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deepseekR1解析

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DeepSeek R1 相关的内容主要包括以下方面：

  1. 1 月 27 日：
    • 拾象的闭门学习讨论，涉及 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义，包括技术突破与资源分配策略，突出了其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响，重点分析了创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。
    • 关于 DeepSeek 的研究和思考，深入解析其在架构和工程上的创新，如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练，强调不是简单模仿，而是在工程和应用平衡中达成高效优化，对开源与闭源竞争进行深刻反思，并指出 AI 生态未来发展方向。
    • 7B Model and 8K Examples: 如何用 8000 个示例炼出自我反思 AI。
  2. 1 月 28 日：
    • 拾象的讨论，包括 DeepSeek 对全球 AI 社区的影响，如技术突破、资源分配及其长上下文能力与商业模式，分析了中国在 AI 追赶过程中的潜力与挑战，探讨了创新路径及深远生态影响。
    • 关于 DeepSeek 的研究与思考，重点解析在 MoE、MLA、MTP、FP8 混合精度训练等方面的创新，指出并非简单模仿，而是通过工程与应用的平衡实现高效优化，对开源与闭源的竞争作了深入反思，并展望了 AI 生态未来发展方向。
    • 小模型、大数据：7B Model+8K 示例的自我反思 AI。
  3. 1 月 26 日：
    • DeepSeek R1 System Prompt，介绍了其身份、操作指南及能力范围，突出在中英双语处理上的专业性和对中国法律的合规性，强调 AI 辅助输出需以人类主导为前提，并通过特定标签实现逻辑清晰的响应。
    • 公众号文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，描述 AI 如何分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。
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References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️📝拾象：DeepSeek r1闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3讨论了DeepSeek在全球AI社区的意义，包括技术突破与资源分配策略。突出了DeepSeek长上下文能力、量化商业模式、以及其对AI生态系统的深远影响。重点分析了DeepSeek的创新路径及中国在AI追赶中的潜力与挑战。🔗[https://x.com/dotey/status/1883889358383571440](https://x.com/dotey/status/1883889358383571440)2⃣️🔍转：关于DeepSeek的研究和思考(Archerman Capital)深入解析DeepSeek在架构和工程上的创新，例如MoE、MLA、MTP和FP8混合精度训练。强调DeepSeek不是简单模仿，而是在工程和应用平衡中达成了高效优化。对开源与闭源竞争进行了深刻反思，并指出AI生态未来发展方向。🔗[https://x.com/dotey/status/1883801546934083944](https://x.com/dotey/status/1883801546934083944)3⃣️📖7B Model and 8K Examples:如何用8000个示例炼出自我反思AI？

1月28日 社区动态速览

1⃣️📝拾象：DeepSeek r1闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3讨论了DeepSeek对全球AI社区的影响，包括技术突破、资源分配及其长上下文能力与商业模式。分析了中国在AI追赶过程中的潜力与挑战，探讨了创新路径及深远生态影响。[🔗](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/qwen2-5-1m-100-token-gpt4o-mini)[相关推文](https://x.com/dotey/status/1883889358383571440)2⃣️🔍转：关于DeepSeek的研究与思考(Archerman Capital)重点解析DeepSeek在MoE、MLA、MTP、FP8混合精度训练等方面的创新，指出其并非简单模仿，而是通过工程与应用的平衡实现高效优化。对开源与闭源的竞争作了深入反思，并展望了AI生态未来发展方向。[🔗](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/qwen2-5-1m-100-token-gpt4o-mini)[详细内容](https://x.com/dotey/status/1883801546934083944)3⃣️📖小模型、大数据：7B Model+8K示例的自我反思AI

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月26日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤖DeepSeek R1 System Prompt介绍了DeepSeek R1的身份、操作指南及能力范围。突出了其在中英双语处理上的专业性和对中国法律的合规性。强调AI辅助输出需以人类主导为前提，并通过特定标签实现逻辑清晰的响应。🔗[https://x.com/dotey/status/1883439007276966379](https://x.com/dotey/status/1883439007276966379)2⃣️📚公众号文章《小明的烦恼：代码高手，不爱写文档，老板让写调研报告，还好有AI》通过虚构故事结合真实案例，讲述AI在日常工作中的效率提升作用。描述AI如何分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容。强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。🔗[https://mp.weixin.qq.com/s/vN9OAoo0jJbuVZB0R2IOFg](https://mp.weixin.qq.com/s/vN9OAoo0jJbuVZB0R2IOFg)

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豆包如何切换deepseekR1大模型
要切换到 DeepseekR1 大模型，您可以参考以下步骤： 1. 对于新闻播报自动化工作流： 首先，输入新闻链接，系统会自动提取核心内容。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。 接着，利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 然后，使用链接读取节点提取文字内容，并在提取链接后面接上一个大模型节点，使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。 注意，DeepseekR1 基础版本限额使用，可在专业版手动接入。手动接入时，先点击 https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=A6NPZ83H 领取 375 万 R1 模型的 tokens（手机用户可扫描二维码），再到 https://www.volcengine.com/，根据相关截图自行接入推理点。为了后续批处理，需将输出格式设置为 Array<String>格式。 2. 对于飞书多维表格相关操作： 可参考教程“”。 例如，在制作【AI 书单】时，可把图书的封面图复制到多维表格里，AI 能自动识别【书名和作者】；用字段捷径【AI 搜索】找到豆瓣评分；用字段捷径【自定义 AI 自动填充】识别图书的内容概述、适用人群、推荐理由；用【信息提取】分别把主题、核心观点、故事梗概、适用人群、推荐理由提取出来。
2025-02-27
你能调用deepseekR1的API吗？
DeepSeekR1 的 API 调用步骤如下： 1. 首先到 DeepSeek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。 2. 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。 3. 创建一个 API key，注意，API key 只会出现一次，请及时保存下来。 4. 接下来，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。 5. 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。 6. 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。 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，这样 AI 才能帮您自动生成文件。 7. 最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 8. 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。
2025-02-05
正在搭建客户CRM系统，对于客户拜访跟进记录表格，希望平衡销售人员的录入便捷性和信息完整性，如何通过多维表格接入的AI功能来简化信息录入，比如通过语音录音，直接解析内容。推荐我具体方法，包括怎么解析语音，输出的关键字段，以及提示词
以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。
2025-03-07
如果我想做一个3000字的prompt，能产出8000字的八字批文解析，要求准确度比较高，能否实现
目前的技术水平较难直接实现您所描述的需求。生成准确且高质量的八字批文解析是一个复杂的任务，需要对八字命理有深入的理解和丰富的经验。虽然 AI 可以根据给定的提示生成文本，但要生成 8000 字且准确度较高的八字批文解析存在很大的挑战。这不仅涉及到对大量复杂命理知识的准确把握，还需要考虑到各种特殊情况和细微差别。但随着技术的不断发展，未来或许有可能在一定程度上接近您的期望。
2025-02-12
什么是AGI？详细解析一下
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。 其特点包括： 有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域。 拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 智能是一个多方面而难以捉摸的概念，1994 年一组心理学家将其定义为一种非常普遍的心理能力，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。建立能够展示这种通用智能的人工系统是人工智能研究的长期目标。 OpenAI 提出 AGI 的五个发展等级分别为： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2025-01-24
pyhon代码阅读解析
很抱歉，目前没有关于“pyhon 代码阅读解析”的相关内容。但一般来说，阅读和解析 Python 代码可以从以下几个方面入手： 1. 理解代码的整体结构，包括函数、类、模块的组织方式。 2. 关注变量和数据类型的使用，明确其作用和范围。 3. 分析控制流结构，如条件语句、循环等，以了解程序的执行逻辑。 4. 研究函数和方法的定义及调用，理解其功能和输入输出。 5. 注意代码中的注释，它们能提供重要的解释和说明。 如果您能提供具体的 Python 代码示例，我可以为您提供更详细和针对性的解析。
2025-01-15
解析视频内容的AI
以下是关于解析视频内容的 AI 相关信息： 将小说制作成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：借助工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：利用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成脚本。 5. 音频制作：使用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：通过视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成视频。 7. 后期处理：对视频进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并在平台分享。 视频解读相关： 在事业低谷期的尝试中，提到了对视频的解读，包括依据画面进行解读，以及对无声音 case 的解读等。还讨论了图像理解相关内容，如要求根据视频链接写小说，提到工作流中的图像理解能力较强，建议尝试智普、通义的 VL 模型等。 MMVid 视频理解系统： 这是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会因项目需求和个人偏好有所不同，AI 工具的可用性和功能也可能会变化，建议直接访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-08
有哪些AI可以解析视频内容
以下是一些可以解析视频内容的 AI： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频内容并进行问答。它能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这对于多种应用场景都非常有用，比如为视觉障碍人士提供视频内容的音频描述。 2. 对于将小说制作成视频的流程，大致如下： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-12-25