豆包和deepseek的区别

以下是向 DeepSeek 提问来辅助写文献的正确方法： 1. 借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评： 表述为“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写： 表述为“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 此外，还有用 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读书籍的案例，比如在读项飚的《跨越边界的社区》时，让 DeepSeek 解释作者为什么这么写，它会从时代背景的张力、浙江村的实践智慧、方法论上的颠覆等层面进行剖析。

以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容： 生成小红书爆款单词视频： 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，为用户输出指定数量的单词，并以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容，且输出必须为符合要求的数组形式。 Deepseek 时代提示词之关键诉求： 观察发现完整的提示词可能不如片段有效，甚至干扰模型思考流程，过长提示会带来 Token 浪费和上下文污染，在多轮对话中，用户只需在关键点进行引导，让模型自主发挥，“关键诉求直通车”模式是新一代 LLM 的正确打开方式。新旧提示法对比，传统方法像唠叨家长，新型技巧像对聪明助理打暗号。 集合·DeepSeek 提示词方法论： 核心原理认知：包括 AI 特性定位（多模态理解、动态上下文、任务适应性）和系统响应机制（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，对位置权重、符号强调敏感）。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令，包括四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧：包括思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。

以下是关于 DeepSeek 外接的相关内容： 一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 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。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用，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，减轻 AI 味，增加可读性。 设计阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能修改。 用 XML 进行更为规范的设定，而非 Lisp 和 Markdown。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 韦恩：被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了！！不卡顿！！ 核心路径：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：若为普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 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，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，先完成一个智能体的创建。 AI 编程与炼金术：Build on Trae 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名： 第二步：开发网页，接入 DeepSeek R1。在本地新建文件夹，用 Trae 打开，粘贴 API Key 和调用代码示例。若报错，截图给 Trae 处理。 作业：可尝试更多创新，如优化网页样式，增加不同选项和属性，增加等待时的样式等。

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。

以下是关于 DeepSeek 搭建的相关知识： 对于个人知识库的搭建，您可以参考以下内容： 章节“三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名”：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareDyEMdmCPOo98S6xbPfNcsuEOnuh 知识点“Node.JS 安装”：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcsharePVnndBSV5oWOukx38tKcw2CPnub 申请“DeepSeek R1 API”：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareTrXednqLAoH3VLxrUiYc1Pb9nhf 网页接入“DeepSeek API”：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareUK5xdzhiaoo9RkxHR5bcs30pnV8 章节“一.Trae 的介绍/安装/疑难杂症”：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareR4GvdgOzeoC9mOxd1hScuql6nVY Python 安装：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareKcojdhid9oWJPjxAvEOczRt0nkg 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，视频链接： 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” 将装有提示词的代码发给 Deepseek 认真阅读开场白之后，正式开始对话 设计思路： 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，减轻自己的调试负担 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 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 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 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手 五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频： 先观察此类视频规律，如先问这是什么→再揭晓结果，反复多次。 拆解视频模板的制作流程，逐个轨道分析，注意各轨道上的元素时间对应关系。 涉及的知识点可用于用扣子工作流来搭建。

DeepSeek 大模型尤其是有推理功能的 DeepSeek R1 大模型，其权重文件开源，可本地部署。DeepSeek 公司名为深度求索，其网页和手机应用目前免费，但 API 调用收费。 一夜之间，DeepSeek R1 大模型成为国民刚需，但官网卡顿，不能使用联网搜索等问题困扰了很多人。很多平台上线的 DeepSeek R1 版本存在各种不足，如不是满血版本或不能联网。本地部署的版本能作为替补，但很难长期使用。 通过工作流+DeepSeek R1 大模型，可实现联网版的 R1 大模型。实现的核心路径包括：拥有扣子专业版账号（若为普通账号，请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，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 kimi、豆包、deepseek 的区别和优劣： 从月活榜来看： deepseek：在月活用户方面表现出色，排名第一，月活用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%。 豆包：月活用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%。 kimi：月活用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%。 从流量榜来看： deepseek：访问量排名第一，达 22541 万。 豆包：访问量为 3457 万。 kimi：访问量为 3282 万。 在输出效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上表现出色。 需要注意的是，这些数据仅反映了一定时期内的情况，且不同模型在不同的应用场景和用户需求下可能具有不同的优势。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

抖音内部使用的大模型包括月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言。 关于模型的特点和选择： Dify 是开源的，有直观界面和多种功能，社区活跃；Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务，其插件能力丰富、搭建效率高。 豆包的 function call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出较擅长；MiniMax 处理文字速度快；GLM 对用户提示词理解较好。模型选用需根据习惯、响应速度、生成质量、调用费用等综合考虑，且各模型在不断迭代。 需要注意的是，以上回答由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析： 通义千问： 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中，Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架，企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API，也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1： 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，以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型，思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。

如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案，可以参考以下步骤： 1. 明确智能体的名称和简介：例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”，简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群：目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案，解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能： 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面： 设计工作流，包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库，收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对，确保准确性和专业性。 5. 商业化场景： 可以为个人创业者提供文案支持，帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务，提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是，在医疗等严肃领域，为了保证回答的准确性，应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。

以下是关于 AI 绘画提示词的相关内容： 在制作 AI 视频短片时，对于剧本中的人物形象，如老船长年轻形象，可通过性格特征和时代背景生成提示词、上传角色参考图并扣除角色背景以进行垫图操作，生成全身、半身、侧身等多角度人物图。场景主要包括海上、沙漠、市集，提示词从剧本中的画面描述提取，采用文生图模式并准备好风格图进行垫图，上传角色图和场景背景以提高融合度。 即梦 AI 视频生成时，为避免重复“抽卡”，可使用公式“【主体 A】+【外观描述】+【运动】，【主体 B】+【外观描述】+【运动】，【主体 C】+【外观描述】+【运动】”，同时 prompt 应简洁明了，避免复杂语言。 对于 SD 新手，有以下提示词相关的资源：Majinai：

AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。

传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。

Copilot 和 Agent 主要有以下区别： 1. 核心功能： Copilot 更像是辅助驾驶员，依赖人类指导和提示完成任务，功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策： Copilot 处理流程依赖人类确定，是静态的，参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定，是动态的，能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围： Copilot 主要用于处理简单、特定任务，作为工具或助手存在，需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务，并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot 主要依赖 LLM 性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能，开发重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 此外，Agent 具备“决策权”，可自主处理问题，无需确认；Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为，Copilot 更适合各行业现有软件大厂，而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，它们有以下主要区别： 1. 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以进行定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，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。 2. 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，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持： Dify 作为开源项目，拥有活跃的社区，开发者可参与共创和共建。 Coze 可能更多依赖官方的更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 选择使用 Dify 或 Coze 时，开发者和企业需根据自身需求和目标来决策。Dify 官网：https://dify.ai/zh ；Coze 官网：https://www.coze.com 。海外版的 Coze 大大降低了使用成本，在模型质量和数据源方面有明显优势，支持多种知名模型，拥有完善的插件市场和智能体市场，能与多种外部应用集成，生成更高质量的语言内容，更用户友好。