给出实际的操作案例，结合deepseek、kimi、豆包工具。

以下是关于 DeepSeek 本地部署知识库的相关信息： 您可以参考以下链接获取更多详细内容： DeepSeek 资料库：照着做可直接上手🔗 需要注意的是，日报中提到本地部署并不适合普通用户，纳米 AI 搜索是目前较为稳定的第三方替代方案，其满血版推理能力接近官方但速度较慢，高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址：🔗或下载纳米 AI 搜索 APP 。

以下是关于 deepseek 多维表格的相关信息： 2025 年 2 月 6 日的智能纪要中，介绍了 DP 模型的功能（能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等）、使用优势（用更少的词做更多事，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，可能输出错误内容，增加纠错成本）、审核方法（可用其他大模型解读其内容）、使用建议（使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程）、使用场景（包括阅读、育儿、写作、随意交流等），并进行了案例展示，还分享了关于音系学和与大模型互动的内容。 2025 年 2 月 16 日，May 在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，飞书多维表格插上 deepseek 的翅膀起飞。作为飞书多维表格重度用户，强推加了 AI 功能和 deepseek 后的飞书多维表格，指出对于 AI agent 来说，扣子只能做单次任务，飞书多维表格的 agent 可以做批量任务，使用 AI agent 可能是个人的事情，用飞书多维表格之后可以成为团队协作的事情。 有获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法的内容，包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用，可使用邀请码 D3H5G9QA 拿 3000 万 tokens，且火山引擎活动有最新升级，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。

DeepSeek 和 WayToAGI 难以简单地比较哪个更好用，因为它们的用途和特点有所不同。 WayToAGI 是一个整理了众多与 AI 相关内容的平台，包括 DeepSeek 相关的详细资料。例如，有快速了解 DeepSeek 的文档，集合了 DeepSeek 提示词方法论，还能搜到各种热门 AI 工具的相关内容。在 AI 领域新工具出现时，在 WayToAGI 上搜索往往能获得高质量、多视角且用时少的信息。 DeepSeek 也是一款热门的 AI 工具，有相关的 API 获取方式，如邀请可拿 145 元代金券/3000 万 Token 畅享 671B DeepSeek R1。此外，还有 DeepSeek 与阿里云的实训营全新升级上线等活动。 具体哪个更好用，取决于您的具体需求和使用场景。

以下是关于清华大学与 deepseek 相关的研究信息： 在 2024 年的 AI 领域中，DeepSeek 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。在较小的一端，清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目，该项目催生了 MiniCPM 项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型。它们的 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 1. 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程。 API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA，邀请链接为 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA ，邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，火山引擎活动最新升级，即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 操作指引为点击邀请、复制邀请链接、复制链接/邀请码 D3H5G9QA 或下载邀请海报分享给好友。 昨天下午发现火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档更新，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动。 2. 2 月 7 日社区新闻速递：《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 3. 2025 年 2 月 6 日【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek： DP 模型的功能包括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。 使用优势是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，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。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。 关于音系学和与大模型互动的分享：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。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。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。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 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。相关链接： 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，据用户反馈。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。相关链接： 提升 DeepSeek 能力的提示词：用 Coze 做了小测试。使用方法为：Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”；Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek；Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢了李继刚和 Thinking Claude 等。

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。

以下是关于如何写提示词与 KIMI 有效沟通的一些要点： 1. 不要期望设计一个完美的提示词就能得到理想答案，应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”，在与 KIMI 的对话中产生最终成果，并限缩自己思维中的模糊地带。 2. 多给 KIMI 几轮对话修正的余地，不要期望一次输入提示词就能得到想要的东西，因为很多时候自己刚开始也不清楚想要什么。 3. 可以参考以下步骤： 询问 KIMI“更好的提问”的方法论。 让 KIMI 分析提问适合的优化方法，并给出优化过程和结果。 将 KIMI 优化后的提问输入给特定的自动结构化框架，得到“提问优化助手”Prompt。 新建对话，先将“提问优化助手”发给 KIMI，再发送原始提问，得到结果。 再新建对话，让 KIMI 对比两份结果。 4. 在创作视频分镜头时，也可以借助 KIMI 写画面描述，甚至加上对音效的需求。同时，要尽可能精简人物对话，提炼重点。画面数量与台词长短有关，需平衡画面之间的联系。

以下是文心一言、豆包（字节跳动）、天工（不太明确您提到的天工具体所指，可能是指某些特定的模型或产品）、Kimi 这几个软件的优势对比： 文心一言 4.0（网页版）： 优势：由百度开发，可能在某些特定领域的知识储备和语言理解能力上有一定优势。 豆包（字节跳动）： 优势：无需科学上网，使用方便。 Kimi： 优势：不需要科学上网，无收费，不需要登录可以直接使用；有案例，点击预设问题即可开始尝试。 需要注意的是，对于不同的用户和应用场景，这些软件的优势可能会有所不同，其表现也会受到数据、算法、训练等多种因素的影响。

以下是一些用 KIMI 处理 Excel 数据的方法： 1. 对数据的基本操作包括增加、删除、修改和查询。 2. 若要与数据库沟通，需学会 SQL 语句。 3. 可以通过 Kimi Chat（https://kimi.moonshot.cn）向 KIMI 提问，获取针对增、删、改、查的回答。 4. 对于新人，可通过深挖 KIMI 的回答来了解相关语法。 5. 收集资料时，可借助 AI 工具如 Perplexity.AI 高效完成，也可使用 KIMI 读取和整理网页内容，但需注意其阅读能力的限制，可分批次提供资料。

Kimi 是由 Moonshot AI 出品的智能助手，具有超大“内存”，能一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 最显著的特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有优势，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。

要利用 Kimi 和即梦 AI 做小红书博主，可以参考以下步骤： 利用 Kimi： 1. 收集相关资料：明确主题后，借助 AI 工具如 Perplexity.AI 的强大搜索功能获取信息。启用 Pro 功能或使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，输入具体的 Prompt 快速定位相关资讯。 2. 整理资料：使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。Kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力，当读取完毕会显示绿色标点作为提示。但需注意其阅读能力有限，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 3. 生成文章：让 Kimi 整理资讯内容并转化成吸引人的公众号文章。 关于即梦 AI 如何用于做小红书博主，目前提供的内容中未提及相关具体方法。

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。

DeepSeek R1 与豆包存在以下区别： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。而豆包不属于此技术路线。 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，以提升最终回答的质量，这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。豆包可能没有这种特定的思考方式。 3. 输出效果：从相关对比来看，DeepSeek 的思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝，被认为碾压了包括豆包在内的其他模型。

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。

WaytoAGI 是一个 AI 开源社区，其核心场景包括： 1. 提供 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系。 2. 倡导共学共创等形式，孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 3. 作为思想交流平台，汇聚行业顶尖创作者和 KOL。 应用案例方面： 1. 在上海国际 AIGC 大赛中，如《嘉定汇龙》项目中，利用多种 AI 技术如 stable diffusion 艺术字生成、comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等，并通过合成剪辑完成作品。 2. 社区内有像三思这样的高手分享具体教程。

以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。

以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例： 在法律法规领域，AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制，以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率；Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本；Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模；瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今，成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。

以下是关于 AI 应用在 PPT 生成的案例： 1. 在“直播一期：知识库及 GPT 基础介绍”中提到，GPT 可以用于 PPT 生成，相关链接： 。 2. 在“给小白的 AI 产品推荐”中，推荐了国内的爱设计 PPT 作为 AI 辅助制作 PPT 的产品。其背后有强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位，代表了国内 AI 辅助 PPT 制作的高水平。 3. 在“熊猫 Jay：超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南，收获培训奖励 1000”中提到，目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的主要思路为：AI 生成 PPT 大纲，手动优化大纲，导入工具生成 PPT，优化整体结构。并推荐了关于 ChatGPT 原理和提示词的文章。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例： 北京市新英才学校： 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下，主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，决定制作一款学校地图桌游。 课程中，学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法，有时自己写 prompt 与大语言模型对话，还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案，手绘第一版学校地图，选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域，生成式 AI 带来了诸多改变： 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题，可大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品，如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。