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如何使用deepseek

Answer

使用 DeepSeek 的步骤如下：

  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。

DeepSeek 的设计思路包括：

  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，减轻自己的调试负担。
  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（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。

关于 DeepSeek 的相关活动和分享：

  1. 2025 年 2 月 6 日的分享中提到了关于 DP 模型的使用，包括其功能、优势、问题、审核方法、使用建议、使用场景和案例展示等。
  2. 2 月 23 日的 AI 切磋大会是 DeepSeek 专场，包括深度聚焦、实战导向、全网联动等亮点，活动流程包括签到、全国联动、全国联动使用方法分享、分城市各自案例分享和自由探讨等环节。
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References

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]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，减轻自己的调试负担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（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

【今晚8点】聊聊你怎么使用DeepSeek！ 2025年2月6日

[heading2]总结关于DP模型的使用分享DP模型的功能：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。关于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。关于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。

AI切磋大会第十期-2月23日deepseek专场

深度聚焦：以DeepSeek为核心的交流专场实战导向：真实案例分享、方法论提炼与自由脑暴全网联动：线下北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理15地云聚会线上同学可以加入到游戏设计中线上也可以参与围观[heading3]活动流程（时间：13:00-17:30）[heading4]1.签到（13:00-13:30）[heading4]1.全国联动（13:30-14:00）[content]介绍社区社区的一年总结知识库的使用指南[heading4]2.全国联动使用方法分享（14:00-14:30）[content]提前邀约案例收集[heading4]3.分城市各自案例分享（14:30-16:30）[content]主题一：分享案例征集案例方向：使用deepseek你做了什么？🔥用DeepSeek运用在工作生活上的案例🤯DeepSeek输出“超预期结果”的惊艳场景🚀看到别人使用的案例也可以分享主题二：分享使用方法技巧方法论碰撞：💡使用deepseek技巧⚙️DeepSeek与其他工具的协同方案🌐模型微调/部署的技巧方法🛜用deepseek获取流量/客户等[heading4]3.自由探讨（16:30-17:30）[content]挖掘更多商业机会找到志同道合的伙伴组队

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kimi、豆包、deepseek的区别和优劣
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。
2025-02-19
本地部署deepseek
DeepSeek 具有多种含义，包括 DeepSeek 公司（深度求索），其网页和手机应用目前免费，但 API 调用收费。DeepSeek 大模型尤其是具有推理功能的 DeepSeek R1 大模型，权重文件开源，可本地部署。 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。很多平台上线的版本存在各种不足，本地部署的版本能作为替补，但难以长期使用。 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），创建智能体。
2025-02-19
我是一个小白，我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线： 1. 首先，通过相关报道和研究，了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义，包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考： 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新，例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式，以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容： 3. 了解 DeepSeek R1 模型，它属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro，它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领，包括理解模式和画画模式，以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
我想了解关于Deepseek的信息
以下是关于 DeepSeek 的信息： 1. 华尔街分析师的反应：DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，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。 2. 实际使用体验：在文字能力上表现突出，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。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 相关链接：
2025-02-19
deepseek最近有什么新进展
DeepSeek 近期有以下新进展： 深夜发布大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B JanusPro 是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立的路径解决先前方法的局限性，同时利用单一的统一变压器架构进行处理。解耦缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，增强了框架的灵活性，超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能，成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。
2025-02-19
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 其秘方具有硅谷特色： 不是“中国式创新”的产物，不能简单地将其比喻成“AI 界的拼多多”或认为其秘方就是多快好省。 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轰动。 是中国最全球化的 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。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提示词 HiDeepSeek： 效果对比：可通过 Coze 做小测试对比。 使用方法：包括搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式开始对话等步骤。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，实现多种功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定等。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。
2025-02-19
0到1使用大语言模型
以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 大模型安全： 1. 通过对齐（指令调优）使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）情况，导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点： 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大，来自互联网，参数多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务，ChatGPT 则通过对话完成任务，二者在形式和安全性上有差别。
2025-02-19
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。
2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。
2025-02-18
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图，使用我提供的数据，生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
deepseek使用小技巧
以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：包括作家风格移植（如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”）、文体杂交（如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”）、学术口语化（如“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。 2. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定（“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：针对不同问题类型进行修正，如过度抽象（“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”）、信息过载（“用电梯演讲格式重新组织结论”）、风格偏移（“回归商务报告语气，删除比喻修辞”）。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作：如分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）、逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 敏感内容处理：如概念脱敏法（“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”）。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧： 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件，例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构，例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧：获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词：您是一名顶尖的提示词优化专家，请按以下步骤优化下方提示： 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于，重构提示结构（可参考 CRISPE/BROKE 框架）。 生成 3 个优化版本，并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用，一直崩溃，可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读，有直播视频回放和相关论文下载，如。
2025-02-18