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提示词deepseek

Answer

以下是关于提示词“DeepSeek”的相关内容：

  • 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 deepseek-r1 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。
    • 角色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。
  • 让 DeepSeek 能力更上一层楼的 HiDeepSeek：
    • 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。
    • 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，阅读开场白后正式开始对话。
    • 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。
    • 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。
    • 什么是 HiDeepSeek：为解决 AI 答案思考过程不可见的问题而设计，让 AI 像人类交流时展示思考过程，技术上通过特别规则实现，例如老师使用时会清晰展示教学方案的思考过程，总的来说是让 AI 思维过程透明的工具。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

五津: DeepSeek+扣子：1分钟生成小红书爆款单词视频

输入单词主题、图片风格、单词数量。如非洲动物、真实风格、2。[heading2]2、生成单词数组[content]选择deepseek-r1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，举例如下。mother/ˈmʌðər/妈妈The lady with long hair is my mother.那个长头发的女士是我的母亲。以数组方式输出。目的是用于后续循环时以数组方式循环。提示词：[heading2]角色[content]你是一个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。[heading2]技能[heading3]技能1:输出关联英语单词[content]当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}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。[heading3]举例：[content]mother/ˈmʌðər/妈妈The lady with long hair is my mother.那个长头发的女士是我的母亲。[heading2]限制[content]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。

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt，将Prompt储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担2.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3.在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻AI味，增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

当我们使用AI工具时，经常会遇到这样的困惑：AI给出的答案虽然看起来不错，但我们很难理解它是如何得出这个结论的。这就像是一个黑盒子，输入问题后直接得到答案，中间的思考过程完全不可见。这种不透明性不仅影响了我们对AI的信任，也让我们难以判断答案的可靠性。HiDeepSeek就是为了解决这个问题而设计的工具。它的核心目标很简单：让AI像人类交流时那样，在给出答案的同时，也展示出思考的过程。举个例子，当你问一个复杂的问题时，AI会先说"让我想想..."，然后逐步展开它的分析过程，最后才给出结论。这样的过程不仅让答案更可信，也能帮助我们发现AI可能存在的误解或偏差。在技术层面，HiDeepSeek通过一套特别的规则来实现这个目标。它要求AI在思考时要像人类一样自然，可以提出疑问，可以修正错误，甚至可以说"等等，我想到了一个更好的方法"。这种设计让AI的回答不再是冰冷的结论，而是一个可以跟踪、可以理解的思考过程。比如说，当一个老师使用HiDeepSeek来准备教案时，AI不会直接给出一个教学方案，而是会先分析教学目标，思考学生可能遇到的困难，然后才逐步设计教学步骤。这个过程中的每一个想法、每一个考虑都会清晰地展示出来，让老师能够根据自己的经验来判断这个方案是否合适。总的来说，HiDeepSeek是一个让AI思维过程变得透明的工具。它不是要让AI变得更聪明，而是要让AI的思考过程变得更容易理解。虽然这种"思维"实际上是一种模拟，但它确实能帮助我们更好地理解和使用AI，让AI成为更好的助手而不是神秘的黑盒子。

Others are asking
关于deepseek有什么学习材料吗
以下是关于 DeepSeek 的一些学习材料： 此外，还有以下相关内容： 宝玉日报 1 月 27 日中关于 DeepSeek 的讨论，包括其在全球 AI 社区的意义、技术突破、资源分配策略、创新路径以及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战等。相关链接： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要，其中包含关于 DP 模型的使用分享、音系学和与大模型互动的分享、Deepseek 的介绍与活动预告等内容。
2025-03-04
Deepseek的优点
DeepSeek 的优点包括： 1. 核心是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，能通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 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提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 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。 此外，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。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，数学能力经过优化表现不错。但在专业论文总结方面稍弱，编程能力略逊于 GPT 。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。更多提示词技巧请查看
2025-03-04
deepseek论文讲解
以下是关于 deepseek 论文解读的相关内容： 直播视频回放：可通过相关链接获取。 相关论文下载：提供了两篇论文，pc 端鼠标移到文章上面，会有下载链接，手机端类似。分别是。 技巧分享：包括万能提示词的使用，以及提示词的优化方法和步骤。 学习笔记心得：可参考等内容。 媒体报道和网络文章精选：涵盖了众多主流媒体和作者的相关文章，如等。
2025-03-04
如何能用到满血deepseek
以下是使用满血 DeepSeek 的方法： 1. 阿里云百炼满血版 DeepSeek： 开通满血版 R1 模型：在模型广场找到 DeepSeekR1 并授权。页面上有免费的 100 万额度及已使用量，每人免费送 100 万额度，过期浪费。此模型是阿里云自主部署且经推理优化，性能强于多数市面上的满血版本地部署。对比 DeepSeek 官网的 API，在同样价格下提供更稳定的模型服务。用完还有免费的蒸馏版 R1 模型，也是 100 万 token。这些模型可在“首页”或“直接体验”直接使用，也可进行模型效果对比或用 API 调用，如 chatbox 直接使用。 百炼应用开发：新增模板，可从模板学习应用搭建。 联网搜索：像知识库检索一样简单方便，直接配置可用，结合 Deepseekr1 更强大，如搜索天气时会多方验证。 新鲜的动态 few shot：小技巧，可用于对模型某些做不好、易出幻觉的任务通过 prompt training 强行修正。 工作流：用工作流让不同模型在同一任务创作。 阿里云百炼地址：https://bailian.console.aliyun.com/ 2. 字节火山 DeepSeek： 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台） 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若有提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通。若无提示则直接到第 5 步点击确认接入。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制接入点的 ID 保存。 点击【API 调用】按钮，复制 API Key 并保存。若没有 API key 则点击【创建 API key】。 火山引擎的优势：价格感人，默认提供高达 500 万 TPM 的初始限流，推理速度处于第一梯队。结合相关教程可打造专属 AI 助理。
2025-03-04
用deepseek打造个人知识库
以下是关于用 DeepSeek 打造个人知识库的相关信息： 可以先将文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将其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，将问题也转换成向量，与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API，从而提高回答的准确性和相关性。例如对于“此文作者是谁？”的问题，可以直观或通过比较 embeddings 向量找到关联度最高的文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”。 在 RAGFlow 中，可配置本地部署的 DeepSeek 模型。选择 Ollama 并配置相关信息，导入嵌入模型用于文本向量化。设置系统模型后，可创建知识库，导入文件（可设置文件夹）并解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。解析完成后进行检索测试，没问题即可进入聊天界面，还可自行设置助理。 此外，AI 编程与炼金术中也涉及 DeepSeek 的相关知识，如在不同章节中的应用，包括给老外起中文名、驱动 Life Coach 等，具体内容可通过相关链接进一步查看。
2025-03-04
deepseek提示词
以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 生成小红书爆款单词视频：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。角色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并以数组形式呈现。 Deepseek 时代提示词的关键诉求：完整的长提示词可能不如片段有效甚至干扰模型思考，在 deepseek 时代或模型有深度思考能力时，用户只需在关键点引导，采用“关键诉求直通车”模式，如像对聪明助理打暗号。 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词：以往提示词是场景、构图等的组合，现在可以把这些提示词以“相机运动轨迹”的方式描述给 DeepSeek，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。
2025-03-04
写作提示词
以下是关于写作提示词的全面介绍： 写提示词（prompt）是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤。一个好的提示词能够帮助 AI 模型更好地理解任务要求，生成更符合预期的文本。 编写提示词的建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词。 在 AI 绘画中，根据想画的内容写提示词，多个提示词之间用英文半角符号“,”隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。每个词语在模型中的自带权重可能不同，越靠后的权重越低。关键词应具有特异性，措辞越具体越好，可使用括号人工修改提示词的权重。 在星流一站式 AI 设计工具中： 提示词用于描绘想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言，基础模型 1.5 使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词的方法包括：内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容；使用预设词组，小白用户可点击生图；还可使用辅助功能，如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 希望以上内容能帮助您更好地编写提示词。
2025-03-04
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
如何写适配多个llm的提示词
以下是关于如何写适配多个 LLM 的提示词的详细内容： 实现原理： 提示词工程主要由两部分代码组成，即提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例以免 LLM 混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整以让 LLM 知晓可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出，并将工具返回的内容再次嵌入 LLM，利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，以提高成功率。对于不接受某些角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 相关成果： 目前绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能，现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计，让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备该能力的 LLM 作为测试模型，在多个工具调用任务上实验成功率达 100%，且基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。
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