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DeepSeek的主要功能

Answer

DeepSeek 的主要功能包括：

  1. 效果对比：通过 Coze 进行小测试，可对比相关效果。
  2. 使用方法：
    • 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。
  3. 设计思路：
    • 将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，保证人人可用且减轻调试负担。
    • 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。
    • 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。
    • 设计阈值系统，可能会根据反馈修改。
    • 用 XML 进行规范设定，而非 Lisp 和 Markdown。
  4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了思考方向，Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源。

此外，关于 DeepSeek 还有以下相关信息：

  1. 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeek-V3 在全球引发广泛关注。
  2. 华尔街分析师对其有不同反应，在文字能力、数学能力、编程能力等方面有不同表现。
  3. 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型也与 DeepSeek 相关。
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References

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

1月9日 社区动态速览

《[大模型Scaling Law“放缓”的真相与未来方向](https://mp.weixin.qq.com/s/g0OxsI1o5e95jTuu4eg5Tw)》清华大学计算机科学与技术系助理教授，KVCache.AI团队负责人章明星。章老师从大模型当前的发展阶段出发，分享了他关于模型架构演进、大模型Scaling Law的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法，并探讨了未来的发展方向。《[DeepSeek的秘方是硅谷味儿的](https://mp.weixin.qq.com/s/kuYFL2Ks-HEO9CTGLYbE3A)》DeepSeek是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型DeepSeek-V3在全球引发广泛关注。该模型以550万美元和2000块低配版英伟达H800 GPU训练，超越了多个顶级模型，获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek的成功被视为中国式创新的典范，但其独特之处在于其更像一个研究机构，注重技术创新而非商业化运作，吸引了大量年轻的顶尖研究人才。《[AI音视频界的“瑞士军刀”，华人AI初创已与超过2000家知名企业合作](https://mp.weixin.qq.com/s/Ohu2kJU6WbZp7fQQTcrBgg)》Akool是一家成立于2022年的AI音视频初创公司，总部位于加州圣克拉拉，致力于提供高效、智能的视频生成解决方案。其功能包括AI换脸、实时换脸、定制数字人、视频翻译等，旨在服务企业客户，提升其内容创作效率和质量。创始人吕家俊丰富的AI背景，曾在苹果和谷歌工作，强调团队和热情在商业成功中的重要性。

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💹华尔街分析师对DeepSeek的反应：DeepSeek展示出媲美领先AI产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的App Store登顶。Jefferies警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低AI行业进入门槛。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️📝DeepSeek的实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化，表现不错；编程能力略逊于GPT，据用户反馈。GRPO算法替代传统PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)🔗[https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️🎙️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型：

Others are asking
deepseek如何处理图片
DeepSeek 的 JanusPro 模型将图像理解和生成统一在一个模型中，具有以下特点和处理方式： 统一 Transformer 架构：使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 规模和开源：提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 能力表现：Benchmark 表现优异，能力更全面，7B 版本在 GenEval 和 DPGBench 中击败 OpenAI 的 DALLE 3 和 Stable Diffusion。 处理方式： 理解模式：用“超级眼镜”仔细看最大 384x384 大小的图片，还能读文字。 画画模式：用“魔法画笔”自己创作同样大小的图片。 训练方法：先自己看很多图画书学习（预训练），然后老师手把手教（监督微调），最后用“精华浓缩法”保存最好的学习成果。 Transformer 大一统架构： 理解部分：输入包括一张“Clean Image”（干净图像）和“Und.Prompt”（理解提示），经过处理后由大语言模型输出，再通过“Text DeTokenizer”（文本去标记器）处理得到响应。 生成部分：输入包括“Gen.Prompt”（生成提示）和一张“Noisy Image”（含噪图像），经过处理后在“Gen.Decoder”（生成解码器）中不断更新，最终完成图像生成。 模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus
2025-02-02
deepseek使用手册
以下是关于 DeepSeek 的使用手册： 效果对比： 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看： 如何使用： 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. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 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）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢： 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。 在生成 2048 游戏中的使用： 1. 可以使用任意 AI 工具获得代码，当然专业代码模型表现更优。 Cursor：使用 cursor 可以不用下载上一步中的 Pycharm，网址：https://www.cursor.com/。通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型 Claude3.5sonnet、GPT4o 等语言模型，包括用 cursor small 也试了，最好是指令更详细一些，比如：我想做个 2048 游戏，请用上 pygame 库。 Deepseek（新手推荐这个，2→3.2→4 这样路径）：网址：https://www.deepseek.com/zh 。只需要获得游戏代码即可，Deepseek 很方便，国内能访问，网页登录很方面，目前完全免费！点击开始对话，左边选择代码助手，直接向神龙许愿吧。 通义灵码：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”（如图：），安装通义灵码插件（目前免费）。 JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”（如图：），安装 Jetbrain AI assistant 插件（收费，目前有 7 天免费试用）。 Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等等。 无影的晓颖 AI 助手：在云栖大会上有过使用。晓颖助手内置在云电脑里，无影也是阿里旗下的，晓颖助手的使用很流畅，只是需要在无影的云电脑中。 使用技巧： 1. 先了解下优势和特点： 推理型大模型：DeepSeek 的核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。 更懂人话：DeepSeek 能够理解用户用“人话”表达的需求，而不需要用户学习和使用特定的提示词模板。 深度思考：DeepSeek 在回答问题时能够进行深度思考，而不是简单地罗列信息。 文风转换器：DeepSeek 可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 2. 使用 DeepSeek 的正确方法： 可以扔掉提示词模板：用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，提示词模板的目的是清晰表达，如果使用也完全没问题。 让 DeepSeek“说人话”：在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，可以让 DeepSeek 的回答更加通俗易懂。 激发深度思考：让 DeepSeek 进行批判性思考、反面思考和复盘，以恢复其深度思考能力。 文风转换：通过指定模仿的作家和文体，让 DeepSeek 生成符合特定风格的文本。
2025-02-02
deepseek教程
以下是关于 DeepSeek 的教程： 网址：https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 获得游戏代码：只需点击开始对话，左边选择代码助手，直接向其许愿即可。 提示词使用： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 。 如何使用： 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. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 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（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向，Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 使用技巧： 特点与优势： 1. 推理型大模型：核心是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 3. 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，不是简单罗列信息。 4. 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 正确方法： 1. 可以扔掉提示词模板：用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，提示词模板的目的是清晰表达，如果使用也完全没问题。 2. 让 DeepSeek“说人话”：在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，可以让 DeepSeek 的回答更加通俗易懂。 3. 激发深度思考：让 DeepSeek 进行批判性思考、反面思考和复盘，以恢复其深度思考能力。 4. 文风转换：通过指定模仿的作家和文体，让 DeepSeek 生成符合特定风格的文本。
2025-02-01
Deepseek本地部署
DeepSeek 是一项非常出色的科技成果，由一家小规模的年轻中国公司开发完成。它具有以下显著特点： 1. 强大的推理能力，可与 O1 比肩。 2. 成本低廉，参数少，训练开销与使用费用小。 3. 开源，任何人都可自行下载与部署，并提供了详细的论文说明训练步骤与窍门，还有可运行在手机上的 mini 模型。 4. 免费，官方提供的服务完全免费，任何人随时随地可用。 5. 支持联网搜索，是暂时唯一支持联网搜索的推理模型。 如果您想使用 DeepSeek，可以直接访问相关网页链接或移动 APP 马上用起来。 另外，关于本地部署，SDXL 在生成时间上，对于高配电脑如 4080ti 显卡，速度在十秒左右，配置较低的需要自行测试。还可以安装 refine 插件，在文生图界面直接使用 refine 模型进一步绘画。 此外，基于多模态大模型的相关代码开源，有动手能力的小伙伴可以自己部署，如在手机上部署 llava，采用 server 方式需要 9 秒，最快只能加速到 1.5 秒，要达到毫秒级，移动端侧推理才是王道。
2025-02-01
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和优势的公司。 DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其在硅谷受到关注和追逐并非近期才发生。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，V2 的论文也在 AI 研究界被广泛分享和讨论。而当时在国内，DeepSeek 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，其秘方是硅谷味儿的。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但 DeepSeek 作为中国最全球化的 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。 DeepSeek 是推理型大模型，具有以下特点与优势： 1. 不需要用户提供详细步骤指令，通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求，无需学习特定提示词模板。 3. 回答问题时能进行深度思考，而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 使用 DeepSeek 的正确方法包括： 1. 可以扔掉提示词模板，用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，使用提示词模板也完全没问题。 2. 在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，让回答更加通俗易懂。 3. 激发深度思考，如让 DeepSeek 进行批判性思考、反面思考和复盘，以恢复其深度思考能力。 4. 通过指定模仿的作家和文体，让 DeepSeek 生成符合特定风格的文本。
2025-02-01
能帮我写一份deepseek的洞察分析报告吗
以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告： 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后，有以下感受： 1. 深度思考过程展示：将如何写白皮书的思考过程全程展示，与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同，这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版： 有引用链接：答案的每一句话都标注了引用的网站，方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献：直接在文末列出参考的白皮书，为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量：质量不错，没有明显的 AI 痕迹。 二、华尔街分析师的反应 DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点，Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 三、实际使用表现 1. 文字能力：在中文场景中高度符合日常和写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力：经过优化，表现不错。 3. 编程能力：略逊于 GPT，据用户反馈。 4. 技术创新：采用 GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。
2025-02-01
ai音乐制作功能强大且免费的有哪些？
以下是一些功能强大且免费的 AI 音乐制作工具和平台： 源分离方面： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 创作与制作方面： ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变歌唱声音。 ：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 ：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 ：Audacity®音频编辑器的网页版。 ：前身为‘Definite Technologies’，开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 ：自适应 AI 音乐平台。通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 ：基于 AI 的音乐助手，包括歌词写作助手。 ：实时音乐、音频和视频创作平台。 ：为创意媒体应用提供合成歌声。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。
2025-01-30
waytoagi知识库的对话功能是如何开发的
waytoagi 知识库的对话功能开发涉及以下方面： 1. 提示词的运用：建议从最佳实践中的收录内容开始了解，像李继刚老师的结构化提示词很有意思，使用此类提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有趣的提示词，如“酷老师”“抬杠高手”等，可点开并复制，将其丢进大源模型对话会有不同效果。近期提示词有升级，李金刚老师将其玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 2. 基于飞书 aily 搭建：在飞书 5000 人大群里内置了智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它能自动问答、进行知识搜索、提供文档引用、开展互动教学、更新最新动态、促进社区互动、实现资源共享以及支持多语言问答。用户在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 3. 解决知识库使用问题：整个知识库内容庞大，传统搜索基于关键词及相关性存在不足，需要用更先进的办法如 RAG 技术来解决，在群中提供快速检索信息的方式，使用更加便捷。
2025-01-28
我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息，，如何实现， 并且帮我做出能实现这个功能的工具
目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能，可能需要以下步骤： 1. 声音采集与处理：首先需要采集您的声音，并进行处理和特征提取，以便后续生成语音。 2. 智能体开发：利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接：由于微信的接口限制和安全策略，直接对接微信发送消息可能存在困难，需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置：通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目，可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。
2025-01-26
如何搭建一个知识库自动检索的功能
搭建知识库自动检索功能主要包括以下步骤： 1. 文本预处理：去除无关字符、标准化文本（如转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型如 Word2Vec、GloVe、BERT 等完成。 3. 特征提取：对于整个问题句子，应用进一步的特征提取技术，如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示，以捕捉句子的上下文信息。 4. 向量优化：在某些情况下，问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。 在知识库检索阶段： 1. 文档向量化：将知识库转化为一个巨大的向量库。在大模型的检索中，依靠问题在空间中的向量位置，去寻找距离这个向量最近的其他词句，然后完成检索。 2. 配置知识库： 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传相关文档。 建立索引：进入，根据引导创建新的知识库，并选择上传的文件，其他参数保持默认。选择向量存储类型时，如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADBPG。 引用知识：完成知识库的创建后，返回进入到创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外，因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程：文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把 Documents 切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、Output（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案）。文本加载器则是将用户提供的文本加载到内存中，便于进行后续的处理。
2025-01-26
有哪个大模型工具可以提供“word文本转excel表格”功能
以下是一些可以将 word 文本转 excel 表格的大模型相关方法： 1. Markdown 格式输出 Markdown 编辑器 Excel：将大模型的输出结果复制到 Markdown 编辑器（如 Typora），然后再直接复制到 Excel，就可以得到直接可用的数据文档。 2. Markdown 格式输出 Excel 数据分组：把大模型的输出直接复制到 Excel，一般使用 Excel 的数据分列功能，用“|”作为分隔符号处理数据。 3. Markdown 格式输出 Excel 数据分组：要求大模型把输出转换成 CSV 格式，然后把结果复制到 txt 文档，另存为成 csv 文件（注意：txt 另存为时，文件后缀名更改为.csv，编码选择 ANSI）。
2025-01-21
有哪个大模型工具可以提供“word技术规范书转功能清单”功能
目前尚未有确切的大模型工具专门提供“word 技术规范书转功能清单”的功能。但一些通用的自然语言处理工具和办公软件的插件可能会对您有所帮助，例如一些基于云服务的办公自动化工具，不过其效果可能因具体的文档内容和格式而有所差异。
2025-01-21
我是一个AI小白，我使用AI的主要目的是使用这些工具，简化我工作中费时费力的事情，比如：表格的制作，筛选数据；图片的抠图，渲染，产品的口播介绍；日常工厂管理文件的编写及执行步骤；工作手册及岗位绩效的编写；作业指导书的编写
以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：
2025-01-30
我是一家企业服务公司的负责人，我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划，搭建新媒体矩阵账号，请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。
2025-01-25
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说，在面对未来的AI时代，需要学习编程的基础知识吗？系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习），学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24
人工智能的主要分支都有哪些
人工智能的主要分支包括： 1. 自然语言处理（NLP）：涵盖自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），要求机器准确理解和生成人类语言，是人工智能领域中不可或缺的重要分支。 2. 机器学习：是实现人工智能的途径之一，近 30 多年已发展为多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 3. 推理：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也称为预测或推断。 4. 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，使其能够适应特定功能。 此外，“人工智能”的概念自 1956 年提出后，其所涵盖的理论范围及技术方法不断扩展，如今已应用于不同领域。
2025-01-21
ai现在主要用于哪个方面
人工智能（AI）目前已广泛应用于多个领域，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者做出明智决策。 客户服务，提供 24/7 服务。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和购物体验。 动态定价，根据市场需求调整价格。 聊天机器人，回答客户问题。 4. 制造业： 预测性维护，避免机器故障停机。 质量控制，检测产品缺陷。 供应链管理，优化供应链提高效率。 机器人自动化，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶技术，实现自主导航驾驶。 车辆安全系统，预防事故。 个性化用户体验，根据偏好调整车辆设置。 预测性维护，减少停机和维修成本。 生产自动化，提高制造效率和质量。 销售和市场分析，制定营销策略。 电动化和能源管理，优化电池使用和充电策略。 共享出行服务，提高服务效率和满意度。 语音助手和车载娱乐，方便控制和获取信息。 车辆远程监控和诊断，及时了解车辆状况。
2025-01-19
概括论文主要内容
以下是对这三篇论文的主要内容概括： 《20240301:1bit LLMs》 作者：Shuming Ma 等 核心观点：提出新的 1bit LLM 变体 BitNet b1.58，在保持与全精度 Transformer LLM 相同性能的同时，显著降低延迟、内存、吞吐量和能源消耗。 亮点：定义新的训练高性能且成本效益的 LLM 的缩放法则和方法，开启为 1bit LLMs 设计特定硬件的新计算范式。 核心贡献：在 3B 模型大小时，与 FP16 LLM 基线在困惑度和端任务性能方面匹配，同时在内存、延迟和能源消耗方面有显著提升。 动机：解决随着 LLMs 规模和能力快速增长带来的部署挑战和环境经济影响。 《20240227:ScreenAI》 作者：Gilles Baechler 等 核心观点：介绍专门用于理解和处理用户界面和信息图表的视图语言模型 ScreenAI。 亮点：通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略，以及在独特的数据集混合上进行训练，实现了在 UI 和信息图表理解任务上的新最佳性能。 核心贡献：在只有 50 亿参数的情况下，在多个基于 UI 和信息图表的任务上取得新的最佳性能，在其他任务上也表现出色。 动机：解决 UI 和信息图表的复杂性，应对其对单一模型理解、推理和交互提出的挑战。 《20240305:Claude 3》 作者：Anthropic 核心观点：介绍 Anthropic 开发的 Claude 3 模型家族，包括 Opus、Sonnet 和 Haiku，在多模态输入、推理、数学和编码方面表现出色，并分析了安全性和社会影响。 亮点：在多个基准测试中取得最先进的结果，非英语语言流畅度提高，适合全球受众；Claude 3 Opus 在推理、数学和编码方面设定新标准，Haiku 是最快速且成本最低的模型，具备视觉能力。 核心贡献：通过多模态输入能力和工具使用提供丰富上下文和扩展用例。 动机：致力于开发安全、负责任的 AI 系统，支持企业自动化任务、生成收入、进行复杂的财务预测和加速研发。
2025-01-19