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请简单评价你和deepseek的差距

Answer

DeepSeek 与其他相关模型存在多方面的差异和特点：

  1. 训练成本方面：DeepSeek 的训练成本远高于传闻，总计约 13 亿美元，且定价低于实际成本，导致高额亏损。
  2. 竞争优势方面：以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被 DeepSeek 迅速赶超，DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。
  3. 发展模式方面：DeepSeek 有点像 2022 年之前的 OpenAI 和 DeepMind，具有非营利性学术研究机构的特点。它没有像很多中国 AI 公司那样注重产品运营、营销和推出各种开发者项目，目前似乎不打算做生意。
  4. 技术突破方面：DeepSeek 发布的 V-3 以低成本实现了高性能，成为其发展的里程碑。与 OpenAI 相比，DeepSeek 致力于用低成本资源实现高效，达到里程碑的时间更短，且训练与推理并重。
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References

宝玉 日报

?宝玉日报「1月31日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?DeepSeek训练成本：训练成本远高于传闻的600万美元，总计约13亿美元。定价低于实际成本，导致高额亏损。Mixture-of-Expert方法降低计算需求，但大规模内存使用可能反而增加总成本。?总结：DeepSeek展示了AI领域的持续创新，但并未如传言般“颠覆”。?[https://x.com/dotey/status/1885368473364103402](https://x.com/dotey/status/1885368473364103402)?来源：[https://www.linkedin.com/posts/gillesbackhus_i-want-to-share-a-few-condensed-things-about-activity-7291076837080723457-JSVH/](https://www.linkedin.com/posts/gillesbackhus_i-want-to-share-a-few-condensed-things-about-activity-7291076837080723457-JSVH/)2⃣️??Mistral AI面临挑战：以低成本开发顶级AI模型，但被中国DeepSeek迅速赶超。曾获法国政府、英伟达、a16z等支持，估值达20亿美元。DeepSeek的“极简算力”模式可能削弱Mistral的竞争优势。?未来：或被科技巨头收购，或需要重新定位。?[https://x.com/dotey/status/1885226709152092573](https://x.com/dotey/status/1885226709152092573)3⃣️⚡扎克伯格：AI变革在即！

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

如果非要给DeepSeek在全球的人工智能玩家里找一个对标的话，请允许我加上一个前置条件：DeepSeek有点像OpenAI和DeepMind——2022年之前的OpenAI和DeepMind。2022年之前的OpenAI和DeepMind是什么样子？非营利性学术研究机构。尽管已经被微软投资并转型为了营利性公司，但当时OpenAI的整体工作方式——至少是首席科学家Ilya Sustkever和联合创始人Andrej Kaparthy为代表的那群人——仍是非营利机构性质的，公司没有对外的正式产品，2020年公布的GPT-3是一个学术研究成果，而且还开源了。DeepMind尽管名义上是一家创业公司，但无论是它独立在伦敦存在的时期，还是被Google收购但尚未与Google Brain整合之前，都更像是一家研究机构的存在，无论AlphaGo还是AlphaFold，都是研究项目，而不是产品。DeepSeek有自己的“产品”么？不能说没有，毕竟普通用户也可以直接跟它的模型聊天，它还顺带手向开发者卖一卖低价的API。可是它连个移动APP都没有，看上去也没对产品做什么运营，不投放流量广告，也不搞社交媒体营销，也不给用户准备各种贴心的prompt模板。有个网站，普通人也可以用，就够了。光就这一点看DeepSeek就很不中国AI公司。在企业和开发者一侧，除了基于架构创新的成本下降让它狠狠砸了一锤子API的价格，也看不到它搞什么“加速计划”、“开发者大赛”、“产业生态基金”等等很多企业都搞的项目。这只能说明：现在它是真心不打算做生意。

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

1.2023年11月，DeepSeek先后发布了两款开源模型DeepSeek Coder和DeepSeek LLM，只有少数人关注到了，而它们也在计算的效率和可扩展性上遇到了挑战。2.2024年5月，DeepSeek发布了V-2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术的结合，大幅降低了模型训练特别是推理的成本，且性能可以在很多维度与世界顶尖模型相比较，它开始引发AI学术界和开发者的广泛讨论和推荐，这是DeepSeek走进更多人视野的开始。3.2024年12月，DeepSeek发布了V-3，以OpenAI、Anthropic和Google百分之一的成本，实现了模型性能超越同类开源模型Llama 3.1和Qwen 2.5，媲美闭源模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的成绩，引发轰动，成为世界大语言模型发展的里程碑。可以说，V-3就是DeepSeek的“GPT-3”时刻，一个里程碑。当然，DeepSeek与OpenAI在实现里程碑式跃迁的进程中区别在于——1.OpenAI在这一进程中一直致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而DeepSeek则一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。2.OpenAI花了两年时间达到GPT-3时刻，而DeepSeek用了一年摘得了V-3的圣杯。3.OpenAI在GPT路线上一直聚焦在预训练的进步，而DeepSeek则是训练与推理并重——这也是全球模型技术发展趋势的要求。

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deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
中国大模型与世界差距
目前中国大模型与世界仍存在差距，但也有了显著进步。 在 2023 年度中文大模型基准测评中，国外的 GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，国内最好的模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，与 GPT4 Turbo 有 11.61 分的差距，与 GPT4（网页）有 4.9 分的差距。国外模型平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右。 不过，过去 1 年国内大模型进步明显，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个，如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 等都有较好表现。在专业与技能方面，GPT4 Turbo 领先幅度较大，但国内的文心一言 4.0 表现不俗。总体来看，国内第一梯队大模型与国外最好模型在专业与知识能力上仍有较大距离，但差距正在不断缩小。 另外，国内开源模型在中文上表现优于国外开源模型。从国内 TOP19 大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。
2025-02-27
中国AI工具与美国的差距
在 AI 工具方面，中国与美国存在一定差距。 从访问量最大的 AI 工具及流量行为来看，在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国稳居第一，在研究的 12 个月里，美国人工智能行业的访问量达到了 55 亿次，占总流量的 22.62%。尽管美国人口少于中国和印度，但美国拥有价值超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。 不过，在 2024 年，国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，其生成结果甚至远超国外。但需要注意的是，某些报告中对于中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明，不能仅据此就认为中国在该功能的 AI 工具上落后于国外。
2024-12-10
目前国产AI对比国外AI，存在哪些不足和差距，我要实事求是的回答
目前国产 AI 对比国外 AI 存在以下不足和差距： 1. 在通用语言模型方面，如 ChatGPT 和 GPT4 出现后，国内与国外拉开了约 2 年的技术差距。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距，甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。 2. 国内部分企业可能存在骄傲自大的情况，也可能被之前 Google 主推的 T5 技术路线带偏，同时 AGI 影响巨大，可能存在国外相关机构与 OpenAI 有特殊沟通而国内未有的情况。 3. 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能实现突破，但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”，不提 AGI，这种转向可能是短视和致命的。 4. 大厂虽具备冲击 AGI 的资源，但受内部短期考核压力影响，多数力量用于卷新产品圈地盘和向上汇报工作，实际效果未达预期，且背负较多其他业务和政治考量。 不过，在图像类 AI 产品方面，国内产品发展迅速，部分产品如通义万相在中文理解和处理方面表现出色，具有独特优势。在 AI 生成视频工具领域，国内涌现出一系列工具，其生成结果在某些方面甚至远超国外。
2024-11-03
国产AI与国外AI的实际差距
国产 AI 与国外 AI 存在一定的差距，但情况较为复杂，且在不同方面表现有所不同。 在 2023 年之前，国内 AI 行业曾自认为与美国差距不大，但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知，OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。当时国内出现了从追求创造国产 AGI 到转向做“垂直应用”“商业化”的转变。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 仍有差距。大厂在人才、GPU、数据和资金储备上有冲击 AGI 的能力，但实际效果尚不明确，且受内部短期考核压力等因素影响。 然而到了 2024 年，竞争达到白热化阶段。在文本到视频扩散模型方面，Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的成果，但中国的相关情况在报告中未详细说明，不过国内也涌现出了一系列表现出色的 AI 生成视频工具，生成结果甚至远超国外。Llama 3.1 在某些任务中能与 GPT4 相抗衡，而中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且在某些子任务上挑战了前沿水平。中国模型在计算效率、数据集建设等方面各有优势，能弥补 GPU 访问的限制等不足。
2024-11-03
中国与国外AI模型的差距
目前中国与国外的 AI 模型存在一定差距，但也有自身的优势和进步。 在一些方面，国外模型如 Llama 3.1 在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡，首次缩小了开放模型与专有前沿的差距。谷歌 DeepMind 与纽约大学团队的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色。GPT 4 Turbo 在 SuperCLUE 测评中的总分遥遥领先，国外模型的平均成绩也相对较高。 然而，中国的 AI 模型也在不断发展。由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现突出。国内的最强模型能与美国生产的第二强前沿模型竞争，在某些子任务上挑战了 SOTA。国内模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会更有效地利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。零一万物更加关注数据集的建设。 在专项基准如语言与知识方面，GPT4 Turbo 依然领先，但国内大模型也表现相对较好，有 14 个模型的得分高于 GPT3.5，有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型，未来有可能率先形成超越。 总体而言，国内外差距依然存在，但国内大模型在过去一年有了长足的进步，平均水平差距在缩小。
2024-11-01
中美AI技术差距主要体现在哪些地方？以通信方面作为分析角度
中美在 AI 技术的通信方面存在以下差距： 1. 技术专长：包括对 AI 技术如何用于提供产品和服务，以及技术标准的开发、使用和适用性等方面的理解。 2. 跨监管制度的交互理解：在不同监管制度下 AI 使用案例如何相互作用方面的专业知识存在差异。 3. 市场情报：对于 AI 技术如何颠覆现有商业模式，包括潜在机会和风险对监管目标的影响，了解程度不同。 4. 组织能力：在有效适应 AI 应用的出现、在组织内吸收和分享知识、与提供保证技术的组织合作并制定技术标准，以及跨监管机构共享知识和合作监管等方面的能力有所不同。 需要注意的是，目前提供的内容中未明确提及中国在这些方面的具体情况，以上是基于所给资料中关于一般监管机构在 AI 相关方面能力差距的分析。
2024-10-20
基于多维评价数据，使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗？
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
你如何评价manus和deepseek的事件性？从里程碑的角度来思考！
从里程碑的角度来看，DeepSeek 在处理这个事件时展现出了强大的语言生成和情境构建能力。它能够根据复杂且细致的需求，在思考 8 秒后生成一段富有历史感、情感深度和符合人物性格处境的独白。这段独白不仅考虑到了时间设定、文学修辞的运用，还兼顾了历史事实和人物的心理活动，展现出了较高的智能水平和创作能力。然而，对于 Manus 在这一事件中的作用或表现，由于提供的内容中未提及，无法进行评价。
2025-03-10
有什么AI相关的笔记软件，既可以记录我的想法、灵感，然后AI也可以直接生成对我所写内容的评价（如可以安抚情绪），并且这个笔记软件的检索功能很好用
以下是一些符合您需求的 AI 相关笔记软件： 1. Notion AI：https://www.notion.so/help/guides/category/ai?ref=indigox.me 随着大语言模型的流行，其在智能化方面表现出色。 2. Mem.ai：https://mem.ai/?ref=indigox.me 一款 AI 驱动的笔记工具。 3. Pile：https://udara.io/pile/ 开源且界面美观，助力日记撰写和记录，集成 OpenAI API，具有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile
2025-02-19
评价一下deepseek
以下是关于 DeepSeek 的评价： Yann LeCun 强调了开源模型的力量，指出 DeepSeek 的成功得益于开源研究与项目，如 PyTorch 和 Llama。同时批评了对 DeepSeek 成果的过度解读，认为应关注开源对 AI 的促进作用。 华尔街分析师方面，DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分且在全球主要市场的 App Store 登顶。但 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。 实际使用体验上，DeepSeek 在文字能力方面表现突出，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，降低了价值函数估计难度，提高了语言评价场景的灵活性与训练速度。
2025-02-17
教培机构怎么创建一个智能体帮我给每一个学生写评价
以下是为教培机构创建一个能为每个学生写评价的智能体的相关指导： 首先，明确评价的维度和标准。可以参考以下几个方面： 1. 语言的准确性、清晰度和规范性，每项 5 分，共 5 分。 2. 讲授的严密性和逻辑性，每项 5 分，共 5 分。 3. 语言的生动性和趣味性，每项 5 分，共 5 分。 4. 针对学生实际的可接受性和启发性，每项 5 分，共 5 分。 5. 语言的艺术性，每项 5 分，共 5 分。 在评价作文方面，需要考虑多个因素，包括：错别字、词、标点识别；好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 在创建智能体时，要注重以下几点： 1. 让智能体具备深层次语义理解能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 利用大规模数据识别能力，使其能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 培养智能体基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 让智能体掌握语法规则习得能力，使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 同时，写好提示词是创建智能体的第一步。可以参考一些相关的示例，如儿童寓意故事创作者的知识库中的故事，从中学习如何构思和组织语言。 另外，还可以参考之前让 AI 当评委的经验，如通义听悟录音转文字，丢给自编的多个智能体出分数并填结果。结果显示分数高的五位和三位人类评委选出来的前五一致，只是排名有一位的差异。 总之，创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素，并不断优化和改进，以提高评价的准确性和有效性。
2025-02-15
你如何评价字节的coze？
Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。其主要特点包括： 1. 多语言模型支持：使用了大型语言模型，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。 2. 插件系统：集成了超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，以扩展 Bot 的能力。 3. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可以上传多种格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：提供了数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供了大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 7. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。 8. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与之互动。 字节对 Coze 的官方解释是：新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。国内版网址：https://www.coze.cn ，官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，大模型使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。海外版网址：https://www.coze.com ，官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome ，大模型有 GPT4、GPT3.5 等（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 。 Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。 Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，它们的异同点如下： 开源性：Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码，以便进行定制。Coze 目前没有明确信息表明其是否开源，可能更侧重于提供商业化服务和产品。 功能和定制能力：Dify 提供直观界面，结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能，支持通过可视化编排，基于任何 LLM 部署 API 和服务。Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率，还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持：Dify 作为开源项目，拥有活跃的社区，开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze 可能更多地依赖于官方的更新和支持，社区参与和开源协作的程度可能不如 Dify。选择使用 Dify 或 Coze 时，开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。
2025-02-10
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台： 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 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。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素： 选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体，强调信息传达的清晰度和直接性。 此外，WaytoAGI 里有个离谱村： 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。 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。
2025-04-14
我是一名AI古诗词视频创作者，我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来，请帮我写一个教学文档，要求内容丰富，从简单到复杂，从入门到深层思考和学习，包括提示词怎么写，提示词模板，提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档： 一、简单入门 如果是简单的图，找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图，把长图分多个模块。例如，将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。如果有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择，如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作：打开 DeepSeek 网站（https://chat.deepseek.com/ ），输入提示词。例如：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作：打开即梦 AI 网站（https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ），输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多，输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度（以秒或分钟为单位）或格式（宽高比、分辨率）有想法，请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素，如背景音乐、旁白或音效，请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住，输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
将照片改成卡通效果用什么ai会比较简单易操作
以下几种 AI 工具可以将照片改成卡通效果，操作相对简单易操作： 1. ChatGPT 4o：支持上传照片后直接生成“吉卜力卡通风格”图像，提示词只需简单写“吉卜力风格化”即可，后续会话中只需上传图片，无需重复输入提示词。参考链接：
2025-04-08
有哪些AI代码可生成的简单好玩的东西
以下是一些通过 AI 代码可生成的简单好玩的东西： 1. 小游戏： 贪吃蛇游戏：在 Trae 上，通过快捷键打开 AI 聊天窗口，点击“Builder 模式”，输入“帮我创建一个贪食蛇的游戏”，等 60 秒，AI 生成代码，点“运行”。 赛车游戏：把刚刚创建的贪吃蛇游戏代码删掉，然后输入“帮我创建一个赛车游戏”，等 60 秒，AI 生成代码，点“运行”。 2. 待办事项清单： 直接在对话框输入“生成一个待办事项清单的应用”。 上传图片给 AI，并告诉它“我要一个与图片类似的待办事项清单”。 3. 任务清单应用：在输入框中输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”。 4. 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找一张设计图，输入提示“使用 html 技术实现如图大屏页面”，然后根据需要让 Trae 进行调整。 从实际体验来看，Trae 具有高效的代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。无论是小游戏、待办事项清单还是其他应用，都能在短时间内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全。
2025-03-27
有哪些AI工具可以获取上市公司年报数据。我是小白，推荐简单好学的工具。
以下是一些可能获取上市公司年报数据的 AI 工具及相关信息： AI 智库：提供了上市公司的相关排名和产品信息，如百度、美图公司、阿里巴巴、昆仑万维等公司的情况。 余一的相关文档：包括《从 2023 年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等，可通过相关链接获取详细内容。 对于小白来说，您可以先尝试从这些资源中获取所需的上市公司年报数据。
2025-03-25
什么AI可以帮忙简单处理图片
以下几种 AI 可以帮忙简单处理图片： 1. SD（StableDiffusion）：启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，能在显存不够的情况下放大图片。可对老照片进行上色、高清化处理，但处理复杂照片时可能有难度，需要调整策略，如放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，加入第二个 controlnet 控制颜色等。 2. OpenAI：可以利用代码解释器中的 Python 以图片流的方式处理图片，但 Python 因缺少包不能直接处理图片。 3. 扣子：整个工作流程包括用户输入关键词，大模型制作金句，根据金句生成画面描述，结合描述和关键词使用扣子官方插件生成图片，再使用图像流方式结合金句和图片。 4. MJ（Midjourney）：加上简单相机参数、写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可根据需求调整图片比例。 5. InsightFaceSwap：用于处理图片的换脸操作，如输入“/saveid”和“/swapid”等指令上传图片进行处理，但对老外的脸识别度较好，效果可能因情况而异。 处理图片时还可能涉及到 PS 等工具进行裁剪、拼接等操作。
2025-03-21