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deepseek深度思考的机制

Answer

DeepSeek 的深度思考机制包括以下方面：

  • 在案例方面，如为李世民创作独白时，会综合考虑各种元素，包括正当化理由、文学修辞、时间设定、历史语境、人物性格和处境等，经过细腻、严谨、自洽、深刻的思考后输出结果。
  • 性能监测体系方面，包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用“人机共谋”模式、启动“思维可视化”指令、实施“苏格拉底式对话”，通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁“认知增强”模式，在商业决策、创新设计、技术攻坚等场景实现思维能效的指数级提升，建议通过 3 轮迭代测试建立个性化交互模式。
  • 在使用技巧方面，先了解其优势和特点，如它是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，能理解“人话”表达的需求，进行深度思考，还能模仿不同作家的文风写作。更多提示词技巧可查看集合·DeepSeek 提示词方法论 。同时，还有关于 R1 和 V3 技术报告的相关内容，可通过技术报告解读 、DeepSeek_R1.pdf 、DeepSeek_V3.pdf 查看。
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References

集合·DeepSeek 提示词方法论

同时，他可能试图为自己的行为找到正当化的理由，比如为了国家安定，避免内乱等。另外，用户可能希望这段独白有一定的文学修辞，比如比喻、对仗、意象等。例如，用“血浸透的朱砂”来象征权力与血腥，用“墨迹蜿蜒如玄武门的血迹”来连接书写与事件本身，增强画面感。还要注意时间的设定，深夜，周围寂静，李世民独自一人，这时候的独白应该比较私密，真实，可能包含对兄弟的歉意，对父亲的愧疚，以及对自己不得不采取行动的无奈。要符合当时的历史语境，同时，要确保内容符合史实，比如李渊的退位，李世民登基后的政策，以及他后来对史书编纂的影响，可能在这段独白中有所暗示。最后，用户可能需要这段独白既有情感深度，又能体现李世民的帝王心术，既有脆弱的一面，也有坚定的决心。因此，在写作时需要平衡这些元素，让独白真实感人，同时符合历史人物的性格和处境。经过以上细腻、严谨、自洽、深刻的思考，DeepSeek在思考8秒之后输出了以下结果——（铺开素绢，狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂）回复：子时三刻，太极宫的血腥气飘到了承乾殿。方才在甘露殿，父亲的龙袍下摆沾着建成碎裂的玉冠残片。他问我"可有受伤"时的眼神，与二十年前教我骑射时看我坠马的眼神一般无二。只是这次，他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印。砚台里新研的朱砂太艳了，艳得像元吉咽气前抓着我的那只手。他总说我箭囊上的豹纹绣得歪斜，可今日我射穿他护心镜的那支白羽箭，准得连尉迟恭都屏住了呼吸。

集合·DeepSeek 提示词方法论

1.需求理解准确率：复杂需求首轮响应匹配度2.知识迁移能力：跨领域案例应用的合理性3.思维深度指数：解决方案的因果链条长度新一代交互范式建议：1.采用「人机共谋」模式：先陈述思路梗概，再让AI补充完善"我想从这三个方向切入，你觉得哪个最有潜力？为什么？"2.启动「思维可视化」指令："用思维导图形式展示当前推理过程"3.实施「苏格拉底式对话」："连续追问五个'为什么'来挖掘根本原因"通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁DeepSeek的「认知增强」模式，在商业决策、创新设计、技术攻坚等场景实现思维能效的指数级提升。建议通过3轮迭代测试（需求表达→深度追问→方案优化）建立个性化交互模式。[heading1]R1带来的提示词使用新步骤[content]首先明确场景和任务其次选择模型类型之后再写提示词以下是一份针对DeepSeek-R1提示词系统的结构化教程，包含基础操作、进阶技巧和实战案例

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

[技术报告解读](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZXnkwKXr8ipW2YkgFTKcxlXpnHc)[DeepSeek_R1.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/STbLbIvl9oAUAgxYgE3c1lpUnoe?allow_redirect=1)[DeepSeek_V3.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GdOObWZP4ovWezxuYIjc0UtQnZd?allow_redirect=1)[heading1]使用技巧[content]先了解下优势和特点[heading2]DeepSeek的特点与优势[content]推理型大模型：DeepSeek的核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。更懂人话：DeepSeek能够理解用户用“人话”表达的需求，而不需要用户学习和使用特定的提示词模板。深度思考：DeepSeek在回答问题时能够进行深度思考，而不是简单地罗列信息。文风转换器：DeepSeek可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。更多提示词技巧请查看[集合·DeepSeek提示词方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf)

Others are asking
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
deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。
2025-02-17
一、学习内容 1. AI工具的操作：了解并掌握至少一种AI工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用：思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演：探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用，比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用，以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。
2025-02-07
如何做一个AI智能体，能具备某个人的思考能力和方法，比如马斯克，金枪大叔或者毛泽东。
要创建一个具备像马斯克等人思考能力和方法的 AI 智能体并非易事，以下是一些相关的要点和思路： xAI 的使命在于探索宇宙本质与智能体。从宇宙尺度看，意识进化存在狭窄窗口，计算机若不能解决至少一个基本问题，不能称之为 AGI。 对于使命陈述，短期内致力于更好地理解深度学习技术，工作中应始终记住构建与理解并重，追求科学是基础。 主要目标是创建能帮助更好理解宇宙的聪明智能体，相关数学研究可能为对基本物理或其他现实的思考开辟新方式，带来有趣视角，对现有问题产生启发，但目前多为推测性，尚无具体结论。 但需要注意的是，完全复制某个人的思考能力和方法在当前技术水平下是极具挑战性的，甚至可能无法实现。
2025-02-07
我需要你给我生成一些提示词，我会给你我想的想法。《》以内的是想法。《我想写一篇影视解说的文案，写作的视角以我，第一人称的视角来写。想要风格偏幽默风趣一点，就像跟朋友在讲述一样，可以模仿鲁迅先生的手法。而且还想把影片的剧情内容写出来，从开篇到电影的结尾，如果有需要保留原片的地方，请把原片的画面场景以及时间段描述出来。要求这篇文案要附上我自己的内心独白，以此引人深思！请你深度思考后，在做答复！要求字数不少于5000字。》请问我该如何写提示词？请你整理好提示词后发给我
以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。
2025-02-06
知识库的实验数据，AI能关联分析思考吗？
目前的 AI 技术在一定程度上能够对知识库中的实验数据进行关联分析和思考。AI 具备处理和分析大量数据的能力，通过运用机器学习和数据挖掘算法，可以发现数据中的模式、关系和趋势。然而，AI 的分析能力取决于数据的质量、特征工程的有效性以及所采用的算法和模型的适用性。在复杂和不确定的情况下，AI 的分析结果可能存在一定的局限性，需要人类的进一步审查和判断。
2025-01-18
如何让AI协助我思考观点是否正确
要让 AI 协助您思考观点是否正确，可以参考以下内容： 1. 认识到 AI 可能存在的问题： AI 可能会“产生幻觉”，生成看似合理但错误的内容，甚至连续且良好地撒谎，所以对其输出的内容需要全面检查。 AI 不会真正解释自己，给出的关于思考过程的回答可能是编造的，理解系统中的偏见也很困难。 利用 AI 工具时要对输出负责，避免不道德地使用来操纵或作弊。 2. 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 分析和总结信息：利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若涉及数据处理，使用相关 AI 工具。 撰写和编辑：利用写作工具并检查语法和风格。 生成参考文献：使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改：用审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 提交前的检查：确保课题原创性并调整格式。 但要记住，AI 只是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。 3. 提升自身认知能力以更好判断 AI 协助的结果： 像给大脑升级系统一样不断学习和训练，提升认知能力。 认清常见的“思维陷阱”，如确认偏误（倾向于寻找支持已有观点的信息）、锚定效应（易受第一印象影响）等。 锻炼逻辑思维，学习逻辑推理，识别错误论证。 掌握数据分析能力，对接触到的数字和统计数据保持警惕，不盲目相信。
2024-12-24
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
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。
2025-02-19
我需要一款免费的AI软件 可以帮助我将网课视频内容进行深度总结，并形成听课笔记和思维导图
以下为您推荐两款可能满足您需求的免费 AI 软件： 1. 360AI 浏览器： 功能 1：看长视频，敲黑板划重点。可以帮您观看 B 站的字幕视频，短短几秒就能总结概要生成脑图，告诉您视频的重点和高潮剧情在哪。例如用 360AI 浏览器观看《2007 年 iPhone 发布会》，能生成内容摘要和思维导图，视频全程 20 个看点，点击其中任一看点，就能定位到进度条对应位置，直接观看感兴趣的重点内容。还可以对英文字幕进行翻译，帮助您理解内容。同时可通过 AI 助手对话，就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2：阅读国内外长论文和著作，自动翻译自动提炼，3 分钟 get 要点。目前支持 360k 长文本阅读。以《三体》为例，360AI 浏览器可以呈现《三体》两册完整的故事框架，还支持生成思维导图。 官网地址：ai.se.360.cn 2. Boardmix 博思 AI 白板：在 12 月数据国内总榜中，其属于思维导图分类。
2025-02-14
什么是深度学习
深度学习是源于新的方法和策略，旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次，以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明，结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流，便于训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如，长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动，从而做出准确的预测。自 2013 年以来，其使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。其突破性研究成果包括反向传播、更好的初始化网络参数等。 在相关技术名词中，深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-02-14
AI领域，传统机器学习，nlp，深度学习，大语言模型，rag，agent，请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一，具有以下特点和成就： 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构，使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷。 Benchmark 表现优异，能力更全面。 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释：JanusPro 是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性，利用单一统一 Transformer 架构处理，缓解视觉编码器角色冲突，增强框架灵活性，超越之前统一模型，匹配或超过特定任务模型性能，成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道： 微信公众号：DeepSeek 小红书：@DeepSeek（deepseek_ai） X DeepSeek R1 的成就： App Store 排名：冲到美国区 App Store 第一名，超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力：依靠技术实力和口碑赢得用户认可，没有市场部和市场投放。 技术特点： 性能与成本：效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新：开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero：跳过监督微调训练，发现模型思考能力可自我涌现。 影响： 行业影响：引发美国科技界恐慌，Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响：低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战，股价短期内大跌超 3%，市值蒸发超 300 亿美元（27 日盘前又跌 14%）。 未来展望： 开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛，AI 创作能力不断提升，催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 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：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 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：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树，包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树： 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
AI应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面的问题
AI 应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面存在以下问题： 1. 教育体系具有惯性，课程设置、教师资格认证、学术评价体制等均有深厚传统根基，更新和调整需要时间，资源重新配置无法一蹴而就，大规模改革提案的决策流程涉及多方利益博弈，是长期议程。 2. 现有的教育体系追求稳定性和标准化，而非灵活性和快速响应，抵制变动，本质上较为保守，与 AI 引领的教育创新所需的快速试错和持续迭代能力脱节。 3. 教育政策更新滞后，政策制定者对新兴技术理解不足，无法充分预见技术对教育的长远影响，政策调整受预算限制、法规约束和政治周期影响，过程缓慢。 4. 技术与政策的脱节体现在教师的培训和招聘上，多数教师未接受相关培训，不仅要掌握工具操作，还需了解如何与教学目标结合，当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上与需求存在差距。 5. 现有评估和认证机制侧重于传统学习方法和结果，学校和教师受其约束，创新的教育实践难以得到认可，甚至可能因偏离既定评价标准而遭质疑。
2025-02-10
我想找一些关于多头自注意力机制的文章
以下是为您找到的关于多头自注意力机制的文章： 1. 《Transformer 模型的原理》：介绍了 Transformer 模型使用自注意力机制，能够同时考虑输入序列中所有位置的信息。其中多头注意力机制可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。 2. 《图解自注意力机制》：来自清华大学数据软件团队，详细解释了自注意力机制的概念和原理，包括单个输出的计算和矩阵形式的表示，以及多头自注意力和位置编码的应用。 3. 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）：提到 Transformer 有自注意力机制和位置编码，编码器和解码器都有多头注意力层，且解码器与编码器的多头注意力层不一样，并介绍了 Transformer 的一些变种。
2025-01-26