deepseek APP的人均对话轮次是多少

以下是关于 AI 做出爆款 APP 的相关内容： 短期内，AGI 并未迅速催生大量“明星 APP”和“变现机器”。只有 ChatGPT、Charactor.ai 等少数 App 实现了用户突破。大量上层应用 APP 如昙花一现，迅速被 OpenAI 官方取代，且无法做到成本打平，导致投资人极端谨慎，公众对 AI 渐趋麻木。 长期来看，技术稳定且加速迭代。23 年 3 月预测的众多技术，如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等，虽距离商用存在问题，但突破只是时间问题。 生成式 AI 已成为一种现象，每个开发者都在研究其应用，每个企业买家都在需求它。ChatGPT 是最快达到 1 亿 MAU 的应用程序，且第一批杀手级应用已出现，如 Character AI 的参与深度、Github Copilot 的生产力益处、Midjourney 的商业化路径等。开发者是关键，他们创造了各种意想不到的使用案例，AI 应用的形态也在不断发展。 Sequoia Capital 指出，生成式 AI 的第一年推出的应用多为新技术的轻量级演示，未达预期，用户留存率糟糕。但尽管市场存在问题，生成式 AI 开局仍比 SaaS 好，OpenAI 在 2023 年实现了二十亿美元的年化收入，增长迅速。

以下为您介绍几款免费的 AI 数字人 APP： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。

以下是一些在手机端可以使用 AI 工具 API 的聚合聊天 App 相关信息： OpenAI 与 Apple 合作在 iPhone 端实现了 ChatGPT 功能集成，包括 Siri 智能化升级、写作助手、相机 AI 视觉和跨应用使用等功能。例如，Siri 面对复杂或创意性请求会交由 ChatGPT 处理，iPhone 的文本编辑功能提供文本润色、语法检查、内容生成等，长按相机控制键可启动视觉智能功能，所有功能界面都内置了快捷入口直达 ChatGPT 应用。 此外，移动应用榜单中有一些相关应用，如在移动领域月活跃用户数排名榜首的 ChatGPT，还有微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎 Bing、照片美化和虚拟形象制作工具 Remini 等。有五家 AI 公司实现了“双线作战”，它们的网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单，如 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe，以及图片编辑应用 Photoroom、Pixelcut。

以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main

以下是一些可以用于制作海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 使用 AI 快速做一张满意海报的方法如下： 1. 需求场景：当您想发朋友圈、微博等，纯文字不够吸引人，网上图片质量差易撞图，自己手工做的图更具特色。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 使用无界 AI 快速制作海报的指引： 网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 模型：皮克斯卡通。本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。皮克斯卡通模型位置可根据相关指引找到。 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）等。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 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，通过聊天窗口完成收集输入。 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。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，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。但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。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

DeepSeek 可用 API 的获取方式如下： 1. 首先访问 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/）。 2. 进入右上角的 API 开放平台。 3. 早期 deepseek 有赠送额度，如果没有赠送的余额，可以选择去充值，支持美元和人民币两种结算方式，以及各种个性化的充值方式。 4. 创建一个 API key，注意，API key 只会出现一次，请及时保存下来。 在设置代码编辑器方面： 1. 可以下载 cursor（https://www.cursor.com/）或者 vscode（https://code.visualstudio.com/），只要代码编辑器可以下载插件即可。 2. 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。 3. 安装完后，打开三角箭头，就可以看到 RooCline，选中并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek。 API Key：填入已创建的 key。 模型：选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 4. 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。 此外，关于 DeepSeek 还有以下信息： 1. 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥认为 DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果，它具有强大的推理能力、便宜的训练开销与使用费用、开源、免费、联网、本土等优势。 2. 如果非要给 DeepSeek 在全球的人工智能玩家里找一个对标的话，它有点像 2022 年之前的非营利性学术研究机构 OpenAI 和 DeepMind。DeepSeek 目前看上去不太注重产品运营和商业方面的举措。

DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头，原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益，在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力，能够突破传统思维，专注于技术研发和创新，不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样，凭借独特的理念和专注的投入，实现了令人瞩目的成果。

以下是关于 DeepSeek R1 部署的相关信息： DeepSeek R1 大模型成为国民刚需，但官网卡顿且存在不能联网等问题。 实现联网版 R1 大模型的核心路径是通过工作流+DeepSeek R1 大模型。 部署步骤包括： 拥有扣子专业版账号，若为普通账号需自行升级或注册专业号。 开通 DeepSeek R1 大模型，访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，在火山方舟中找到开通管理，开通服务并添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 创建智能体，点击创建完成智能体的创建。

以下是本地部署 DeepSeek 的步骤： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。开通成功后会呈现相应状态。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型： 访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。 添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 4. 创建工作流： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net，注意是“创建对话流”。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：这里需要在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果和选择开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮，系统提示词不需要输入。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。 5. 测试并发布工作流：输入您的测试问题，测试完成后，直接发布工作流。

DeepSeek 的优势主要包括以下几个方面： 1. 核心是推理型大模型，无需用户提供详细步骤指令，能通过理解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，无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，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。 在输出效果方面： 1. 能还原特定的语气，如帝王的语气，且恰到好处，兼顾可读性。 2. 对历史细节异常熟悉，支持“深度探索”和“联网搜索”，能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人的细节，行文的隐喻拿捏高级。 在发展历程中： 1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型和多头潜在注意力机制技术结合，降低模型训练和推理成本，引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以低成本实现超越同类开源模型的性能，媲美闭源模型，成为里程碑。 与 OpenAI 的区别在于： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，DeepSeek 则致力用低成本计算资源实现更高效率。 2. OpenAI 花两年达到 GPT3 时刻，DeepSeek 用一年摘得 V3 圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦预训练的进步，DeepSeek 训练与推理并重。

DeepSeek 的优势主要包括以下几个方面： 1. 核心是推理型大模型，无需用户提供详细步骤指令，能通过理解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，无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，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。 在输出效果方面： 1. 能还原特定的语气，如帝王的语气，且恰到好处，兼顾可读性。 2. 对历史细节异常熟悉，支持“深度探索”和“联网搜索”，能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人的细节，行文的隐喻拿捏高级。 在发展历程中： 1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型和多头潜在注意力机制技术结合，降低模型训练和推理成本，引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以低成本实现超越同类开源模型的性能，媲美闭源模型，成为里程碑。 与 OpenAI 的区别在于： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，DeepSeek 则致力用低成本计算资源实现更高效率。 2. OpenAI 花两年达到 GPT3 时刻，DeepSeek 用一年摘得 V3 圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦预训练的进步，DeepSeek 训练与推理并重。

构建与飞书知识库对话的方法如下： 1. 本地部署大模型及搭建个人知识库 可以使用额外的软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，然后进行以下操作：首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后测试对话。 2. 商用级问答场景 问答机器人的配置包括 AI 模型、提示词和知识库。大语言模型如同拥有无穷智慧的人，提示词是设定其角色和专注技能，知识库则是工作手册。 例如设定 AI 模型为阿里千问模型，提示词角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 3. 通过 Open WebUI 使用大模型 首先访问相关网址，使用邮箱注册账号。 Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，已搭建本地大模型并通过 Web UI 实现对话功能。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。

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。

对话流在不同的场景中具有多种作用： 在与律师相关的场景中，其工作流设计要点包括： 有独特的欢迎语，如“十方诸天尊，其数如沙尘，化形十方界，普济度天人。灵机应召来也！”，能改善心理状态，还可根据需求灵活变化。 设计了检查环节，若觉得不对劲偏离要求，可通过“守符诏令”指令重新发挥效力。 采用对话式、分模块每次确认的形式，最终生成质量往往更高。 请用户检查写作方案是否符合要求，重点关注操作建议的具体性、清晰性和对实际解决问题的帮助，若不满意会重新生成。若满意则进一步深化写作，每次对话输出文章的一个部分。 在 Coze 平台中，工作流是核心概念，它是一系列有序的任务或操作，用于完成特定的业务流程。适用场景广泛，如多步骤任务、插件调用、数据处理等。通过可视化方式将不同功能模块串联，可更直观地设计和管理复杂任务，提高开发效率和系统可维护性。创建工作流一般建议直接在 bot 里新建，若创建的工作流不见了，可在首页工作空间资源库工作流中查找。 在 LangGraph 中，构建图时从一个节点开始，用用户当前信息预填充状态。每个小工作流程包含 5 个节点：enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill。由于工作流程相似，本可定义工厂函数生成，但教程中会逐一明确定义，如创建航班预订助手、租车助手、酒店预订、旅行预订助手和主助手等工作流程图。

以下是一些常见的对话框架： 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架： ChatGLM36B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略，在 10B 以下基础模型中性能最强，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数，结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署，上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架： 定义：指明文本的整体风格，包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性：不同风格适合不同场合，如学术论文和社交媒体帖子。 示例：科学论文需正式语言和客观语气，博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone（语气） 定义：设定文本的情感基调，确保符合预期氛围。 重要性：正确语气可建立与读者联系，传达适当态度。 示例：商业计划书需正式、专业且有说服力语气，产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience（受众） 定义：明确回答或文本的目标读者。 重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例：专业人士可用行业术语和复杂概念，大众需简化语言避免专业化术语。 Response（回复） 定义：指定最终输出的形式和结构。 重要性：正确格式使信息更易理解和消化。 示例：详细分析报告按标准报告格式组织，简单问答可直接列表呈现答案。

利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。