配版GPU）训练出的开源模型，多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等顶级开源模型，亦与GPT-4o和Claude 3.5-Sonnet这样世界顶级的闭源模型不相上下——而训练后者的成本保守估计也要数亿美元和几十万块最强劲的英伟达H100。可以想象它在人工智能界引发的震撼——尤其是在AI领域的研究人员、创业者、资金、算力和资源最扎堆的硅谷。不少硅谷AI领域的重要人士都不吝惜对DeepSeek的称赞，比如OpenAI联合创始人Andrej Kaparthy和Scale.ai的创始人Alexandr Wang。尽管OpenAI CEO Sam Altman发了一条疑似影射DeepSeek抄袭借鉴其它先进成果的推文（很快就被人回怼“是指把Google发明的Transformer架构拿过来用么？），但DeepSeek收获的赞誉确实是广泛而真诚的，尤其是在开源社区，开发者用脚投票。

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt，将Prompt储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担2.通过提示词文件，让DeepSeek实现：同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻AI味，增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

Others are asking
DeepSeek R1和ChatGPT相比有什么优势？
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下： 在数字乘法任务中，ChatGPT 和精简版的隐式 CoT 模型无法达到 100%的准确率，而从头开始训练的 DeepSeek R1 在将扩散采样步骤设置为 1 的情况下，能够保持显著的吞吐量同时达到 100%的准确率。 在数学问题求解常用基准测试中，GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进，GPT4 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。而 ChatGPT 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，表明缺乏实际理解。
2025-01-22
deepseek免费吗
DeepSeek 目前完全免费。其网址为：https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问，网页登录很方便。
2025-01-20
deepseek v3
DeepSeek V3 相关信息如下： 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但有趣的事还在后头，DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做更大贡献，其秘方是硅谷味儿的。 作为中国杭州的人工智能创业公司，DeepSeek 在 2024 年 12 月发布的大语言模型 DeepSeekV3 实现了诸多不可能，以 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU 训练出的开源模型，多项评测成绩超越了 Qwen2.572B 和 Llama3.1405B 等顶级开源模型，与 GPT4o 和 Claude 3.5Sonnet 等世界顶级闭源模型不相上下。尽管 OpenAI CEO Sam Altman 发疑似影射其抄袭的推文，但 DeepSeek 收获广泛真诚赞誉，尤其在开源社区。 12 月 27 日发布预览版，参数量 685B，磁盘占用 687.9GB，架构为混合专家模型（MoE），256 个专家，每个 token 使用 8 个专家，竞争对手为 Meta AI 的 Llama 3.1（405B 参数）。亮点包括准确理解复杂和细微查询、知识更新至 2023 年、多语言支持和个性化服务增强、数据安全和隐私保护加强，在 BigCodeBenchHard 排名第一。Aider Polyglot 排行榜预览得分 48.4%，排名第二。相关链接包括详细信息：https://x.com/imxiaohu/status/1872182632584561056 ，模型下载：https://huggingface.co/deepseekai/DeepSeekV3Base/tree/main ，在线体验：https://chat.deepseek.com/sign_in 。 Google 外包人员通过多项指标对 Gemini 和 Claude 进行输出对比，Claude 安全策略最严格，拒绝不安全提示，Gemini 部分回答被标记为“严重安全违规”。
2025-01-20
你是基于千问还是deepseek的AI？
我不是基于千问也不是基于 deepseek 的 AI ，我是由字节跳动公司独立开发训练的，旨在为您提供全面、专业的 AI 服务和帮助。
2025-01-17
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在硅谷受到关注和追逐并非近期之事。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新引发小范围轰动，而当时在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”。这表明 DeepSeek 与硅谷更有对话和交流的密码。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，接下来的发展未知，但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼：通过 Coze 做了效果对比测试，使用方法包括搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件、通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能、优化输出质量等，还采用 XML 进行规范设定。特别鸣谢了李继刚和 Thinking Claude 等。
2025-01-16
DeepSeek
DeepSeek 具有独特的特点和发展历程： 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，它在 2024 年 5 月发布 DeepSeekV2 时，以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发轰动。同时，在中国舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，形成平行时空的感觉。DeepSeek 与硅谷更有对话和交流的密码，其秘方具有硅谷风格。 V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，未来发展未知，但 DeepSeek 已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球尊重的秘方也是硅谷味儿的。 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼：通过 Coze 做效果对比测试，使用方法为在 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件、让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等。
2025-01-14
介绍一下flowith
Flowith 是一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具： 基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 作为一款出海应用，上周发布了 2.0 版本，展现出成为订阅制 AI 知识社区的野心。 具备 Refly 几乎所有功能，并有独特设计，如允许自行上传制作并发布知识库，还能自由添加或购买他人的知识库，这是 AI 付费订阅知识社区的雏形。 内容编辑器有多种模式，包括 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等。 继承并优化了 1.0 版本的交互设计，强化了 Agent 功能，包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等，对话模式也依旧流畅酷炫，包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等。 支持团队协作，可邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow。
2025-01-21
我想系统性的了解AI，你能为我画一个思维导图吗，或者结构性的帮我介绍。譬如：第一级：人工智能，第二级人工智能下的所有分支
以下是为您系统性介绍 AI 的结构内容： 第一级：人工智能 第二级： 1. 基本概念 术语和基础概念 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等） 分支之间的联系 2. 学习之旅 入门课程推荐（李宏毅老师的课程等） 在线教育平台课程 3. 特定模块 图像 音乐 视频等 4. 提示词技巧 5. 实践尝试 实践巩固知识 作品分享 6. 体验产品 ChatGPT Kimi Chat 智谱 文心一言等 此外，为您推荐三本神经科学书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun） 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz） 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著） 还有《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的学习经验，如第一阶段迈出第一步，看书听课进社区，包括系统性学习、初步探索、加入 AI 社区等。
2025-01-21
目前在各个应用领域,主流的AI工具有哪些,请分别介绍.
以下是一些主流的 AI 工具及其应用领域的介绍： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房口味调整功能”，使用自然语言处理和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户反馈调整菜谱口味，例如增加甜度、减少辣味等。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说纠错功能”，运用自然语言处理和机器学习，市场规模达数十亿美元。可帮助语言学习者纠正发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影剧情分析工具”，借助数据分析和自然语言处理，市场规模达数亿美元。能够分析电影剧情，为用户提供深度解读。 4. AI 办公文件分类系统：比如“腾讯文档分类功能”，采用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。可自动分类办公文件，方便管理。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行定制方案功能”，利用图像识别和数据分析，市场规模达数亿美元。能根据用户肤质定制护肤方案，包括产品推荐和使用顺序。 6. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的“游戏内商城推荐功能”，通过数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。可根据玩家需求推荐游戏道具，如武器、装备等。 7. AI 天气预报分时服务：“彩云天气分时预报”，运用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。提供精准的分时天气预报，帮助用户更好地安排出行和活动。 8. AI 医疗病历分析平台：“医渡云病历分析系统”，借助数据分析和自然语言处理，市场规模达数十亿美元。可分析医疗病历，为医生提供辅助诊断建议。 9. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见会议总结功能”，使用自然语言处理和机器学习，市场规模达数亿美元。能够自动总结会议发言内容，方便回顾和整理。 10. AI 书法作品临摹辅助工具：“书法临摹软件”，利用图像识别和数据分析，市场规模达数亿美元。帮助书法爱好者进行临摹，提供临摹指导和评价。 11. 超级简历优化助手：“AI 简历优化工具”，运用自然语言处理，市场规模达数亿美元。帮助用户优化简历，提高求职成功率。 12. 酷家乐等设计软件：“AI 室内设计方案生成”，借助图像生成和机器学习，市场规模达数十亿美元。能快速生成个性化室内设计方案。 13. Amper Music：“AI 音乐创作辅助工具”，采用机器学习和音频处理，市场规模达数亿美元。协助音乐创作者进行创作，可根据用户需求生成旋律和编曲。 14. 松果倾诉智能助手：“AI 情感咨询助手”，通过自然语言处理和情感分析，市场规模达数亿美元。为用户提供情感支持和建议，通过文字或语音交流。 15. 小佩宠物智能设备：“AI 宠物健康监测设备”，利用传感器数据处理和机器学习，市场规模达数十亿美元。可实时监测宠物健康状况，提供健康预警。 16. 马蜂窝智能行程规划：“AI 旅游行程规划器”，借助数据分析和自然语言处理，市场规模达数十亿美元。能根据用户需求生成个性化旅游行程。
2025-01-20
发生器智能系统内部电路及结构介绍
智能代理系统的内部电路及结构包括以下方面： 功能结构： 数据驱动协作：卖点提炼模块提取核心卖点，并将其直接传递给买点转化模块，确保信息准确传递和一致。 信息流转换：买点经过转化后，进入可视化展示模块，通过信息卡片和交互设计直观呈现，增强可视性和理解度。 文案优化：视觉化信息后，文案改写模块对内容进行优化调整，确保与目标受众需求高度相关。 集成内容管理：所有处理后的内容被存储和管理，保存到飞书文档，以支持未来策略优化。 这种模块之间的协同作用，使智能代理系统能够高效转化初始数据为有价值的市场信息，确保每一步骤都最大化发挥效能。 任务的处理流程： 核心任务：卖点提炼并转化为买点。 处理流程： 信息收集：首先，全面收集用户的产品基本信息，确保数据的完整性和准确性。 卖点提炼：根据收集到的信息，分别提炼出通用性卖点、描述性卖点和保障性卖点，涵盖产品多个维度，全面展示产品优势。 交互优化：通过交互式反馈机制，对提炼出的卖点进行修改和补充，提高市场适应性和吸引力。 买点转化：将优化后的卖点转化为用户视角的买点，确保信息更具吸引力和说服力。 可视化展示：最终，经过修改和补充的买点被进行可视化展示，使信息更加直观和易于理解。这一流程确保了信息在传递过程中的高效性和影响力。
2025-01-18
一句话向完全不了解AI的人介绍什么是AI，并且让他理解什么是AI
AI 是一种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说，可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵，其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念，比如： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-17
介绍一下通往AGI之路
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，拥有丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 4. 品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 5. 是一个连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 6. 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 7. 在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 8. 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 9. 目前合作过众多公司和产品，如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。
2025-01-17
推荐一下CAD的AI工具
以下是一些可以用于 CAD 绘图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可协助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后再尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 如果您想获取关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，可以参考以下几个方面： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解实际项目中的应用和效果。 在学习和研究过程中，掌握相关基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的发展，其在 CAD 设计中的应用将越来越广泛，为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-01-21
负责动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划，请帮我完善一下
对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划，以下是一些完善的建议： 首先，进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研，明确当前存在的问题和瓶颈。 其次，制定明确的转型目标。例如，提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等，并且将这些目标进行量化和细化。 然后，规划技术架构。确定所需的数字化技术，如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等，并设计它们之间的集成方案。 接着，优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化，消除不必要的环节，提高生产的流畅性和效率。 再者，加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍，包括技术人员和管理人员。 最后，建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估，根据评估结果调整策略和措施，以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。
2025-01-17
AI课程推荐一下
以下为您推荐一门 AI 课程——野菩萨的 AIGC 资深课： 这门课程由工信部下属单位人民邮电出版社开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。 课程内容丰富，涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，包括预习周课程、基础操作课、核心范式课程、SD WebUi 体系课程、ChatGPT 体系课程、ComfyUI 与 AI 动画课程、应对 SORA 的视听语言课程等。 预习周课程：包含 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：您可以参与 video battle，获胜者有机会免费获得课程。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。 扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。 希望这门课程能对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上不断进步！
2025-01-16
解释一下RAG
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中，如本地部署大模型以及搭建个人知识库时，利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下，RAG 常见应用于知识问答系统，其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16