请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程，用于windows上。

目前在本地使用 Ollama 部署模型时，没有特别突出或被广泛推荐的特定 ChatBox 客户端。不同的客户端可能在功能、界面和兼容性方面存在差异，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择和尝试。常见的一些客户端包括但不限于 Web 端的简单界面工具，或者一些具有特定功能扩展的桌面应用程序。但具体哪个最适合您，还需要您亲自测试和评估。

Ollama 是一个开源的框架，具有以下特点和功能： 1. 旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型，还有预构建模型库，降低使用门槛，适合初学者或非技术人员使用。 2. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，可用于不同应用场景。 3. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 4. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 5. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 6. 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 7. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装 Ollama 可通过官方下载地址 https://ollama.com/download 进行。安装完成后，可通过访问相关链接判断是否安装成功，在命令行中运行相应命令即可使用，如运行本地大模型的命令。还可通过 ollama list 确认模型下载情况。 此外，在 termux 软件中进行相关操作时，需执行如 aptget update、安装 curl 命令、安装 ollama 命令等。启动模型时，以 phi3 模型为例，在 termux 软件中执行命令 ollama run phi3 并等待下载完成。当然，Ollama 还有很多其他模型，如有需要可在 ollama 官网自行查看命令与下载。

以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤： 1. 下载 Ollama 程序：官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘，若想修改安装目录到 D 盘，后续会有相关说明。下载完成后，右下角会出现 Ollama 的图标，打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型，如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢，可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后，再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相应命令，下载好后直接退出终端。 2. 配置模型：返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商进行配置。选择 Ollama，并配置相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型：导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型：完成相关设置。 5. 创建知识库：返回知识库，进入数据集，可导入文件或设置文件夹当作知识库，自行设置。导入完毕后，对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能，越好的显卡解析越快。解析完成后，进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。

在电脑上使用 Chat Box 框架，通过 Ollama 搭建 DeepSeek 模型的步骤如下： 1. 阿里云百炼平台： 百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 百炼平台无需部署，可直接使用 DeepSeek R1 模型。 DeepSeek R1 模型的价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 使用 DeepSeek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 DeepSeek R1 本身不是多模态模型。 通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 DeepSeek R1，并获取 API key。 API key 可删除旧的并重新创建，方便本地软件连接。 2. Docker + RAGFlow + Ollama 搭建： 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商。 选择 Ollama，配置相关信息，模型取决于运行的模型。 配置基础 URL。 导入一个 embedding 模型，用于文本向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集，导入文件，可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析好之后，进入检索测试。 测试没问题，可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 对于开源模型，如 DeepSeek、Llama 等，可以使用以下方式： 1. Inference Provider：使用 Together AI 等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。 2. LM Studio：使用 LM Studio 等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。

Ollama 是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 支持多种大型语言模型：包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用：适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU，能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库：提供丰富的模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型：用户能通过简单步骤自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. API 和集成：提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富：包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说，Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，也适合初学者或非技术人员使用，特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户。 其使用场景包括但不限于： 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法：官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后，在 macOS 上启动 ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时，在命令行中输入相应命令即可，模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时，需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。

以下是关于 Ollama 的相关信息： 在电脑上运行本地大模型的相对简化模式： 步骤： 1. 打开 Ollama 官网 https://ollama.com，下载应用并安装。 2. 在 Mac 系统搜索 terminal 或终端，点击回车，弹出的简洁框框就是。输入想要运行的大模型（例如：ollama run llama2），并回车。等待下载完成，即可输入内容，和 llama2 愉快交流。 TagTool With Ollama 打标工具： 先去下载并安装 Ollama，然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件，Mac 编辑 run_mac.sh 文件，将目录中的图片路径和触发词填写，运行即可。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程中的 Ollama 部署： 步骤： 1. 点击进入，根据电脑系统，在 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 3. 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。 5. 对于 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；对于 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。等待下载完成即可。

在中国国内 Windows 系统下安装 ChatGPT 相关软件的步骤如下： 1. 对于苹果系统： 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装，注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡并充值，订阅付费 App：打开支付宝，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买，建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 2. 对于青椒云软件（Windows 系统）： 电脑端打开网站 http://account.qingjiaocloud.com/signin?inviteCode=2GSJQYVF ，注册/登陆账号。 跳转到下载页，根据自己电脑的系统选择相应版本下载。 客户端登录，电脑端打开登陆界面，短信登录。 进入界面，选择华南 6，点击“新增云桌面”选择【定制产品】选择【WayToAGIAIPO 大雨编程共学】，支付 0.01 元即可开机使用。 开机进入桌面，停止使用时一定要回到客户端页面，点击关机按钮，否则时长会一直消耗。

以下是关于 ComfyUI 的 Windows 下载包的相关信息： 下载地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，您可以在此下载安装包，也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip 。 安装方法： 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 目前安装 ComfyUI 有以下两种方法，您可以根据自己的需求选择： 本地安装： 命令行安装：普适性最强，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说可能有一定门槛。ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中，您也可以按照 Readme 文档进行操作。 安装包安装：安装比较简单，下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载最新的版本，解压就能使用。 云端安装：云端配置相对较高，生成图片的速度会更快，但是需要一定的费用。如果您想在云端安装，可以跳到。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 汉化安装方法：在网盘连接中下载汉化包，并解压。将文件夹拖入到 E:\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 目录下。启动 ComfyUI 界面，点击右侧的小齿轮。在弹出界面的底部就可以切换语言了，选择中文即可。点击下方的“切换语言”，就可以在中文和英文之间随意切换。需要 blender 插件和汉化包的朋友，可以关注公众号【白马与少年】，发送【ComfyUI】即可获取链接。

以下是 Ollama 在 Windows 上的安装步骤： 1. 前往 下载并安装 Ollama。 2. 安装完成后，打开 Powershell 运行相关命令。 3. 编辑 Win 版的 run_win.ps1 文件，将目录中的图片路径和触发词填写，运行即可。 4. 还可以参考以下教程： 张梦飞的【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程： 点击进入，根据电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 。 下载完成后，双击打开，点击“Install” 。 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 4SeasonYou 工作流副本： 首先，下载 ollama，网站： 。 其次，在网站中，复制代码。 然后，像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd ，进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可。

以下是 Windows 电脑和安卓手机注册并使用 ChatGPT 的详细步骤： 安卓手机： 1. 对于自带谷歌框架的机型（如红米 K60）： 打开系统设置。 拉到最底下，点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play： 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店，点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT： 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装，建议把谷歌邮箱也安装上，方便接收验证码。 如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用，如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本，请接着往下看。 Windows 电脑：未提供相关内容。 需要注意的是，在中国访问国外网络需要合法合规的途径。同时，ChatGPT 的使用也需要遵守其相关规定和服务条款。

在未来如果想要更多地使用 AI ，选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统，其硬件和软件的整合度较高，对于一些特定的 AI 应用，如基于苹果生态的开发和设计工作，可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域，许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验，且对苹果的生态系统有偏好，那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持，Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。

以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤： 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码，确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完，核对一下。如果有的话，会分别显示出版本号，可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。如果没有，需要按照以下步骤安装： 先进行 python 的安装，安装包已准备好，直接点击下载。 关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目，解压缩。 2. 解压后，打开 COW 文件夹。 3. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中，粘贴进入：pip install r requirements.txt ，等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码，粘贴到文件里，并找到第 4 行，把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users ，可以设置为和示例一样，后边再改，点击保存后关闭。 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果您想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题问大模型就好了。 此外，还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤： 1. 接下来，需要使用一个特定版本的微信，已为您准备好，点击下载，下载后直接替换安装。（安装后，有可能您在的群却显示退出，其实没事，发个消息就好了，并不是真的退出） 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后，粘贴进入相关代码，并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码，并点击回车，等待安装，安装完成后，关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件，找到 config.yaml，右键选择打开方式，选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面，把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可以把这里的 Ai_Lock，修改成“1”。然后拉到最下边，在 OpenAI 那里，去添加您的 AI 模型 key。填写格式，参照原有的格式即可。

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“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”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，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：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。

以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！

以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。

以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 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：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 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： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 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”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 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”