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DeepSeek常见应用技巧

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DeepSeek 常见应用技巧包括以下方面：

  1. 高阶能力调用：
    • 文风转换矩阵，如作家风格移植（用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象）、文体杂交（将产品说明书改写成《史记》列传格式）、学术口语化（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，如行业黑话破解（解释 Web3 领域的“胖协议瘦应用”理论）。
  2. 场景化实战策略：
    • 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，包括上下文锚定（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，如针对过度抽象（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）等问题的修正指令。
  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）。

Deepseek 时代提示词的针对性技巧：

  1. 身份定位技巧，目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如差的表述：“帮我写一篇营销方案”，好的表述：“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”。
  2. 场景描述技巧，目的是提供具体的应用场景和限制条件，例如差的表述：“写一篇新品发布文案”，好的表述：“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”。
  3. 结构化输出技巧，目的是指定具体的输出格式和内容结构，例如差的表述：“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述：“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”。
  4. 分步骤提问技巧，目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如差的表述：“怎么做短视频运营？”，好的表述：“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”。
  5. 反馈优化技巧，目的是通过追问获得更精准的答案，例如第一轮：“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。
  6. 深度思考引导技巧，目的是获得更深入的分析和见解。

以下是一些用户使用 DeepSeek 的实际情况：

  • 帮我脑爆活动方案（AJ 杭州）。
  • 会议纪要给它出方案思考非常到位，稍加修改就可以呈现高质量的会议总结。
  • 本地搭超级 AI 助手（陈星北京）。
  • DS+飞书批量处理客户评论（Lily 温州）。
  • 分析总结复盘内容。
  • 生成专业专用软件详细使用过程，非常正确（兰州）。
  • 辰、李意儿用。
  • 变现当然。
  • Candice 代码编写。
  • 帮我写小说框架。
  • 让 ds 给出拓展市场的梳理角度和咨询梳理。
  • 写党员的用自我批评用古诗改简历（苏州）。
  • 学长刚蝈。
  • 探索外太空。
  • 大创苏州 a 文案胡泽华改简历。
  • 园子。
  • 写文案。
  • Forget，之前用过 deepseek 分析过感情问题，补充了对于心理学的一些空缺，了解了更多。
  • Ecfa 苏州一晚三个营销方案，Deepseek 一晚，干了之前一个月的活。
  • Yvonne 写论文。
  • AI 中医+心理咨询师。
  • AI 育儿，生图 AI 撰写提示词辅食（北京，赵赵）。
  • 帮我。
  • 帮我生帮。
  • 短视频脚本。当百度用。
  • 写方案，做图。
  • 用 a 帮我。
  • 南京得一写小红书笔记，八字算命。
  • 写周报用。
  • 帮我做设计头脑风暴。
  • 上海 BaoBig 粒。
  • Guigui 北京。
  • 算命。
  • 分析。
  • 柯柯武汉做网站葉用。
  • 投喂大量的 deepseek。
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References

集合·DeepSeek 提示词方法论

|指令结构|效果示例||-|-||作家风格移植|"用鲁迅杂文风格写职场PUA现象"||文体杂交|"将产品说明书改写成《史记》列传格式"||学术口语化|"把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话"|[heading3]2.领域穿透技术[content]行业黑话破解→"解释Web3领域的'胖协议瘦应用'理论"[heading2]三、场景化实战策略[heading3]商业决策支持[heading3]创意内容生成[heading3]技术方案论证[heading2]四、效能增强技巧[heading3]对话记忆管理[content]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"[heading3]输出质量控制[content]|问题类型|修正指令||-|-||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"|[heading2]五、特殊场景解决方案[content]1.长文本创作分段接力法："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"1.敏感内容处理概念脱敏法："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"

Deepseek时代提示词 之 针对性技巧

通用于任何大模型，核心是说清楚你的需求身份定位技巧目的：让AI理解你的背景和专业水平示例：差："帮我写一篇营销方案"好："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"场景描述技巧目的：提供具体的应用场景和限制条件示例：差："写一篇新品发布文案"好："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"结构化输出技巧目的：指定具体的输出格式和内容结构示例：差："分析最近的新能源汽车销量数据"好："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"分步骤提问技巧目的：将复杂问题拆解为可管理的小任务示例：差："怎么做短视频运营？"好："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"反馈优化技巧目的：通过追问获得更精准的答案示例：第一轮："帮我做一份产品分析报告"追问1："内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？"追问2："可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？"深度思考引导技巧目的：获得更深入的分析和见解示例：

一起做个互动调研你用DeepSeek干了什么

|帮我脑爆活动方案（AJ杭州）|会议纪要给它出方案思考非常到位，稍加修改就可以呈现高质量的会议总结|本地搭超级AI助手（陈星北京）|DS+飞书批量处理客户评论Lily温州|：-分析总结复盘内容|生成专业专用软件详细使用过程，非常正确（兰州）|辰|李意儿用|||-|-|-|-|-|-|-|-|-||变现当然|Candice代码编写|帮我写小说框架和||让ds给出拓展市场的梳理角度和咨询梳理|写党员的用自我批评用古诗改简历苏州<br>学长刚蝈<br>探索外太空|大创苏州a文案胡泽华改简历|园子<br>写文案|||Forget，之前用过deepseek分析过我的感情问题，补充了我对于心理学的一些空缺，了解了更多|Ecfa苏州一晚三个营销方案<br>Deepseek一晚，干了之前一个月的活|Yvonne写论文<br>AI中医+心理咨询师|AI育儿，生图AI撰写提示词辅食<br>北京，赵赵|帮我o|帮我生帮<br>短视频脚本。当百度用|写方案，做图|用a帮我|||南京得一写小红书笔记，八字算命，|8<br>写周报用|帮我做设计头脑风暴🧠🧠🧠🧠🧠🧠🧠🧠|上海BaoBig粒||Guigui北京<br>算命🔮<br>分析<br>^_^|柯柯武汉做网站葉用<br>投喂大量的deepseek|||

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deepseek提示词
以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 1. 生成小红书爆款单词视频： 开始时输入单词主题、图片风格、单词数量。 选择 deepseekr1 模型生成单词数组，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，且以特定数组形式呈现。 2. Deepseek 时代提示词之关键诉求： 完整的长提示词可能不如片段有效，甚至干扰模型思考流程，带来 Token 浪费和上下文污染，特别是在多轮对话中。 新一代 LLM 的正确打开方式是“关键诉求直通车”模式，如像对聪明助理打暗号，让模型自主发挥。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词： 以往的提示词包括场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境等组合。 现在要求以“相机运动轨迹”的方式描写，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。 对空间理解和对语义的遵循能让相关元素自然生成，如生成有光影变化的泳池，为主角匹配场景的拖鞋。
2025-03-03
DeepSeek提示词
以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容： 1. 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，如非洲动物、真实风格、2。 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。 2. 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，甚至可能干扰模型的思考流程，过长提示会带来大量的 Token 浪费和上下文污染，特别是在多轮对话中。在 deepseek 时代，用户只需要在关键点进行引导，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。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词：以往的提示词是场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境的组合，现在把这些提示词喂给 DeepSeek，要求以“相机运动轨迹”的方式来描写，可以得到新提示词，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。对空间理解和对语义的遵循能让有光影变化的泳池自然地生成出来，海螺 AI 甚至还知道给主角穿上与场景匹配的拖鞋。
2025-03-03
如何给deepseek写提示词
以下是关于给 DeepSeek 写提示词的相关内容： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。 2. 使用方法： 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。 3. 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，可能会根据反馈修改。 用 XML 进行更规范设定，而非 Lisp 和 Markdown。 4. 完整提示词：版本 v1.3。 5. 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。 6. 生成单词方面： 输入单词主题、图片风格、单词数量。 选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，DeepSeek 为用户输出指定数量单词，以数组方式输出。 提示词中，角色为专业单词生成助手，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，以符合要求的数组形式呈现。 7. 生成相机运动轨迹的提示词：以往提示词是场景、构图、尺寸等的组合，现在把这些喂给 DeepSeek，要求以“相机运动轨迹”方式描写，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。
2025-03-03
deepseek到底是什么？打个比方
DeepSeek 是一个在 AI 领域受到关注的品牌。它在硅谷受到关注和追逐，早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新引发了小范围轰动。DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其秘方更具硅谷风格。 DeepSeek 是基于 AI 模型的产品，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。它展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，但成本较低，在全球主要市场的 App Store 登顶。在实际使用体验方面，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。 需要注意的是，将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方就是多快好省也是不全面的。
2025-03-03
用deepseek写论文指令
以下是关于用 DeepSeek 写论文的相关指令和方法： 1. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，可添加维度约束；对于主观表述，可量化标准。例如，将“写小说”修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”，将“写得专业些”修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。如加强第三段的技术细节描述，改用学术会议报告语气，添加结论部分，检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等指令结构和效果示例。 领域穿透技术：如行业黑话破解，例如“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证等。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定、信息回溯、焦点重置。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题类型的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法和逻辑粘合剂。如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”，“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：如概念脱敏法和场景移植法。 此外，在使用 DeepSeek 写论文时，还需注意以下几点： 示例是一种隐性的需求说明书，添加示例可让大模型更懂需求，但 few short 可能影响模型性能。 自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别，工业化提示词需稳定、经济且易维护。 将 R1 的思维链给 cloud 回答，结果可能大大改进。 同时，不同的模型有其特点，如 Cloud 3.5 模型多样性差，Deepseek R1 有缺陷但也不错，可根据需求选择合适的模型，如街悦新城的文学大师版等。
2025-03-03
如何高效使用“deepseek+”？
以下是一些关于高效使用“DeepSeek+”的信息： 各地举办了相关活动，如在郑州场展示了搭建的工作流，深圳场分享了出海的落地方案，北京场玩起了 AR+机械汪，广州场探讨了如何辅助速通吃“霸王餐”，福州场有最年轻的分享者展示玩转示例。 可以结合飞书多维表格来发挥其强大之处。 向阳乔木介绍了通过结合 VS Code、Cline 插件和 Deepseek API 等工具提升应用能力，实现自动发送邮件、查找重复文件、网页抓取翻译等功能。 伊登展示了最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流，具有全自动化处理、40 秒快速出片、成本低廉、输出质量稳定专业等优势，还能进行一系列改进，如加入配套 BGM、增加画面内容和转场效果、使用免费节点替代付费插件、优化模板样式、增加自动化程度支持批量处理等。您可以在扣子商店体验，也可以自己搭建。 您可以参考以上内容，根据您的具体需求来高效使用“DeepSeek+”。
2025-03-03
deepseek提示词 技巧
以下是关于 Deepseek 提示词的一些技巧： 1. “说人话”优化技巧：目的是获得更容易理解的解释。示例：差的提示词“解释下量子计算的原理”，好的提示词“请用一个 8 岁小朋友能听懂的比喻，解释量子计算机和普通电脑的区别”。 2. 细节约束技巧：目的是确保输出符合特定要求。示例：差的提示词“写一篇美食测评”，好的提示词“写一篇 2000 字的火锅店测评，需要：1）至少包含 3 张实拍图的位置建议 2）详细的价格区间（人均预算）3）避开辣度相关形容词 4）结尾加入停车信息”。 3. 资源获取技巧：目的是获得具体可行的工具或方法建议。示例：差的提示词“怎么学英语口语？”，好的提示词“我是职场人士，每天通勤 1 小时，想利用这段时间提高英语口语，请推荐：1）3 个适合通勤时使用的学习 APP 2）每个 APP 具体的使用方法和时间分配 3）一个月的学习进度规划”。 4. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。示例：差的提示词“帮我写一篇营销方案”，好的提示词“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”。 5. 场景描述技巧：目的是提供具体的应用场景和限制条件。示例：差的提示词“写一篇新品发布文案”，好的提示词“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”。 6. 结构化输出技巧：目的是指定具体的输出格式和内容结构。示例：差的提示词“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的提示词“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”。 7. 分步骤提问技巧：目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。示例：差的提示词“怎么做短视频运营？”，好的提示词“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”。 8. 反馈优化技巧：目的是通过追问获得更精准的答案。示例：第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。 这些技巧可以根据具体场景灵活组合使用。要点是：提供清晰的背景信息、设定具体的目标和要求、指定期望的输出形式、适时使用追问和反馈优化结果。 此外，在生成单词方面，输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2。选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，并以数组方式输出。提示词中，角色设定为专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。技能方面，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。同时，仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。
2025-02-25
deepseek使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其优势和特点： 推理型大模型：核心是推理型，无需用户提供详细步骤指令，能通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话：能理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 第一步：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 第二步：将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 第三步：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看
2025-02-24
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
deepseek的技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. DeepSeek 是推理型大模型，其核心在于通过理解用户的真实需求和场景来提供答案，不需要用户提供详细的步骤指令。 2. 它能够理解用户用“人话”表达的需求，无需用户学习和使用特定的提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，并非简单罗列信息。 4. 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
2025-02-17
教师使用 AI 的小技巧有哪些？
以下是一些教师使用 AI 的小技巧： 1. 利用 360AI 浏览器实现 AI 内容摘要、问答、思维导图等功能。 2. 用通义听悟整理录音笔记。 3. 利用 React 实现选中即解释。 4. 本机跑大语言模型工具可参考 https://ollama.com 。 5. 选词翻译、解读、拓展可使用 https://snapbox.app 。 6. 与各种 AI 机器人聊天，如 https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 。 7. 利用提示语根据不同类型提取有用信息，可参考 https://memo.ac/zh/ 。 8. 解读图片。 9. 为孩子作业创作图片，可选择不折腾花钱找美感最强的，如 Midjourney 官方中文版 https://www.youchuan.cn/ ；爱折腾、个性张扬的 Stable Diffusion ；复杂工具一键安装 M 系列显卡加速包括 WebUI、ComfyUI、SDFX 等 https://lykos.ai/ ，还可参考教程、工作流、模版、达人 https://openart.ai/ 。 10. 接送娃路上，和娃一起对话 AI 。 11. 使用 Chat Excel 处理 Excel 数据。 12. 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、一键视频加速 1.5x 。 13. 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数。 在教学方面： 1. 个性化学习计划：分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 3. 社会互动/沟通：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，为学生提供更好的准备工具，以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 此外，不同学科和阶段的教师也可以根据具体需求灵活运用 AI ，例如幼儿园老师、初中语文教师、大学物理教师等。在教学工作中，AI 可辅助完成诸如备课测试、制定教学目标、准备教案、课程计划、大单元教学计划等工作，还能帮助批改作业、拓展知识、编辑 PPT 演示文稿、电子表格、思维导图、总结报告等。
2025-02-13
请告诉我coze里面的doc maker这个插件的使用技巧
以下是关于 Coze 中 Doc Maker 插件的使用技巧： 1. 新建插件： 进入 Coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并起个名字，如 api_1，可随意命名，甚至描述也可简单设置为 test。 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续，若已关闭则重新开始。 按照 Coze 的指引配置输出参数，完成后测试并发布插件。 2. 手捏简单 Bot： 完成插件创建后，创建一个测试 api 的 bot，并将自己创建的插件接进来。在 prompt 里面明确要求一定要调用创建的插件。 3. 后续说明： 整体过程仅为说明 Coze 的插件指引好用。若在生产环境中有准备好的 https 的 api，可直接接入。 本案例中使用的是 Coze 国内版，对模型无特殊要求。 Ngrok 在本案例中仅供娱乐，生产环境中勿用。 4. 通过 Coze API 打造强大的微信图片助手： 设置任务的参考提示词，如任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等。 准备好 Glif 的 Token，包括在 Glif 官网注册登录，打开 Token 注册页面等。 打开 Coze 中自定义的插件编辑参数选项，填入准备的 token 并保存，关闭对大模型的可见按钮。 Bot 通过 API 渠道发布更新。若多次尝试不成功，可优化 Coze Bot 中提示词，避免使用违规字词和图片内容。 5. 使用 Coze IDE 创建插件： 登录，在左侧导航栏的工作区区域选择进入指定团队。 在页面顶部进入插件页面或在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标，单击创建插件。 在新建插件对话框，完成插件图标、名称、描述、插件工具创建方式、IDE 运行时等配置并单击确认。 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具，在弹出的创建工具对话框设置工具名称和介绍，创建后跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 可在 IDE 左上角工具列表区域添加更多工具，在左下角依赖包区域管理依赖包。
2025-02-10
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例？不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
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。
2025-02-18
常见的AI变现途径有哪一些
常见的 AI 变现途径主要包括以下几种： 1. 开发智能体：例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关： 用 AI 制作服装，如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份，销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作，新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9 元，卖了 2675 份，销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务：如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测，后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。
2025-01-15
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时，需要考虑多个因素： 训练与推理方面：训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今，NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型（LLM）的推理，可能需要 H100 或 A100，而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面：大型 LLM 的参数数量众多，无法由单张卡容纳，需要分布到多个卡中。 硬件支持方面：虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行，但也有公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2，但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面：对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本，而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面：生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，在低端 GPU 上处理峰值通常更容易，若流量来自参与度或留存率较低的用户，以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外，算力可以理解为计算能力，在电脑中可直接转化为 GPU，显卡就是 GPU，除了 GPU 外，显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生是为了给 CPU 减负，生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在 AI 基础设施的考虑因素中，比较 GPU 时需要关注以下几个方面： 训练与推理： 训练 Transformer 模型除了模型权重外，还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型，且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今，更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群，仍需要长期承诺。 内存要求： 大型 LLM 的参数数量太多，任何卡都无法容纳，需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000，甚至 RTX 卡。 硬件支持： 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行，但也有一些公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是，模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用，可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求： 对延迟不太敏感的工作负载（如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序）可以使用功能较弱的 GPU，能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验，优化模型是必要的，以使成本降低到可管理的范围。 峰值： 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，新产品一经发布，请求量每天增加 10 倍，或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易，因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户，那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外，算力可以直接转化成 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
提示词的常见结构
提示词常见的结构包括以下几种： 1. 视频模型 Vidu 的提示词结构： 基本构成：主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介。需调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、分散的句式描述，避免模糊术语表达，使用流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化叙述，丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 与画面联想程度的说明：以单帧图像为例，通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图，帮助构建画面基本呈现效果；通过艺术风格描述进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 2. DALL·E 自动优化提示词结构： 提示词生成指南：强调使用精确、视觉化的描述而非难以捉摸的概念，清晰明确的指示有助于生成高质量图像。 提示词结构：是一个包括媒介、主题、背景、风格特点等多个元素的模板。媒介指定图像应模仿的艺术形式；主题是图像焦点，包括颜色、姿势和视角等；背景描述主题与环境的关系，包括时间、光线方向等；风格特点包括图像的独特艺术特点。还提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求，默认设置除非另有说明会使用默认宽高比和风格，同时提醒避免使用违反服务条款的词语或概念。 3. Runway 提示词结构： 基本提示：纯文本提示遵循清晰结构，将相机运动、场景和主题的细节划分为单独部分时最有效。非纯文本提示为图片+基本提示词结构，使用输入图像时应专注描述希望在输出中看到的动作，而非图像内容。
2025-01-06
面试AI岗位的，常见面试题
以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容： 1. 关于 AI 面试官的相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求： 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白，建议找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例： 销售：话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服：定制客服话术。 HR：团队绩效管理、面试工具。
2024-12-13
现阶段AI应用软件有哪些好用的
以下是一些好用的现阶段 AI 应用软件： AI 摄影参数调整助手：使用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 中，能根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，有音乐情感分析软件，可分析音乐的情感表达，市场规模达数亿美元。 AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，实现家居照明的智能化控制，市场规模达数十亿美元。 AI 金融风险预警平台：采用数据分析、机器学习技术，有金融风险预警软件，能提前预警金融风险，市场规模达数十亿美元。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理技术，如马蜂窝路线优化功能，可根据用户需求优化旅游路线，市场规模达数亿美元。 AI 儿童安全座椅推荐系统：通过数据分析、机器学习，如宝宝树安全座椅推荐，为家长推荐合适的儿童安全座椅，市场规模达数亿美元。 AI 汽车保养套餐推荐系统：利用数据分析、机器学习，如途虎养车保养推荐，根据车辆情况推荐保养套餐，市场规模达数十亿美元。 AI 物流快递柜管理系统：基于数据分析、物联网技术，如丰巢快递柜管理系统，优化快递柜使用效率，市场规模达数十亿美元。 AI 招聘面试模拟平台：运用自然语言处理、机器学习，如智联招聘面试模拟功能，帮助求职者进行面试模拟，市场规模达数亿美元。 AI 房地产装修设计平台：借助图像生成、机器学习，如酷家乐装修设计软件，为用户提供装修设计方案，市场规模达数十亿美元。 AI 游戏道具推荐系统：通过数据分析、机器学习，如游戏内商城推荐功能，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务：采用数据分析、机器学习技术，如彩云天气分时预报，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台：利用数据分析、自然语言处理，如医渡云病历分析系统，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具：借助自然语言处理、机器学习，如讯飞听见会议总结功能，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具：通过图像识别、数据分析，如书法临摹软件，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。
2025-03-03
现阶段AI应用有哪些
现阶段 AI 应用主要包括以下方面： 1. AI 视频生成： 专业创作者（艺术家、影视人等）：能够为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 自媒体、非专业创作者：解决视频剪辑痛点，如快速生成脚本分镜、视频，将文章高效转 PPT 再转视频，解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户：为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。 2. 交通领域： 自动驾驶：提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 3. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，从使用场景来看，还包括改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 等方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区等。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-03-03
一个可以总结文章的AI应用是怎么训练出来的?
一个可以总结文章的 AI 应用通常通过以下方式训练： 1. 数据准备：收集大量的文本数据，包括各种类型和主题的文章。 2. 模型选择：使用适合自然语言处理任务的大型语言模型，如 OpenAI 的 GPT 系列。 3. 导入相关库和加载 API 密钥：例如导入 OpenAI 并加载 API 密钥。 4. 设计提示：制定明确的提示，如要求从电子商务网站的产品评论中生成简短摘要。 5. 针对不同需求训练： 文字总结：对一般性的文字进行总结。 针对某种信息总结：例如特定领域或特定类型的信息。 尝试“提取”而不是“总结”：更侧重于关键信息的提取。 针对多项信息总结：处理多个相关的文本信息。 6. 应用拓展：不仅可以总结文章，还能总结群聊消息、B站视频等。对于 B 站视频，通过获取字幕并发送给 AI 来实现总结。 7. 与 API 配合：通过 OpenAI API 等获取有效密钥，并结合示例代码进行开发和优化。
2025-03-03
提供一些思维导图的AI应用
以下是一些思维导图的 AI 应用： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，还有一些适用于绘制示意图的 AI 工具： 1. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等，具有智能绘图、丰富模板库和实时协作等功能。官网：https://creately.com/ 2. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等，具有直观界面、拖放操作和协作功能。官网：https://whimsical.com/ 3. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等，具有无缝协作、丰富模板和工具以及集成其他项目管理工具的功能。官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如需团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-03-03
AI在人力资源方面的最新应用实践
AI 在人力资源方面的最新应用实践包括以下几个方面： 1. 招聘初期：如职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 员工绩效评估：分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展：辅助员工的培训和职业发展规划。 在全行业中，基础办公提效方面，如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 例如在游戏行业，网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在文科白领方面，AI 在个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作。 用友的调研报告预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。
2025-03-03
应用场景
以下是一些常见的 AI 应用场景： 1. 算法学习方面： KNN 近邻算法： 分类问题：如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题：如房价预测、股票价格预测等。 异常检测：常用于识别异常值或离群点。 推荐系统：找到与用户兴趣相似的其他用户或物品进行推荐。 图像分割：识别图像中的区域并进行分割。 聚类分析：适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的聚类任务。 Adaptive Boosting： 程序化广告领域，辅助在 ocpx 领域单一 KPI 场景下进行“展示”或“不展示”的逻辑门判断。 证明观点，如判断 40 岁以上、收入>50k 的人群更倾向于购买商品的观点是否成立。 解决回归问题，如预测连续值。 2. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 3. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 4. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据进行推荐。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 5. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 6. 交通运输：（此处未给出具体应用场景的详细描述）
2025-03-03