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deepseek到底是什么？打个比方

Answer

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 DeepSeek-V2 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 GPT-4o）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。

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References

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

将DeepSeek比喻成“AI界的拼多多”是偏颇的，认为DeepSeek的秘方就是多快好省也是不全面的。中国的大多数AI公司都缺卡，也都因为缺卡而拼命搞架构创新，这点没什么不同。要知道，DeepSeek在硅谷受到关注和追逐不是这两周刚发生的事。早在2024年5月DeepSeek-V2发布的时候，它就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新，在硅谷引发了一场小范围的轰动。V2的论文就引发了AI研究界的广泛分享和讨论。当时，一个非常有意思的现象是：X和Reddit上AI从业者在讨论DeepSeek-V2，同时，DeepSeek在国内舆论场被描摹成了“大模型价格战的发起者”，有点平行时空的感觉。这也许能说明：DeepSeek跟硅谷更有对话和交流的密码，它的秘方应该是硅谷味儿的。

宝玉 日报

Deep Research是基于AI模型的产品，使用GPT-4o、o3等推理模型，结合UI交互、搜索引擎等。DeepSeek只是品牌名，需要搭配具体模型，如DeepSeek V3（类GPT-4o）和DeepSeek R1（类OpenAI o1）。🔗[https://x.com/dotey/status/1886816305719681203](https://x.com/dotey/status/1886816305719681203)4⃣️📖比尔·盖茨新回忆录《Source Code》成长故事：从“怪胎少年”到微软创始人的经历。婚姻与财富：离婚后两年陷入低谷，如今与前甲骨文CEO遗孀宝拉·赫德交往。社交媒体担忧：认为社交平台已到危险“临界点”，尤其对青少年影响深远。对AI与科技的看法：更关注现实问题，而非“冷冻身体”或延长寿命研究。📖文章原文：🔗[https://www.thetimes.com/life-style/celebrity/article/bill-gates-interview-new-book-memoir-wh766b9bs](https://www.thetimes.com/life-style/celebrity/article/bill-gates-interview-new-book-memoir-wh766b9bs)📖完整译文：🔗[https://mp.weixin.qq.com/s/5QXrlyEsFLQAodF2xVmmZA?token=1639803888&lang=zh_CN](https://mp.weixin.qq.com/s/5QXrlyEsFLQAodF2xVmmZA?token=1639803888&lang=zh_CN)5⃣️🤖Figure机器人公司宣布退出OpenAI合作

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💹华尔街分析师对DeepSeek的反应：DeepSeek展示出媲美领先AI产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的App Store登顶。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。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️📝DeepSeek的实际使用体验：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。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)🔗[https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️🎙️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型：

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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
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
我在一周前的文章[1]里说对 DeepSeek-R1 只需要说大白话，但在三天前的文章[2]里又用了看起来还挺复杂的结构化提示词。有伙伴问我到底咋回事。这就来解释下喽。
以下是关于 DeepSeekR1 提示词的相关信息： 历史更新： 字节跳动推出新技术 OmniHuman，利用单张图片和音频生成生动视频。 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其优化算法架构提升算力利用效率，AI 基础大模型参数量迎来拐点，2025 年是算法变革元年，其训练过程聚焦强化学习提升推理能力。 提示词方法论： 核心原理认知：包括多模态理解、动态上下文、任务适应性等 AI 特性定位，以及采用意图识别+内容生成双通道处理等系统响应机制。 基础指令框架：包括四要素模板、格式控制语法等。 进阶控制技巧：如思维链引导、知识库调用、多模态输出。 高级调试策略：包括模糊指令优化、迭代优化法。 行业应用案例：涵盖技术开发场景、商业分析场景。 异常处理方案：如处理信息幻觉、格式偏离、深度不足等情况。 效能监测指标：包括首次响应准确率、多轮对话效率、复杂任务分解等。 在 R1 时代，使用 AI 提示词关键在于提供足够背景信息，简单大白话有效但信息量不足难达理想结果，示例和框架可助理清思路，最终影响在于思考和表达，利用乔哈里视窗分析信息需求，避免过度指令化，让 AI 自由思考以激发更高创意和效果。
2025-02-07
到底什么是大家说的AI
AI 分为 ANI 和 AGI 。ANI 即 artificial narrow intelligence 弱人工智能，它只能做一件事，比如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。AGI 即 artificial general intelligence ，能做任何人类可以做的事。 简单地说，AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。比如在小学课堂上，会以学生能理解的语言来解释，先和学生互动，听听他们口中的 AI ，再引出概念。 从专业术语角度，机械学习是学习输入输出，从 A 到 B 的映射，是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 、项目结果等。神经网络/深度学习则有输入层、输出层、中间层（隐藏层）。 数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。通常以表格形式出现，每一列代表一个特定变量，每一行对应于某一成员的数据集的问题。数据分为结构化数据与非结构化数据，结构化数据可以放在巨大的表格中，非结构化数据如图片、视频、文本，机器处理起来更难。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，如果开始搜集数据，可以马上将数据展示或者喂给某个 AI 团队。但数据不一定多就有用，有时数据中会出现不正确、缺少的数据，这就需要有效处理数据。
2025-02-01
到底有多强大
以下是关于不同 AI 相关内容强大之处的介绍： Sora：当不复制旧的，而是把新的、不可能的想法变成现实时，Sora 最为强大。它能帮助创意人员将想法变为现实，不仅擅长创造看起来真实的东西，创造完全超现实的东西的能力也令人兴奋。 LORA：在画风、人物、物品、动作姿态的固定方面表现强大，其文件承载的信息量远大于 Embedding，在还原真人物品时细节精度更高。使用时需注意搭配相应大模型和特定触发词。 Hypernetworks：主要针对画风训练，可像 LORA 一样加载使用。 Google 的 Gemini：是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型，支持多种提示类型，能理解和处理几乎任何输入，结合不同类型信息并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，是原生多模态大模型，从设计之初就支持多模态，能处理多种形式的数据。
2025-01-26
ai到底是什么
AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，将 AI 当成一个黑箱来理解是一种可行的方式，即只需要知道它能通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成预设效果，且其生态位是一种似人而非人的存在。 从历史角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，由于无法明确具体步骤，所以是人工智能感兴趣的领域。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能为用户提供个性化的指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2025-01-08
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可以将其当成一个黑箱。AI 就像传统道教中的驱神役鬼拘灵遣将，通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成预设效果，且存在突破界限的可能。 AI 技术再怎么发展，其生态位仍是一种似人而非人的存在。 从任务角度看，最初计算机遵循明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 在健身领域，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-12-16