以下是关于将 Office 和 DeepSeek 结合的一些信息：
目前提供的信息中暂未直接提及 Office 与 DeepSeek 结合的具体方式，但您可以从上述类似的结合案例中获取一些思路和启发。
《[我们将在这23座城市和近4000人玩转DeepSeek](https://mp.weixin.qq.com/s/bEYyFeuy2Ro-1mE-Ys5JIQ)》2月23日，AI切磋大会在23个城市同步举行，预计有近4000人参与。此次大会主题围绕DeepSeek，邀请各行业专家分享应用场和见解。《[一秒超神：Deepseek+这两个免费工具！提前感受AGI逼近](https://mp.weixin.qq.com/s/PuHwfJk3EZv8eR4y10EAvQ)》向阳乔木介绍了如何通过结合VS Code、Cline插件和Deepseek API等工具，提升AI的应用能力。用户可以实现自动发送邮件、查找重复文件、网页抓取翻译等功能。Cline作为AI编程工具，支持多种大模型，用户可通过火山引擎等平台获取API。通过MCP协议，用户可以扩展LLM的功能，增加网页搜索、数据库操作等能力。《[如何从A推进到B？特别适合DeepSeek R1的一种提示词](https://mp.weixin.qq.com/s/B79XdAbP_MjzmIZ56RT_wg)》南瓜博士探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式，特别是如何帮助孩子从柯尔伯格道德水平的阶段1到阶段2，以及初生逐步阅读《百年孤独》。具体策略包括使用条件句、设计简单交易、角色扮演和选择题替代命令等，强调了明确目标和丰富背景的重要性。“在学习的阶梯上，方法与目标并重，才能让认知之花绚烂绽放。”
《[最好的致敬是学习：DeepSeek-R1赏析](https://mp.weixin.qq.com/s/_XGBipbywCOtcKu13QDW5Q)》DeepSeek R1赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了R1和V3的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与DeepSeek的解决方案。会议后半部分展望了未来LLM应用的新范式及产品可能性，并对流行谣言进行了澄清。正如作者潜云思绪所言：“最好的致敬是学习。”《[DeepSeek创新源于芯片封锁，Anthropic或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争](https://mp.weixin.qq.com/s/WiWTriENGR229S08BRFlSA)》DeepSeek的崛起源于芯片禁令，挑战了美国通过封锁而非创新竞争的思维。其V3模型以低至557.6万美元的训练成本实现了卓越的推理能力，利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。Ben Thompson警示，面对颠覆性技术，封闭策略只是暂时的，未来竞争需依赖开放与创新。《[喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10倍速用AI](https://mp.weixin.qq.com/s/aIi4tIy0CCINyQE_3AfF_Q)》这篇教程介绍了如何将飞书多维表格与DeepSeek R1结合，实现批量处理信息，提升工作效率。用户可以批量转换文风、快速回复消息，甚至利用AI生成文案，操作简单、便捷。值得注意的是，DeepSeek让普通人无需编程知识也能轻松使用AI。
目前，英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点现已在Hugging Face上开源。模型地址：https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4[heading3]后训练量化[content]模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4，适用于TensorRT-LLM推理。这种优化将每个参数从8位减少到4位，从而让磁盘空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。[heading3]使用TensorRT-LLM部署[content]要使用TensorRT-LLM LLM API部署量化后的FP4权重文件，并为给定的提示生成文本响应，请参照以下示例代码：硬件要求：需要支持TensorRT-LLM的英伟达GPU（如B200），并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。性能优化：代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。对于此次优化的成果，网友表示惊叹。「FP4魔法让AI未来依然敏锐！」网友Isha评论道。网友algorusty则声称，有了这次的优化后，美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1。「还会有利润。」网友Phil则将这次的优化与DeepSeek本周的开源5连发结合了起来。「这展示了硬件和开源模型结合的可能性。」他表示。DeepSeek全面开源