deepseek

在 DEEPSEEK 里创建一个专门用于“爆款文案二创”的智能体，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 添加工作流：将已经发布的工作流添加到创建好的智能体。 2. 设定人设与回复逻辑：设定与“爆款文案二创”相关的人设和回复逻辑。 3. 测试：对设定好的智能体进行测试。 4. 发布智能体：选择右上角，填写发布信息，选择发布渠道，确认发布，等待审核完成，发布成功。发布成功之后，点击分享，复制访问链接给朋友。 需要注意的是，以上步骤仅供参考，具体操作可能因 DEEPSEEK 平台的更新而有所变化。

在 Linux 下部署 DeepSeek 的步骤如下： 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖（注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里）。 3. 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数： server_name：服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0。 servic_port：即将开启的端口号。 local_path：模型存储的本地路径。 4. 第一次启动后生成语音时，需查看控制台输出，它会下载一些模型文件，因此比较慢，且可能因网络问题失败。但第一次加载成功后，后续会顺利。 5. 基于此基础可进行拓展，比如集成到 agent 的工具中，或结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 webui 上可设置的几个参数说明： text：指需要转换成语音的文字内容。 Refine text：选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed：语音种子，是一个数字参数，用于选择声音类型，默认值为 2，是很知性的女孩子的声音。 Text Seed：文本种子，是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿。实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词（可写在 input Text 里）：用于添加笑声、停顿等效果。例如，可以设置为 。 使用 DeepSeek 的步骤： 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. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路： 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（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 关于 DeepSeek 的评论： 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥称：年前还是认真推下 DeepSeek 吧。V3 已经用了一个月，但 R1 仅仅用了 5 天。DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果。它具备强大的推理能力，比肩 O1；参数少，训练开销与使用费用小；开源，任何人均可自行下载与部署；免费，官方目前提供的服务完全免费；支持联网搜索，是暂时唯一支持联网搜索的推理模型；由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。如果这都不值得欢呼，还有什么值得欢呼？看到这条微博的您应直接访问网页链接马上用起来，也有移动 APP。

DeepSeek 是一家成立于 2023 年，总部位于中国杭州，专注于人工智能基础技术研究的科技公司。其致力于探索 AGI（通用人工智能）的实现路径，定位为聚焦大模型研发与应用，提供高效、安全、可控的 AI 技术解决方案。 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。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 研究界引发广泛分享和讨论。当时在国内舆论场，DeepSeek 被描摹成“大模型价格战的发起者”。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来会如何发展无人知晓，但有趣的事还在后头。DeepSeek 应不会永远是“计算机系 Pro”的存在，它应为全人类的人工智能事业做更大贡献，且已成为中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方是硅谷味儿的。 使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址：https://apidocs.deepseek.com/zhcn/ DeepSeek 的提示词使用方法比较长，单独列了一篇

DeepSeek 与大健康的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词应用： 可以通过搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”来使用 DeepSeek。 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。 提示词的设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并存储在文件中，以实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量等。 2. 联网版实现： 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号，开通 DeepSeek R1 大模型，包括访问特定地址、在火山方舟中进行开通管理等操作，添加在线推理模型。 创建智能体，点击创建完成智能体的创建。 3. 开源策略： DeepSeek 选择走全球开源社区路线，分享模型、研究方法和成果，吸引反馈并迭代优化。开源包括模型权重、数据集、预训练方法和高质量论文等。 需要注意的是，目前提供的内容中未直接提及 DeepSeek 与大健康落地的具体关联，您可以根据以上 DeepSeek 的相关特点和技术，结合大健康领域的需求和场景，进一步探索落地的可能性。

关于 DeepSeek AI 的低成本相关信息如下： 在设计思路方面，将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，以保证最低成本的人人可用，同时减轻调试负担。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，增加可读性，并设计了阈值系统，用 XML 进行规范设定。 存在对 DeepSeek 的“低成本”AI 的批评声音，如被讽刺为空洞的营销噱头，无法与国际大作相比，甚至被用洋垃圾作比喻，被指“崇洋媚外”。

DeepSeek 是基于 AI 模型的产品，只是品牌名，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。 文本嵌入可用于实现高效的知识检索，相似或相关的字符串在嵌入空间中靠得更近，利用快速向量搜索算法，一个文本语料库可以被分割成块，给定的查询被嵌入后，能进行向量搜索找到最相关的嵌入文本块。 知识库就像 AI 的“活字典”，可以随时更新，例如包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容，AI 遇到不确定问题时可从中检索相关信息给出更准确回答，像很火的 AI 搜索就是将整个互联网实时数据作为知识库。 但仅根据上述信息，不能明确判断 DeepSeek 是否适合做 AI 知识库检索工具，还需要综合考虑其具体性能、与您需求的匹配度等多方面因素。