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涉及到deepseek的所有知识

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以下是关于 DeepSeek 的相关知识：

  • 媒体报道和网络文章：
    • 作者“通往 AGI 之路”的《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 。
    • 作者“数字生命卡兹克”的《DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧。》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KwFfItlMvS9FCDwNbvVWu7A 。
    • 作者“宝玉”的《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》，类型为提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw 。
    • 作者“橘子汽水铺”的《中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 。
    • 作者“橘子汽水铺”的《自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 。
    • 作者“新智元”的《史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 。
    • 作者“一支烟花 AI”的《用流程图对比 DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ 。
    • 作者“腾讯科技”的《一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 。
    • 作者“张小珺腾讯科技”的《一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景》，类型为进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 。
  • 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日：
    • 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。
    • 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 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。
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References

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

微博上热搜，主流媒体全报道|作者|文章|类型|链接||-|-|-|-||通往AGI之路|关于DeepSeek的所有事情【知识库持续更新中】|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA||数字生命卡兹克|DeepSeek的提示词技巧，就是没有技巧。|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/KwFfItlMvS9FCDwNbvVWu7A||宝玉|教你如何<br>破解DeepSeek R1系统提示词|提示词破解|https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw||橘子汽水铺|中国开源，震撼世界：DeepSeek R1的变革、启示与展望|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw||橘子汽水铺|自学成才之路，DeepSeek R1论文解读|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg||新智元|史上首次，DeepSeek登顶中美AppStore！NYU教授：全球「AI霸权」之争已结束|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg||一支烟花AI|用流程图对比DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude说明强化学习在AI大模型训练、推理的创新和意义|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ||腾讯科技|一文读懂｜DeepSeek新模型大揭秘，为何它能震动全球AI圈|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA||张小珺腾讯科技|一场关于DeepSeek的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景|进阶思考|https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw|

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

微博上热搜，主流媒体全报道|作者|文章|类型|链接||-|-|-|-||通往AGI之路|关于DeepSeek的所有事情【知识库持续更新中】|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA||数字生命卡兹克|DeepSeek的提示词技巧，就是没有技巧。|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/KwFfItlMvS9FCDwNbvVWu7A||宝玉|教你如何<br>破解DeepSeek R1系统提示词|提示词破解|https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw||橘子汽水铺|中国开源，震撼世界：DeepSeek R1的变革、启示与展望|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw||橘子汽水铺|自学成才之路，DeepSeek R1论文解读|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg||新智元|史上首次，DeepSeek登顶中美AppStore！NYU教授：全球「AI霸权」之争已结束|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg||一支烟花AI|用流程图对比DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude说明强化学习在AI大模型训练、推理的创新和意义|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ||腾讯科技|一文读懂｜DeepSeek新模型大揭秘，为何它能震动全球AI圈|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA||张小珺腾讯科技|一场关于DeepSeek的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景|进阶思考|https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw|

【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。

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DeepSeek提示词
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。
2025-02-20
deepseek外接
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。
2025-02-20
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搭建 个人知识库
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。
2025-02-20
deepseek本地部署
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）。
2025-02-20
deepseek 分布式如何部署
DeepSeek 的分布式部署情况如下： 腾讯云（自建服务器）：提供全版本，采用多机分布式部署，节点数量为 2 个，单节点配置为 HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：提供 DeepSeekR1 和 DeepSeekV3 版本，API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日至北京时间 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：提供“deepseekr1:1.5b”、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”版本，价格为 1.89 元/小时起，采用服务器部署的方式。 Gitee AI：提供全版本，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。 此外，还可以通过以下步骤实现 DeepSeek 联网版的部署： 1. 拥有扣子专业版账号，如果是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型，访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体，点击创建，先完成一个智能体的创建。
2025-02-20
如何搭建自己的知识库
搭建自己的知识库可以参考以下步骤： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题及检索出来的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 2. 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中，便于后续处理。 3. 基于 GPT API 搭建： 涉及给 GPT 输入定制化知识，但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，embeddings 是浮点数字的向量，向量间距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 4. 本地知识库进阶： 可使用额外软件 AnythingLLM，其包含 Open WebUI 的能力，并支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建 Workspace 构建本地知识库，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），最后进行测试对话。 总之，搭建知识库需要不断实践和探索，“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。
2025-02-20
现在有哪些个人知识库软件可以用，请推荐。
以下是为您推荐的个人知识库软件： 1. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可以参考文章，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API，建议先了解 RAG 的原理再使用。 2. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，配置页面主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式），配置完成后即可进行对话测试。 此外，还有通过 GPT 打造个人知识库的方法，比如将文本转换成向量节省空间，拆分成小文本块并通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量，在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。当用户提问时，将问题转换成向量与库中向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。
2025-02-19
waytoagi的知识库基于哪个LLM创建的
目前没有明确的信息表明 waytoagi 的知识库基于哪个 LLM 创建。但以下信息可能对您有所帮助： AnythingLLM 包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库等。安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后配置主要分为三步，包括选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式）等。 GitHubDaily 开源项目列表中提到了 AnythingLLM，它是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库。
2025-02-19
用飞书搭建知识库并进行AI问答
以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容： 知识库问答是机器人的基础功能，可根据用户问题从知识库中找到最佳答案，这利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说，RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时，RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能，首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，陆续将社区其他板块文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建，这是个知识库问答系统，放入知识文件，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可使用，它有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。
2025-02-19
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，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。 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），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。 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。 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。
2025-02-18
规划设计涉及的AI软件
以下是一些涉及规划设计的 AI 软件： 1. 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成结果，保证合规性。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内信息集成。 2. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 3. 辅助或自动生成 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，初学者可先学习基本建模技巧再尝试使用。
2025-02-20
大模型涉及到芯片包括哪些
大模型涉及到的芯片包括以下几种： 英伟达的Blackwell超级芯片：如GB200 NVL72，将36个Grace CPU和72个Blackwell GPU集成到一个液冷机柜中，可实现总计720 petaflops的AI训练性能，或是1,440 petaflops（1.4 exaflops）的推理性能。 英伟达的DGX B200：包括8个Blackwell GPU和2个第五代Intel Xeon处理器，包含FP4精度功能，提供高达144 petaflops的AI性能、1.4TB的GPU内存和64TB/s的内存带宽。 同时需要注意的是，在数据、算力、算法三要素中，算力是基础，也是大模型竞争力，但国产芯片在软件适配度、稳定性方面仍显不足。国产芯片与英伟达显卡之间的解耦能力较弱，未来可能会逐步用国产芯片去做百亿甚至更大体量的模型训练，但算力的累积依然是重要挑战。目前，AI大模型算力主要在训练、推理两个部分，其中成本最高部分是前期的模型训练，大部分采用智能计算中心、自费买英伟达A800/H800显卡组成服务器运行、或者是用价格更为实惠的服务器云来训练。而推理部分算力需求较少、价格不高，大部分模型应用都需要同时建立公有云、私有云两种混合模式，而且需要购买一定的云服务，以更好做大模型应用。
2025-02-11
以知识图谱的形式生成一张涉及大模型概念的知识图谱
以下是一张涉及大模型概念的知识图谱： 大模型 Embedding 技术 句子和文档嵌入 Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入 Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 关键技术标准 机器学习标准：规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习和强化学习等标准。 知识图谱标准：规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 大模型标准：规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 自然语言处理标准：规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答和语言大模型等标准。 智能语音标准：规范前端处理、语音处理、语音接口和数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、通用语音大模型等标准。 计算机视觉标准：规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法，包括功能、性能和可维护性等标准。 生物特征识别标准：规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。 国内大模型 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言。 垂直模型：专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 大模型的体验 以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了 Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型的工作原理 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用 b 链形容大小。 Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，17 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 的分类和法则 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt。 写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG 概念：未对 RAG 的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。
2025-02-11
我作为一名OA软件的行业的售前，我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景，所以我对AI知识有简单的了解，我现在想转型AI行业的售前，我该如何系统的学习AI的相关知识，请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 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。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
帮我生成一个小程序，功能涉及“个人多名片管理”“可以通过扫描纸质名片生成电子名片、手动填写信息生成电子名片、关键字词ai智能生成名片”“支持手动编辑名片信息”“每个信息都可以通过ai生成及润色”“支持添加案例”“支持客户名片管理”“分享客户后，客户打开名片，支持交换信息并生成自己的名片”
要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序，以下是一些参考步骤和相关信息： 微信小程序开发基础： 1. 注册小程序：登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写：注册验证通过后，填写小程序信息和类目，名称可根据功能设定，头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载：回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，选择“微信开发者工具”，下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目：打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id，选择不使用云服务，并选择 javascript 基础模板。 相关案例： 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例，演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发：GLM 等大模型外接数据库”的案例，可调整 prompt，匹配不同知识库，让 LLM 扮演不同角色，如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例，但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路，结合您的具体需求进行开发。
2024-11-25
请总结本知识库，并提炼出11节面向十岁儿童关于AIGC的课程，三节是提示词工程，2节文生文，2节文生图/图生图，2节文生音频，2节文生视频/图生视频，不需要涉及智能体及文生代码
以下是对本知识库的总结： 包含了不同时间段的 AIGC 周刊内容，如 Open AI 发布 ChatGPT 的 iOS 应用、Google 宣布多项 AI 新功能、AI 歌手相关教程等。 有关于提示词工程的课程及相关技巧介绍。 涉及一些特定的 AIGC 技术和方法，如 Donut 文档理解方法。 提到了谷歌的生成式 AI 学习课程。 以下是为十岁儿童设计的 11 节关于 AIGC 的课程： 1. 提示词工程基础 什么是提示词 提示词的作用 简单的提示词示例 2. 提示词工程进阶 复杂提示词的构建 如何优化提示词 提示词的实际应用 3. 提示词工程实践 设计自己的提示词任务 分享与讨论提示词成果 总结提示词的使用技巧 4. 文生文入门 了解文生文的概念 简单的文生文工具介绍 尝试生成一段文字 5. 文生文提高 优化文生文的输入 让生成的文字更有趣 比较不同文生文的效果 6. 文生图/图生图基础 认识文生图和图生图 常见的文生图工具 用简单描述生成一张图片 7. 文生图/图生图进阶 更复杂的描述生成精美图片 对生成的图片进行修改 分享自己生成的图片 8. 文生音频入门 什么是文生音频 简单的文生音频工具 生成一段简单的音频 9. 文生音频提高 让生成的音频更动听 给音频添加特效 欣赏优秀的文生音频作品 10. 文生视频/图生视频基础 文生视频和图生视频的概念 基本的文生视频工具 制作一个简单的视频 11. 文生视频/图生视频进阶 让视频更精彩 视频的后期处理 展示自己制作的视频
2024-10-31