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从知识库中查询与：[DeepSeek] 相关的热门资讯信息

Answer

以下是与 DeepSeek 相关的热门资讯信息：

  • 《DeepSeek 首次考虑外部融资！全文信息量很大》：DeepSeek 在短时间内崛起，其 V3 和 R1 模型有高效训练成本与强大推理能力，但因用户增长面临计算需求激增、芯片短缺和基础设施扩展挑战，首次考虑外部融资，包括阿里巴巴和中国主权财富基金在内的投资者有兴趣，若接受国家资本可能引发监管担忧，公司还在探索通过东南亚数据中心获取更多 Nvidia AI 芯片以绕开出口限制。
  • 微博上热搜，主流媒体全报道了 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的情况，相关文章包括：
    • 通往 AGI 之路：《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》
    • 数字生命卡兹克：《DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧。》
    • 宝玉：《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》
    • 橘子汽水铺：《中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望》《自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读》
    • 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》
    • 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》
    • 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》
    • 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》
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References

2月21日 社区动态速览

《[DeepSeek首次考虑外部融资！全文信息量很大](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Cylkwmgk0iZ957ku8bncf806nHe)》DeepSeek在短短几个月内迅速崛起，凭借V3和R1模型的高效训练成本与强大推理能力，震惊硅谷。然而，随着用户增长带来的计算需求激增，公司面临芯片短缺和基础设施扩展的挑战。这促使DeepSeek首次认真考虑外部融资，尽管其创始人梁文峰仍持谨慎态度。包括阿里巴巴和中国主权财富基金在内的投资者已表达浓厚兴趣，但若接受国家资本，可能会进一步引发华盛顿的监管担忧。与此同时，公司还在探索通过东南亚数据中心获取更多Nvidia AI芯片，以绕开出口限制。DeepSeek未来的抉择，将影响其能否在全球AI竞赛中持续占据一席之地。《[在AI时代下的个人成长](https://mp.weixin.qq.com/s/y962isuG1uMRnxc0tCJLZQ)》这篇文章是经纬中国的创始合伙人邵亦波在“一波一会”线下沙龙分享笔记整理，讨论AI时代所带来的挑战和危机，为什么个人成长变得更为重要，以及AI为人类内在成长带来的新的可能性。

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://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305<br>错误||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://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305<br>错误||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|

Others are asking
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
用deepseek写法学本科论文 有哪些指令
DeepSeek 可用于法学本科论文写作，以下是一些相关指令和方法： 1. 文风转换矩阵： 作家风格移植：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”。 文体杂交：比如“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”。 2. 领域穿透技术：行业黑话破解，如“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 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：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：采用分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）和逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 需要注意的是，使用 DeepSeek 辅助写作时，仍需您自身对法学知识的深入理解和研究，以确保论文的学术性和专业性。
2025-03-03
利用AI打造个人知识库
利用 AI 打造个人知识库可以通过以下方式实现： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并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。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取距离最小的几个向量对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于“此文作者是谁？”的问题，可直观或通过比较 embeddings 向量得出关联度最高的文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”，最后发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 2. 搭建基于 GPT API 的定制化知识库： 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，两个向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。 向量是用一串数字表示的量，在计算机科学中常用列表表示，向量间距离有多种计算方式，如欧几里得距离。 3. 小七姐提出的 AI 时代知识管理体系构建： 包括读书时看到有触动的文本作为书摘。 对书摘整理归纳、标记重点、打赏标签放入笔记系统，准备深度思考和实践。 基于笔记提到的 AI 对人的赋能模式展开深度实践，如通过 AI 信息杠杆迅速掌握相关知识。 基于实践生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品实现价值。 最终把碎片化知识在知识库中流转，从书摘变成体系化内容，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。 希望以上内容能帮助您打造个人知识库。
2025-03-01
本地知识库
以下是关于本地知识库的相关内容： 一、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要使用额外的软件 AnythingLLM。它包含了所有 Open WebUI 的能力，并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 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 二、构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供了两种模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话，完成上述配置后即可与大模型进行对话。 三、RAG 是什么 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需先了解 RAG。 RAG 实现方法是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），过程包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出。 文档加载可从多种来源加载，包括非结构化、结构化和代码等数据。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 四、Obsidian 与 Cursor 结合 因为 Obsidian 浏览器剪藏插件强大而开始玩 Obsidian，想打造本地知识库加 AI 加持。Obsidian 的 AI 插件配置复杂，体验不佳。 发现 Cursor 能解决问题，主要有三类作用： 1. 用模糊问题检索笔记库，而非关键字。 2. 基于笔记库进行研究，结合多个笔记软件给出建议。 3. 生成和修改笔记，如生成整个笔记文件或修改笔记文案。教程中为照顾多数人会用默认中文且免费的 Trae 演示，其他 AI IDE 也大同小异。
2025-03-01
如何建立一个行业的知识库，并建立这个行业的专属AI模型？
建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 明确行业需求和目标：确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据：包括行业相关的各种信息、文档、案例等，为知识库提供素材。 3. 设计提示词：明确 AI 模型的角色和专注的技能，使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库：将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册，供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型：例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化：根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练，并不断优化。 7. 融合实际场景：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进：根据实际应用效果，对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI，让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域，依托中央财经大学的资源优势，基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库，与客户自有知识库结合，实现全业务场景的支撑，可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域，如上海普米智图智能科技有限公司，自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros，利用智能体技术提升工作流效率。
2025-03-01
飞书搭建AI知识库
以下是关于飞书搭建 AI 知识库的相关内容： 对于知识库，一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成。比如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库，在飞书大群中跟机器人对话就能获取对应资料。 在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中，以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解，读完可收获：AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界；通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理；更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件，打造更强大的智能体。 搭建步骤： 确定功能范围。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为：个人空间知识库创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧：知识库好不好用跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上特殊分割符比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，若内容有误需要编辑，可点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。
2025-03-01
如何用AI搭建个人知识库
以下是用 AI 搭建个人知识库的方法： 首先，要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。比如，向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时，可将大文本拆分成若干个小文本块（也叫 chunk)，通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，并在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt，发送给 GPT API。 例如，有一篇万字长文，拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁？”，可以直观地看出与问题关联度最高的文本块，通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外，还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本，将其整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式，展开深度实践，生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品，实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。
2025-02-28
从知识库中查询与：DeepSeek相关的热门资讯信息
以下是关于 DeepSeek 的热门资讯信息： 媒体报道和网络文章方面： 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：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。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305 （错误） 宝玉：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/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺：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 橘子汽水铺：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 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，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeekR1,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/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 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，类型为基础认知，链接：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，类型为进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 全新 AI 整活计划方面： DeepSeek 模型热度很高，微信指数达 10 亿多次，引发大众关注。 元子使用 Monica 时发现电脑版双击能显示思考过程，且注意不能直接换 agent，否则可能会干掉搜索功能。 财猫曾为相关平台做 AI 顾问，设计整套提示词，写小说等，其公众号因相关内容被封 15 天，19 号恢复。 旧模型有过度道德说教和正面描述趋势，DeepSeek 模型能力强，在文学创作上更出色，能给予更多自由发挥空间。 好的文字能引起生理共鸣和情绪，AI 可写出好文字，大语言模型预训练数据丰富，能引发人类共鸣和情绪。 Deepseek 模型的文风显著，文笔优秀，能触达情感，有哲学思考，在写作方面表现出色，如写小说、写诗、写骈文等。 Deepseek 模型喜欢使用大词，文风欢脱，有独特的语言风格，易于辨别。 Deepseek 模型有极强的发散能力，但较难收敛，有时会出现幻觉，但从创作角度看有利。
2025-02-28
deepseel热门智能体
以下是关于 DeepSeek 热门智能体的相关信息： DeepSeek R1 大模型成为国民刚需，但官网卡顿且存在不能联网搜索等问题。有多种版本上线，本地部署版可作为替补但难长期使用。通过工作流+DeepSeek R1 大模型可实现联网版，具体步骤包括拥有扣子专业版账号、开通 DeepSeek R1 大模型、添加在线推理模型以及创建智能体。 关于 DeepSeek 小说家，其热度很高，微信指数达 10 亿多次。模型在文学创作上有出色表现，如文风出色、善用大词、发散能力强等，但也存在较难收敛和有时出现幻觉的问题。使用时需在控制和自由间平衡，给予更多自由发挥空间。旧模型在文学创作时有过度道德说教和正面描述趋势等弊端。DeepSeek 在 Benchmark 表现出色，文创能力顶尖。
2025-02-12
小白怎么最快时间熟悉使用各种AI热门工具
以下是帮助小白最快熟悉使用各种 AI 热门工具的方法： 1. 对于不太熟悉 AI 常见工具的，可以先阅读。 2. 了解 Coze 工具： 可以直接向 AI 询问相关问题。 Coze 上手极其简单，更新特别快，插件比较多。 能一键生成思维导图等，还能通过工作流实现多种功能，如靠谱搜索、搜索结果出图等。感受各种插件和工作流组合的效果，可参考。 3. 对于普通人直观初接触 AI，主要有两个方面： 最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否试试。 现在最普遍/最好的工具是什么、能达到什么效果。 为了更便捷展示 AI 能力，可选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具展开说明。
2025-02-06
怎么应用ai工具爬取网上热门话题，并生成类似的相关文案，免费的
目前免费使用 AI 工具来爬取网上热门话题并生成类似相关文案的做法存在法律和道德风险，并且大多数正规的 AI 工具也不支持此类功能。网络爬取需要遵守相关法律法规和网站的使用规则，未经授权的爬取可能会导致法律责任。建议您通过合法合规的途径，如利用搜索引擎的热门话题推荐、社交媒体的热门话题板块等方式获取热门话题，并借助 AI 工具的辅助来生成相关文案。
2025-01-24
当前有哪些热门AI工具
以下是一些当前热门的 AI 工具： 儿童练习英语口语的 AI 工具： LingoDeer：使用游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，使用游戏化方法，课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具： Gamma：在线制作网站，可通过输入提示生成幻灯片，支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT：输入文本描述生成专业设计，有丰富模板库。 Mindshow：提供智能设计功能，简化设计流程。 讯飞智文：利用语音识别和自然语言处理技术，提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正等功能，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告。 Writesonic：基于 AI 生成各种文本，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板。 在选择工具时，需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。
2024-12-21
2024年热门AI模型
以下是 2024 年的热门 AI 模型： 在编码任务方面，DeepSeek 的 deepseekcoderv2 成为社区的最爱。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目，是可在设备上运行的小型参数模型。 在图像视频领域，国外 Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面进步显著，还推出了 Stable Video 3D。OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性等。Google DeepMind 的 Veo 能将文本和图像提示与视频输入结合生成高分辨率视频。 在生物医学领域，Profluent 的 CRISPRCas 图谱微调后生成功能性基因编辑器，如开源的 OpenCRISPR1。心智基础模型 BrainLM 基于功能性磁共振成像建立，能检测血氧变化等。 在气象预测领域，微软创建的 Aurora 能预测大气化学，比数值模型更优且速度更快。 获得诺贝尔物理学奖和化学奖的 AI 推动了机器学习理论创新，并揭示了蛋白质折叠问题。 蛋白质结构预测方面，有 DeepMind 和 Isomorphic Labs 发布的 AlphaFold 3。 DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo 能设计出高亲和力的蛋白结合剂。 Meta 发布的 ESM3 是前沿多模态生成模型，在蛋白质序列、结构和功能上训练。 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。
2024-12-16
我的工作需要根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表，有没有智能体可以做这个工作
智能体可以帮助您完成根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表的工作。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在实际应用中，多智能体 AI 搜索引擎的方案如下： 1. 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户的任务，使用搜索工具补充更多的信息，例如使用工具 API WebSearchPro。 2. 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。 3. 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索的能力，还能够自主分析并进行多轮搜索任务。 4. 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。 此外，生物医药小助手智能体是由 1 个工作流和 6 个数据库实现的。工作流相对简单，而数据库包括公众号文章、执业药师教材、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权动态、全球药物销售额等。在医疗领域，为保证回答的准确性，提示词约定回答只能来自于知识库。其商业化场景包括医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。
2025-02-07
AI智能数据库查询助手
以下是关于您提出的“AI 智能数据库查询助手”的相关信息： 能联网检索的 AI： 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 AI 新产品｜网站精选推荐： AIHelperBot 自动生成 SQL Queries，支持数据库一键链接或导入。当前收费$5 每月，可免费试用 7 天。链接：https://skybox.blockadelabs.com/ ChartGPT by CadLabs 由 CadLabs 开发工具，基于 GPT3.5，可以根据数据生成图表并回答问题。链接：https://chartgpt.cadlabs.org/ Embedding Store 功能如其名，是一站式 Embedding Marketplace，支持公开、私有及第三方数据，用于发现、评估和访问相关的嵌入（embeddings），产品还未上线。链接：https://www.embedding.store/ AI 在医疗药品零售领域的应用： AI 在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-07
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面，以下是一些表现较好的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些专门的工具，如： 1. TXYZ： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话，提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接，迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
有可以查询图片的快速方法吗？
以下为一些快速查询图片的方法： 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能：点击搜索结果旁的加号，可快速浏览并选择与主题紧密相连的图片资源。在挑选图片时，要避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片。图片出处主要在 twitter 和官方网站。 2. 对于 Midjourney 生成的图片： 作业 ID 是其唯一标识符，格式类似于 9333dcd0681e4840a29c801e502ae424，可以在图像文件名的第一部分、网站上的 URL 和图像文件名中找到。 在网页上，可通过选择...> Copy...>作业 ID 来在作品库中查找任何图像的作业 ID。 从 URL 中，可在打开作品的网页链接末尾找到 Job ID。 从文件名中，Job ID 在文件名的最后一部分。 使用表情符号✉️可以将已完成的作业发送到私信中，私信中将包括图像的 seed 号和作业 ID，但✉️表情符号只适用于您自己的作业。 3. 如果不喜欢用模板找封面图，可根据文章内容搜索匹配的封面。比如在公众号中搜索同行的封面，直接“拿来主义”。若文章正文里没有封面图，可用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮（需会员），或者使用秘塔 AI 搜索工具，输入文章链接获取封面。相关在线工具链接：https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ，为方便使用可将其收藏。
2024-10-16
coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息？
在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。
2024-10-16