Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

deepseek相关的文档

Answer

以下是与 DeepSeek 相关的文档和信息：

在 2025 年 2 月 6 日的“【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！”中，提到了以下内容：

  • DP 模型的功能：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：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。
  • 存在问题：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。
  • 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。
  • 使用建议：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。
  • 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。
  • 音系学研究：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。
  • 大模型取队名：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。

此外，2 月 6 日的宝玉日报中提到：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

全新AI整活第六期｜DeepSeek小说家

Deepseek相关资料[集合·DeepSeek提示词方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink)[DeepSeek从入门到精通(20250204).pdf](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink)[DeepSeek 13大官方提示词通俗解读，让新手也能用出高手的效果](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink)[【今晚8点】聊聊你怎么使用DeepSeek！2025年2月6日](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink)[Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink)[Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink)

【今晚8点】聊聊你怎么使用DeepSeek！ 2025年2月6日

[heading2]总结关于DP模型的使用分享DP模型的功能：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：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。存在问题：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。审核方法：可以用其他大模型来解读DP模型给出的内容。使用建议：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。案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示DP模型的应用。关于音系学和与大模型互动的分享音系学研究：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。大模型取队名：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。关于Deepseek的介绍与活动预告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。Deepseek使用介绍：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。

宝玉 日报

Dario Amodei认为DeepSeek进入前沿AI竞赛，但美国应保持领先优势。强调“没有民族主义敌意”，依旧欢迎华裔科学家加入Anthropic。批评DeepSeek安全性差，称其“测试过的模型里最糟糕”。🔗[https://x.com/dotey/status/1887351875785343273](https://x.com/dotey/status/1887351875785343273)🔗相关文稿：[https://www.chinatalk.media/p/anthropics-dario-amodei-on-ai-competition](https://www.chinatalk.media/p/anthropics-dario-amodei-on-ai-competition)4⃣️🔍OpenAI向所有免费用户开放AI搜索OpenAI在Google发布Gemini 2之际，宣布AI搜索功能开放。该功能基于Bing进行检索，并由ChatGPT汇总结果。🔗[https://x.com/dotey/status/1887245410240176252](https://x.com/dotey/status/1887245410240176252)5⃣️🎥Andrej Karpathy发布3小时31分钟LLM深度讲解视频面向普通观众，详细解析LLM训练流程及其应用。讲解预训练、微调、强化学习等关键阶段，并探讨LLM安全性。适合对ChatGPT及相关技术感兴趣的人观看。🔗[https://x.com/dotey/status/1887214328245342639](https://x.com/dotey/status/1887214328245342639)

Others are asking
说说deepseek的强大之处
DeepSeek 的强大之处主要体现在以下几个方面： 1. 语言表达：在语气上能还原特定角色的语气，如帝王语气，文字相对古典又兼顾可读性，对历史细节熟悉，输出具体且充满惊人细节，行文隐喻拿捏到位。 2. 技术性能：具有比肩 O1 的推理能力，参数少，训练开销与使用费用小，开源，任何人可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，还有可运行在手机上的 mini 模型。 3. 服务特点：官方服务免费，任何人随时随地可用，是暂时唯一支持联网搜索的推理模型。 4. 团队背景：由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 您可以通过以下方式体验和使用 DeepSeek： 1. 直接访问网页链接或使用移动 APP 马上用起来。 2. 使劲用、疯狂用，尝试用它基本取代传统搜索，把各种可能需要请教别人的问题都先问它。 3. 看看别人怎么用，试试其他大模型，了解 AI 擅长与不擅长的方面，以及如何调教，解锁与迭代属于自己的用法与更多工具。 希望 DeepSeek R1 能让您对当前最先进的 AI 祛魅，使 AI 逐渐成为您生活中的水和电。这样震撼的突破来自一个纯粹的中国公司，推动了知识与信息平权。
2025-03-05
清华大学deepseek讲解视频
以下是为您找到的与清华大学和 DeepSeek 相关的信息： 清华大学计算机科学与技术系助理教授章明星从大模型当前的发展阶段出发，分享了关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法，并探讨了未来的发展方向。 《DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的》提到 DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练，超越了多个顶级模型，获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范，但其独特之处在于其更像一个研究机构，注重技术创新而非商业化运作，吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 但未找到清华大学 deepseek 讲解视频的直接相关内容。
2025-03-05
清华大学deepseek讲解
以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 清华大学计算机科学与技术系助理教授章明星从大模型当前的发展阶段出发，分享了关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法，并探讨了未来的发展方向。 DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练，超越了多个顶级模型，获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 更像一个研究机构，注重技术创新而非商业化运作，吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 关于 DeepSeek 有众多媒体报道和网络文章，如中国新闻网的《突然爆火！中国“神秘力量”震动美国科技圈》、海峡都市报的《“华裔天才”亚历山大·王：DeepSeek 的 AI 大模型发布可能会“改变一切”》、每日经济热点新闻的《突然火爆全网！Deepseek 被“挤”到宕机！创始人 17 岁考入浙大，36 岁管理千亿私募！公司多岗位招新，实习生日薪最高上千元》等。 以上信息涵盖了 DeepSeek 在技术、评价、媒体报道等方面的情况。
2025-03-05
Deepseek具体如何应用
DeepSeek 的应用方式如下： 1. 访问 www.deepseek.com ，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路包括： 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（对开发者来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 关于 DeepSeek 的相关反馈： 1. 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。 2. 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。
2025-03-05
如何将deepseek部署到小爱音箱
以下是将 deepseek 部署到小爱音箱的步骤： 1. 本地部署教学（vscode） 第七步：安装依赖并运行 在下方终端窗口，单击终端，输入 cd migpt。 安装依赖，输入 pnpm install。安装完成后，界面会有所显示。 如果安装过程报错，出现特定情况，请在命令栏输入：npm cache cleanforce 清除缓存后重新运行 pnpm install。 构建项目，输入 pnpm build。出现特定界面即安装完成。 如果出现报错，找到 migpt 中 package.json 文件，将第 28 行 build 进行修改，注意不要删除引号，修改完成后保存。保存后运行 pnpm build，即可正常安装完成。 运行项目，输入 pnpm run dev。 运行成功时，进入特定页面，每次对话都会在终端中显示。 每次需要打开服务时，按照特定方式进入终端，先输入 cd migpt，再运行 pnpm run dev 即可打开服务。如果出现错误，可能是网络问题，请重新运行 pnpm run dev。 2. 注意事项：每次对话时，记得给大模型思考的时间，说话太快可能会出问题。
2025-03-05
华为云部署Deepseek
以下是关于 DeepSeek 在不同云计算厂商部署的相关信息： 华为昇腾社区：全版本。部署 DeepSeekR1 模型，用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：全版本。以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：全版本。免费额度：10000000/10000000。通过 API 调用。 此外，DeepSeek 相关的月度榜单信息： A10+1：DeepSeekR1 上线华为云和腾讯云。 如需了解更完整的榜单信息，欢迎访问 。
2025-03-05
请给我推荐一些AI写小说相关的文档和学习资料
以下是为您推荐的一些 AI 写小说相关的文档和学习资料： 1. 《🐋全新 AI 整活计划：DeepSeek 小说家 2025 年 2 月 9 日》 介绍了关于提示词编写及 AI 应用的探讨，包括理性决策提示词的编写方法、示例的价值、自用与他用提示词的区别、改进指令遵循、AI 应用于软件开发等方面。 还分享了关于写作方式、好文字的定义、模型特点与推荐等内容。 2. 《陈财猫：如何用 AI 写出比人更好的文字？》 提到了两个技巧，一是“显式归纳与列出你想要的文本特征”，二是“通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本”。 3. 《Stuart:教你用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》,做到高中生文笔水平》 介绍了一个能写出至少高中水平小说的 coze 工作流，包括用 bing 搜索相关内容、将搜索结果结构化、用大模型草拟大纲、写文章等核心节点。
2025-03-05
我想要知识库里的ai系统学习文档，要怎么获取
您可以通过以下方式获取 AI 系统学习文档： 1. 观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理成学习笔记，在整理过程中学习更多知识，还能与大家交流互动。 2. 等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 原子将分享 30 分钟快速体验 AI 工具并教爸妈理解相关内容。 4. 学习 A16Z 推荐的包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理，及大语言模型词语接龙原理等基础知识。 5. 查看如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章。 6. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 7. 查看历史脉络类资料，如整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 相关内容的获取链接为：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=2727000 、https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=2806000 、https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=2942000 。
2025-03-05
我想要系统学习AI，请问文档在哪里？
以下是一些可供您系统学习 AI 的资源： 1. 通往 AGI 之路知识库： 其中包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍，包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等。 有 AIPO 线下活动及 AI 相关探讨，涉及活动规则、玩法以及 AI 在科技发展中的地位和研究方向。 介绍了 way to AGI 社区活动与知识库，包括活动安排、材料准备、知识库使用和内容更新情况。 提供了关于 AI 知识库及学习路径的介绍。 包含 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 说明了知识库的信息来源，如赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐订阅获取最新信息并投稿。 介绍了社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 提供了学习路径，如李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 为初学者入门推荐了 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。 2. 通往 AGI 之路的相关平台： 网站： 公众号：通往 AGI 之路 B 站： 小红书： X（Twitter）： 内置知识库 AI 助手 此外，还有【法律法规】《人工智能法案》2023.06.pdf_TEXTS ADOPTED 中的相关内容，但此部分主要涉及法规方面。
2025-03-05
利用 AI，基于需求文档生成 测试用例
以下是关于利用 AI 基于需求文档生成测试用例的相关内容： 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 此外，在编程中，用户故事也很重要。其目的在于确保开发团队能够理解用户需求，并从用户角度设计和开发功能。常规模板为：“作为。”在卡密系统中，写用户故事有三点作用：让执行者了解想要做什么样的应用，从而更准确地搭建代码框架；中途作为关键的上下文信息，确保方向不偏移；可以让 Cursor 依据用户故事生成对应的测试用例，保持功能的完整和准确。可以在 Cursor 里生成 MVP 的用户故事（用其他 AI 功能生成也可以），如点击 Cursor 后，选择提前创建的一个文件夹，创建需求文档，输入简短的需求描述，让 AI 帮助生成用户故事，然后按照实际情况接受并修改。
2025-03-05
我想完全本地化部署deepseek，然后，将我的文档，文本，图片等内容丢给它训练，微调。我要完全本地化，因为我的文档设计隐私。我要免费开源流程。如何实现，
要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。
2025-03-04
有没有专业文档排版AI
以下是关于专业文档排版 AI 的相关信息： AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式，特别是在处理学术论文和专业文档时。一些流行的 AI 文章排版工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版中广泛使用，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等更适用。 此外，还有一些 AI 辅助的 PPT 工具，如： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 关于《促进创新的人工智能监管方法》的相关内容：文中提到，AI 已融入日常生活，带来诸多实际好处，如流媒体服务推荐节目、导航规划路线等。同时指出，应在支持创新的同时提供监管框架以识别和应对风险，避免过度严格的方法抑制创新和减缓 AI 应用，应建立适度且支持创新的监管框架，关注 AI 部署的情境而非特定技术，以平衡收益与潜在风险。
2025-03-04
codepal 相关信息
CodePal 是一款全面的 AI 编程助手，具有以下特点： 1. 智能代码生成：用户输入编程语言及功能描述，即可自动生成相应的代码片段，适用于 Python、Java、JavaScript 和 C++等多种编程语言。 2. 广泛的语言支持：支持超过 30 种编程语言，包括主流语言（如 C、Ruby、Kotlin）和低级语言（如 C++、Rust），能满足不同开发需求。 3. 用户友好界面：设计简洁直观，适合从初学者到经验丰富的开发者等各类用户轻松上手。 4. 功能多样化：除代码生成外，还提供调试建议、代码优化和单元测试生成等功能，有助于提升代码质量和效率。 5. 免费计划：提供基本功能的免费版本，适合爱好者和初学者尝试使用。其独特之处在于强大的 AI 驱动能力，能让用户通过自然语言轻松生成高质量代码，节省时间并减少错误。
2025-03-05
微信机器人相关课程
以下是关于微信机器人的相关课程： 日程安排： 6 月 19 日 20:00 开始：从零到一，搭建微信机器人。 6 月 20 日 20:00 开始：Coze 接入、构建你的智能微信助手。 6 月 23 日 20:00 开始：微信机器人插件拓展教学。 6 月 24 日 20:00 开始：虚拟女友“李洛云”开发者自述。 6 月 25 日 20:00 开始：FastGPT：“本地版 coze"部署教学。 6 月 27 日 20:00 开始：Hook 机制的机器人使用和部署教学。 共学快闪第三期活动总结： 关于虚拟聊天机器人的讨论。 创建聊天机器人：可在平台创建自己的 bot，并互相交流和沟通。新客户可用 COS 作为 API 来搭建。 举办 cost 活动：包括图文赛道和创意赛道，参与者可投稿参赛并有奖金。 评估指标和体系：提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标，并讨论了机评和人评混合的评估方式，以及一些相对主观的指标，如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 问题汇总和整理：提供了问题汇总文档，记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建：搭建过程是逐步的，可能会遇到卡点，最早有专人在群里回复。前两天的分享在知识库首页，通过第三轮 agent 供学，可跟着教程搭建出不错的机器人。 机器人的能力：可实现小的商业化目的，如搭建客服机器人、进行群管理等。 课程相关：微信机器人课程全免费，梦飞带大家完成的课程已在知识库，可扫码直达学习。 prompt 的相关内容：prompt 属于商业机密，无法分享。赵悦普及了大模型回复速度与输出字符数据相关的知识。 大事件记录： 皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程。 安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人。 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信。 张梦飞：FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。 张梦飞：基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小。 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好。 在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目。
2025-03-05
一个ai小白，想要学习ai相关知识，请帮忙推荐学校路径和方法
对于 AI 小白，以下是学习 AI 的学校路径和方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的系列课程，引导了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，还有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品和文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考以下资源： 学习路径方面，有很多高质量学习内容，如李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等供有时间深入学习的人使用。 部分同学通过观看李弘毅的导论、文达的相关信息并整理成学习笔记，在整理过程中能学到更多知识，还能与大家交流互动。 觉得系统学习枯燥的话，可以等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 介绍了 A16Z 推荐的内容从 5 篇扩展到 6 篇，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理，及大语言模型词语接龙原理等基础知识。 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。
2025-03-05
我想系统学习AI绘画相关知识
以下是为您系统整理的 AI 绘画相关学习资源： 1. 知乎上 Rocky 的系列教程： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion XL 核心基础知识： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion 中 UNet 核心基础知识： 深入浅出完整解析 LoRA 核心基础知识： 深入浅出完整解析 ControlNet 核心基础知识： 2. 【野菩萨】的课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle。冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。
2025-03-04
我是一个AI小白，从事基础建设土木工程行业。请你给我制定一个AI学习计划，特别是相关软件学习，联动。
对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白，以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 在线课程：推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程，了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读：可以阅读《人工智能：一种现代方法》《机器学习》等入门书籍，建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言：这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程（如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程）学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch：这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手，学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛，积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程，需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利！
2025-03-04