为什么deepseek可以实现低成本

进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 集合·DeepSeek 提示词方法论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink DeepSeek 从入门到精通.pdf：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink DeepSeek 13 大官方提示词通俗解读，让新手也能用出高手的效果：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink 如果您的 DeepSeek 一直显示服务器繁忙，可尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要： DP 模型的使用分享： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学和与大模型互动的分享： 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 的介绍与活动预告： Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。 Deepseek 使用介绍：介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。 未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。

以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报

以下是关于将 Office 和 DeepSeek 结合的一些信息： 1. 可以参考《》，其中介绍了通过结合 VS Code、Cline 插件和 Deepseek API 等工具提升 AI 的应用能力，用户可以实现自动发送邮件、查找重复文件、网页抓取翻译等功能。 2. 参考《》，了解如何将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案。 目前提供的信息中暂未直接提及 Office 与 DeepSeek 结合的具体方式，但您可以从上述类似的结合案例中获取一些思路和启发。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在 2024 年 5 月发布的 DeepSeekV2 以多头潜在注意力机制（MLA）架构创新在硅谷引发轰动，而在国内被描摹成“大模型价格战的发起者”，这体现了其与硅谷更有对话和交流的密码。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，未来充满未知，但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 一个提示词让其能力更上一层楼：通过 Coze 做效果对比测试，使用方法为在 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量、设计阈值系统、用 XML 规范设定等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】和 Thinking Claude、Claude 3.5 Sonnet 等。

DeepSeek 中查找图表的相关信息如下： DeepSeek 具有需求解译 2.0 功能，能通过关键词联想完整场景，比如当您说“要数据”时，它能自动提供图表和最新统计。 DeepSeek 的 DP 模型能够进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 但目前没有直接关于如何在 DeepSeek 中专门查找图表的明确步骤和方法。您可以尝试通过输入与图表相关的明确关键词来获取所需内容。

很抱歉，目前没有关于制作低成本刷航段规划智能体的相关内容。但一般来说，要制作这样的智能体，您可能需要考虑以下几个方面： 1. 数据收集：收集有关航班、票价、航线等相关信息。 2. 算法设计：运用合适的算法来优化航段选择和成本计算。 3. 规则设定：明确刷航段的规则和限制，以确保合法合规。 4. 成本评估：准确评估各种方案的成本，包括机票价格、附加费用等。 由于缺乏具体的案例和详细信息，以上只是一些初步的建议，希望能对您有所帮助。

要将 AI 作为自己的教练 Agent 实现，需要考虑以下几个方面： 1. 构建数字人灵魂： AI Agent：需要编写像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建具有挑战性。 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、WebSocket 等，但要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配。 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，需解决网络耗时和模型推理耗时导致的响应慢问题。 多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息。 拟人化场景：处理好插话、转移话题等非线性对话情景。 2. 借助开源社区力量： 推荐使用像 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架，可快速编排出自己的 AI Agent。 例如在开源项目中使用 dify 框架，能利用其编排和可视化交互修改流程，构造不同的 AI Agent，实现复杂功能，如知识库搭建、工具使用等，无需编码和重新部署。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 接口，可用于数字人的语音识别和生成控制。 对于高度定制的模型，可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台并部署自己的模型，同时数字人 GUI 工程保留多个模块以保持扩展。 然而，在实际操作中也存在一些问题，如沉淀领域知识喂给 AI 并不断调教并非能保持愉悦，可能会从兴奋转为嫌弃，且国产大模型存在一些桎梏，调优反复，多数人尝试后又回到舒适模式。但仍可通过不断探索和尝试来实现将 AI 作为教练 Agent 的目标。

以下是一种可能实现将您爷爷老照片生成数字人脸的方法： 1. 利用剪映软件： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。 软件会播放数字人的声音，您可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”，将其添加到当前视频中。剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 左下角会提示渲染完成时间，之后可点击预览按钮查看效果。 为让视频更美观，可增加背景图片。删除先前导入的文本内容，点击左上角“媒体”菜单并“导入”本地图片，将其添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 拖动背景图的角将其放大到适合尺寸，将数字人拖动到合适位置。 点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 完成后点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 2. 若希望数字人脸换成特定的面孔，可能需要使用其他工具进行换脸。 3. 对于老照片的处理，还可以启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够的情况下放大图片。 对于复杂的老照片，可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。 可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后经过脸部修复和放大得到最终效果。

利用智能体可以实现一键生成 PPT。以下是一些相关的信息： 爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业，旗下的 AiPPT.cn 致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”，能够帮助用户“一分钟一键生成 PPT”，是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品，全球第 4，国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场包括市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 增强版 Bot 作为基于 AI 驱动的智能创作平台，可以实现一站式内容生成，包括 PPT 一键生成。用户在对话框输入诉求，如“帮我生成一篇包含以上架构风格的完整 PPT”，即可生成幻灯片内容及相关模板选择。 此外，2024 年 6 月 22 日更新的研究报告中，《》提到 AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品，能够实现一键生成专业 PPT，并提供丰富模板和低创作门槛。

目前关于使用 AI 实现手机自动记账的方法，暂时没有相关内容。但一般来说，可能需要以下步骤：首先，需要选择一款支持 AI 功能的记账应用程序；其次，对该应用进行相关设置，例如关联银行账户、设定记账分类规则等；然后，利用应用中的 AI 功能，如智能识别消费记录、自动分类等。不过，具体的实现方式还会因不同的应用和技术而有所差异。

目前利用 AI 技术实现手机自动记账是可行的。通过使用具备自然语言处理和机器学习能力的 AI 应用，能够对您的消费信息进行智能识别和分类记录。例如，某些记账应用可以自动解析短信中的消费通知，或者通过语音输入您的消费描述来完成记账。但要实现较好的效果，可能需要您对相关应用进行一定的设置和训练，以适应您的消费习惯和记账需求。

目前有多种软件可以帮助您实现从图片提取数据并根据固定话术模板输出的需求。以下是一些常见的选择： 1. TensorFlow：这是一个广泛使用的深度学习框架，可用于图像识别和数据处理。 2. OpenCV：提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 3. PyTorch：常用于深度学习任务，包括图像数据的处理。 但具体选择哪种软件，还需要根据您的具体需求、技术水平和项目特点来决定。同时，您还需要掌握相关的编程知识和图像处理技术，以便有效地运用这些软件来实现您的目标。