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deepseek相比国内其他的AI，特点有哪些

Answer

DeepSeek 相比国内其他 AI 具有以下特点：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 训练成本远高于传闻，约 13 亿美元，定价低于实际成本导致高额亏损。
  4. 其最好的“产品”除了模型，还有高质量的论文，如 V-2 和 V-3 发布时的对应论文得到全球研究者的仔细阅读、分享、引用和大力推荐。
  5. 中国的最强模型之一，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，且更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。

同时，DeepSeek 区别于大多数中国的 AI 创业公司，更像是一家研究机构。它有钱，有不输于巨头、远多于创业公司的弹药。但并非所有巨头都愿意有一个自己的 DeepMind。此外，DeepSeek 的“极简算力”模式使其在竞争中具有一定优势，如迅速赶超了法国的 Mistral AI。

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References

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

Llama 3.1是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与GPT-4相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。上图为人们关于Llama 3.1 405B与GPT,Claude的评估，win:胜Tie:平Loss：输借助AlphaGeometry，符号推理引擎得以拯救谷歌DeepMind与纽约大学团队使用符号引擎生成了数百万条合成定理和证明，利用这些数据从零开始训练了一个语言模型。AlphaGeometry在语言模型提出新构造，与符号引擎执行推理交替进行，直至找到解决方案。令人印象深刻的是，AlphaGeometry在奥林匹克级几何问题基准测试中解决了30题中的25题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。第二好的AI表现仅得10分。它还展示了泛化能力——例如，发现2004年国际数学奥林匹克问题中的一个具体细节对于证明并非必要“尽管受到制裁，中国LLMs在排行榜上风头正劲”由DeepSeek、零一万物、知谱AI和阿里巴巴开发的模型在LMSYS排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补GPU访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。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。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像Common Crawl这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

这也是DeepSeek区别于大多数中国的AI创业公司，反而更像是一家研究机构的地方。这轮AI创业的创始人基本都是科学家和研究人员，但他们拿了VC和PE一轮又一轮的钱，就不能随心所欲地搞研究和发paper，而必须聚焦产品化和商业化（这很可能不是他们最擅长的事）。科技巨头养得起研究机构和科学家，但一旦要求研究成果迅速应用于产品和商业，团队也会变得更复杂，而不再有纯研究人员的简单和清澈。美国的一些科技巨头有不受商业目标干扰的研究机构，但时间过久，又难免沾染了学术界论资排辈的门阀气息。都是由最聪明的年轻人组成的商业公司的研究机构，只在关键的几个时间点出现过——几年前的OpenAI和DeepMind，以及现在的DeepSeek。一个证据就是：DeepSeek最好的“产品”除了模型，还有它的论文。无论是V-2还是V-3的发布，DeepSeek的两篇对应论文都得到了来自全球研究者的仔细阅读、分享、引用和大力推荐。相比之下，GPT-4发布之后OpenAI公布的论文几乎不能叫做论文。这年头做模型的都在抢在各种benchmark上拿名次，注重论文质量的已经不多了。而一篇详尽、规范和实验细节丰富的论文，仍然能获得业界额外的尊重。当然这件事的一个重要前提是：DeepSeek有钱，有不输于巨头、远多于创业公司的弹药。但并不是所有巨头都愿意有一个自己的DeepMind。

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！

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AI证书
以下是关于 AI 证书的相关信息： 新手学习 AI 并获取证书的途径： 首先，了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，有机会获得证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品做出作品，分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 相关学习资源： 云端问道：https://developer.aliyun.com/topic/techworkshop?spm=a2c6h.29649919.J_3425856640.1.45d87102rfvft7 云起实践平台：https://developer.aliyun.com/adc/?spm=a2c6h.28938832.0.0.5ca5448a0xO1Q9 人工智能认证证书： （免费） 视觉开放平台：https://vision.aliyun.com/ MQ 老师是知乎的 AI 讲师，考过了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书，并在教育行业有丰富经验和实践探索。
2025-03-26
给我推荐一个写论文的ai
以下是为您推荐的用于写论文的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 如果您是医学课题需要修改意见，以下工具可供选择： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供修改意见。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-26
我想在未来从事ai事业，现在该如何学习ai，
如果您想在未来从事 AI 事业，以下是一些学习建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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、深度学习等。 学习 AI 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： 可以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 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点包括： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-26
使用AI写论文研究背景的指令
以下是关于使用 AI 写论文研究背景的相关信息： 利用 AI 技术辅助写论文研究背景可以参考以下步骤和建议： 1. 确定研究主题：明确您的研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎（如 Semantic Scholar）和文献管理软件（如 Zotero）来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成研究背景部分的大纲，包括相关领域的现状、存在的问题、研究的意义等。 5. 撰写研究背景：利用 AI 工具（如 Grammarly、Quillbot）来帮助撰写研究背景部分，确保内容的准确性和完整性。但需注意，AI 工具只是辅助，不能完全替代您的专业判断和创造性思维。 在论文写作领域，有以下一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 使用这些 AI 工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，并保持批判性思维，确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-26
AI分类
AI 主要有以下分类： 1. 生成式 AI： 生产力方面：包括文档、PPT、会议、脑爆、数据处理、搜索、浏览、email、文件等。 社交方面：包括真实和虚拟社交。 教育方面：涵盖早教、语言学习、公司教育、父母教育、学生工具、学校工具等。 创意内容方面：包含视频、音乐、声音、个人图像、图像等。 2. 以生成方式划分： 音视频生成类： 视频生成：当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，经常与语音生成一起使用。 语音生成：用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等，模型可由 Transformers 提供。 音频生成：用于生成音乐、语音或其他声音，常用技术包括循环神经网络、长短时记忆网络、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能生成长达一分钟的高保真视频，支持多种生成方式，在文本理解方面表现出色。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 WaveNet（DeepMind）：一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 MuseNet（OpenAI）：一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 Multilingual v2（ElevenLabs）：一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 3. 在 AI 创客松中，参与同学的分类： 秦超：AI 2C 项目负责人，擅长产品落地服务，具有产品、技术架构和项目管理经验。 kaikai：技术实践者，擅长多 Agent 处理任务流，具备技术实践和团队合作能力。 Cici🦾：AI 算法开发，想法是宠物与 AI 结合，具有 AI 产品研发和创业经验。 BIN 陈裕彬：CTO，方向是 AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器，是爆款 AI 小程序作者。 11 鸭鸭呀：产品经理，专注智能写作产品，擅长 Prompt 撰写和 AI 应用。 zz：AI 产品经理，方向是效率工具和游戏，具有大厂经验。 天天向上：AIGC 爱好者，方向是 AI 配音应用，是配音演员，有 AI 预告片制作经验。 烦烦烦🧢🍻：产品经理，方向是企业服务 AI 应用，具备 PRD 输出和前端开发能力。 周文斌：产品业务负责人，方向是 AI 创业，具有产品规划和研发经验。 Wilson·W：咨询顾问/服务设计师，方向是 AI 组团协作场景，是 GPT4.0 用户，有咨询行业经验。 王蒙：程序员，从事 AI 相关开发，具有后端开发经验。 Nero：产品体验设计师，方向是 AI 绘画、AI 视频，研究 AIGC 方向。
2025-03-26
AI可以剪辑视频吗
AI 可以剪辑视频。以下是一些相关信息： 在 Adobe 的相关产品中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号，以控制 AI 创建内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 生成。 制作 AI 短片时，如使用 11labs 无法用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。国内可使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 目前大部分 AI 短片创作者用剪映剪辑 1 3 分钟的短片，因其有人性化设计及简单音效库、小特效。但更长篇幅或追求更好效果可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪辑流程为：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。 MMVid 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。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。它由 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。
2025-03-26
如何在电脑上安装DEEPSEEK
以下是在电脑上安装 DeepSeek 的步骤： 1. 访问网址：https://www.deepseek.com/zh 。 2. 点击开始对话，左边选择代码助手。 3. 对于 DeepSeek R1 的申请： 申请链接：https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。 4. 环境安装（如需要）： 若涉及相关开发，可能需要提前安装 Node.JS。 下载地址：https://nodejs.org/zhcn 。 Mac 安装包： 。 Windows 安装包： 。安装时可能需要管理员权限。安装完成后，可打开终端面板输入相关指令查看是否安装成功。 此外，还可以通过以下方式使用 DeepSeek： 1. 使用网页聊天： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件并点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key 。 基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 。填好后点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型，即可愉快使用。
2025-03-26
Deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司。 DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，将其比喻成“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，其论文也在 AI 研究界广泛分享和讨论。而当时在国内舆论场，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。 关于如何提升 DeepSeek 的能力，一个提示词“HiDeepSeek”能发挥作用。使用方法如下： 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。 其设计思路包括： 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，不过可能形式大于实质，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（运行不稳定）。 完整提示词版本为 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，以及 Thinking Claude（其项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源）和 Claude 3.5 Sonnet（最得力的助手）。
2025-03-26
飞书多维表格里的字段捷径怎么关联deepseek
飞书中将飞书多维表格里的字段捷径与 DeepSeek 关联的相关内容如下： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。涉及工具包括 Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。大体路径为：通过 Coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 Coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）时，新建带有 AI 能力的飞书多维表格，逐一添加字段，使用“DeepSeek R1”时需要关联火山方舟的账号信息，并勾选相关选项。 在 Coze 应用 + 多维表格的高速数据分析中，使用 Coze、飞书多维表格、自定义 AI 字段捷径（Agent）来实现数据的高效抓取与批量 AI 化处理。Coze 定义智能体，发布到飞书多维表格字段捷径，多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径，Coze 应用采用交互式界面将数据导入到飞书多维表格，并驱动多维表格自动运行，通过多维表格仪表盘对数据进行可视化。目的是让大家了解如何最高效率使用 AI，并将方案泛化到实际工作中。
2025-03-25
我公司想部署一个deepseek-R1，用云服务器请问大概需要多少钱？
部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异： 华为昇腾社区：部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 腾讯云（自建服务器）：多机分布式部署，节点数量：2 个，单节点配置：HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，1.89/小时起；服务器部署的方式。 gitee ai：R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 需要注意的是，价格可能会有所变动，具体以各云计算厂商的最新公布为准。
2025-03-25
deepseek论文生成指令
以下是关于 Deepseek 的相关信息： 提示词方法论： 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考“问题分析→方案设计→风险评估”；苏格拉底式追问，如在得出最终结论前，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，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 多模态输出。 高级调试策略： 模糊指令优化：包括宽泛需求添加维度约束，如原句“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”；主观表述量化标准，如原句“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，如请加强第三段的技术细节描述，风格调整，如改用学术会议报告语气，添加结论部分，最终校验，如检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 高阶能力调用： 文风转换矩阵，如作家风格移植“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，如行业黑话破解“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论”，商业决策支持。 场景化实战策略：创意内容生成，技术方案论证。 效能增强技巧： 对话记忆管理：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：如过度抽象，修正指令为“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”；信息过载，修正指令为“用电梯演讲格式重新组织结论”；风格偏移，修正指令为“回归商务报告语气，删除比喻修辞”。 特殊场景解决方案： 长文本创作：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：概念脱敏法，如“用经济学原理类比说明网络审查机制”；场景移植法，如“假设在火星殖民地讨论该议题”。 用于生成 2048 游戏代码： 新手推荐使用 Deepseek，网址为 https://www.deepseek.com/zh ，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 还可以使用 Cursor，网址为 https://www.cursor.com/ ，使用 Cursor 可以不用下载上一步中的 Pycharm。 此外还有通义灵码、JetBrains 自身的助手插件、Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等等。高能力的通用语言大模型通过明确的指令也可以得到 python 代码，不过使用下来还是 Deepseek 和晓颖 AI 助手在生成 2048 游戏上更为简便准确。
2025-03-25
deepseek辅助写论文
DeepSeek 在辅助写论文方面具有一定的优势和特点： 1. 优势：在写文方面表现出色，但长文可能会过于发散，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。 2. 配合使用：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 3. 控制字数：可以使用 O1 模型对创作的字数进行控制，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 同时，还有用户使用 DeepSeek 辅助完成了多种任务，如 Yvonne 用其写论文。但需要注意的是，晋江文学发布了 AI 写作辅助规范，明确了 AI 使用边界，其核心原则是 AI 只能提升写作效率，不能取代人类的原创性。
2025-03-25
deepseek相比其他AI工具有什么优势
DeepSeek 相比其他 AI 工具的优势主要体现在以下方面： 1. 在写文方面全面领先。 2. 训练成本虽高，但定价低于实际成本。 然而，DeepSeek 也存在一些不足： 1. 对于协助编程，最大的上下文长度只有 64k，导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。 2. 在写文时，长文会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。
2025-02-20
deepseek和普通的AI大模型相比，优势是什么？
DeepSeek 与普通的 AI 大模型相比具有以下优势： 1. 强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。 2. 以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 3. 创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。 4. 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。 5. 其深度思考版本 DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量。 6. 在中国 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。
2025-02-13
deepseek和普通的AI大模型相比，优势是什么？
DeepSeek 相比普通的 AI 大模型具有以下优势： 1. 强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。 2. 以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 3. 创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。 4. 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。 5. 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。在推理过程中，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，模拟人类的深度思考。
2025-02-13
AI提示词结构化和普通的提示词相比好处是什么
AI 提示词结构化与普通提示词相比具有以下好处： 1. 降低沟通难度：使与模型的交互更加清晰和易于理解。 2. 提高结果准确度：能够更精准地引导模型生成符合预期的输出。 3. 增强可读性和组织性：基于 Markdown 语法和角色法框架的结构化提示词，让复杂任务的分解更加直观。 然而，结构化提示词也存在一定的局限性，比如限制了更多可能性，不太适合解决过于主观、个人情绪的问题，也未必能完全搞定所有需求。在提示词的发展过程中，经历了从依赖 OpenAI 官方的基本技巧，到各种提示词框架的出现，再到明确任务目标、采用角色扮演方法、进行结构化提示词编写、测试和迭代，以及封装为智能体等阶段。
2025-02-10
对于没有编程经验的使用者，Cursor和VSCode+roo code相比哪个更适合用来软件开发？需要从哪几方面进行考虑？
对于没有编程经验的使用者，在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时，需要从以下几个方面进行考虑： 环境配置方面： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度，如果没有赠送余额，可以选择充值，支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式，并创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次，请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面： 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。 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。安装完后，打开三角箭头可看到 RooCline，选中并点击齿轮进入设置，依次设置以下内容： 配置基本参数： 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。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词，最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果，各种特效效果交互逻辑正确，画面优雅，交互效果不错。
2025-02-04
DeepSeek R1和ChatGPT相比有什么优势？
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下： 在数字乘法任务中，ChatGPT 和精简版的隐式 CoT 模型无法达到 100%的准确率，而从头开始训练的 DeepSeek R1 在将扩散采样步骤设置为 1 的情况下，能够保持显著的吞吐量同时达到 100%的准确率。 在数学问题求解常用基准测试中，GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进，GPT4 在许多复杂问题中展示了更深入的理解，并能够应用适当的推理。而 ChatGPT 通常会采用低级启发式方法，提到与问题仅是表面相关的公式和概念，表明缺乏实际理解。
2025-01-22
可以给出国内出名的大语言模型的信息吗，包括其模型名称，版本，发布时间，发布公司，模型参数，性能特点等信息，尽可能覆盖更多的大模型，使用表格输出，并按照发布时间排序
|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一，在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署，重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景，可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛，可应用的场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|
2025-03-15
grok3 有什么特点
Grok 3 具有以下特点： 1. 包含两个模型版本：Grok 3 和 Grok 3mini。 2. 在 AIME 和 GPQA 在内的基准测试中显著优于其他模型，在数学推理、代码处理、科学问题方面表现优秀。 3. 具备推理能力，在提供更多测试计算时间的情况下，优于 o1 和 R1。 4. 新增“Deep Search”能力，能深入了解用户目的，访问并交叉验证多个信息源，确保研究内容更准确，并公开执行搜索所采取的步骤。 5. 可以调用 Big Brain 功能，加强计算来解决问题。 6. 现场演示中能生成游戏设计方案。 7. 语音模式在大约一周内推出。 8. API 几周后推出。 9. 今天向所有 Premium+订阅者推出（IOS、网页版都有），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。（还有单独会员叫：SuperGrok）今天所有该类用户都能用上。 10. Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3 。 在评测方面，Grok 3 在基准测试中领先，但与竞争模型差距不大，整体表现比其他模型高出约 1 2%。Andrej Karpathy 认为 Grok 3 + Thinking 比 DeepSeek R1 强一些，接近 OpenAI 顶级模型，在测试中成功解决了多个复杂问题，但“DeepSearch”能进行高质量的检索类问题回答，尚需改进。 地址：https://huggingface.co/smirki/UIGENT1Qwen7b
2025-02-26
LLama特点和优缺点
Llama 的特点包括： 基于大规模神经网络，特别是 Transformer 架构。 Llama 的优点有： 具有强大的语言理解、生成和对话能力。 Llama 的缺点是： 计算资源消耗大。 可能存在偏见和误解。
2025-02-18
什么ai好用，目前主流ai有什么特点
目前主流的 AI 工具各有特点和用途： 邮件写作方面： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和语言，网站是 https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，网站是 http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站是 https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，网站是 https://writesonic.com/ 。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 大语言模型方面： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序，Code Interpreter 是一个强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5 版本。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其有一个非常大的上下文窗口，不太可能恶意行事。 对于刚入坑 AI 的学习路径： 第一步是带着好奇心去尝试，记住“生成”两个字。现在大部分人说的 AI 本质上是“生成式人工智能”Generative AI。可以随便找一个国产 AI 聊聊，比如小学奥数题、写演讲稿、对 996 的看法等，看看其擅长和不擅长的地方，有没有能帮助到自己的地方，哪些地方做得不够好。如果条件允许，也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 处理复杂任务。
2025-01-24
现在市场的中的AI大模型都有哪些，各自有什么特点
目前市场中的部分 AI 大模型及特点如下： 北京企业机构： 百度：文心一言，网址：https://wenxin.baidu.com 抖音：云雀大模型，网址：https://www.doubao.com 智谱 AI：GLM 大模型，网址：https://chatglm.cn 中科院：紫东太初大模型，网址：https://xihe.mindspore.cn 百川智能：百川大模型，网址：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤：日日新大模型，网址：https://www.sensetime.com/ MiniMax：ABAB 大模型，网址：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室：书生通用大模型，网址：https://internai.org.cn 这些大模型在聊天状态下具有不同特点： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 此外，阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 中国大模型面临的真实问题包括： 原创大模型：稀少而珍贵，需要强大技术积累和持续高投入，风险大，一旦竞争力不足，投入可能付诸东流。 套壳开源大模型：务实的发展路径，需在借鉴中实现突破创新。 拼装大模型：将小模型拼接，试图整合资源实现飞跃，但整体性能并非简单相加。 在 AI 市场与 AI 产品经理方面： AI 创业市场：一方面行业大佬认为是比移动互联网更大的红利；另一方面观点有碰撞。当前 OpenAI 虽估值高但未盈利，大模型创业可能成泡沫，但 AI 应用不会。小参数大模型盛行，利于开发者。2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用出现。 对于 agent 智能体，个人看好在社交和游戏中的应用。
2025-01-20
transfer的特点是什么
Transformer 模型具有以下特点： 1. 基于注意力机制，能够处理单词的上下文，使单词的向量表示更具语义准确性。 2. 是一种使用注意力机制的编码器解码器模型，可以利用多元化的优势，同时处理大量数据。 3. 由编码器和解码器组成，编码器对输入序列进行编码并将其传递给解码器，解码相关任务的表示。 4. 编码器在结构上相同但具有不同的权重。 5. 可以非常有效地并行化，只要有合适的硬件，就能训练出非常大的模型。 6. 扩展性极佳，与巨大的数据集结合能产生令人惊讶的效果。 在数据转移方面，其特点包括： 1. 数据主体已明确同意拟议的转移，并在被告知由于缺乏充分性决定和适当保障措施而可能存在的风险后。 2. 转移对于数据主体与控制者之间合同的履行或应数据主体请求采取的合同前措施的实施是必要的。 3. 转移对于为数据主体的利益而在控制者与另一自然人或法人之间订立或履行合同是必要的。 4. 转移对于公共利益的重要原因是必要的。 5. 转移对于确立、行使或辩护法律主张是必要的。 6. 转移对于保护数据主体或其他人的重大利益是必要的，前提是数据主体在身体上或法律上无法给予同意。
2025-01-10