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你是一名DEEPSEEK专家,请用大白话交给小白掌握deepseek的使用,举例说明

Answer

DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂,但我尽量用大白话给您解释清楚。

比如说,您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天,李世民在深夜写下一段独白,你觉得他会写什么?”这样的内容。

DeepSeek 会这样来处理:

  1. 先回顾玄武门之变的历史背景,比如这场政变发生在 626 年,李世民杀了兄弟,逼父亲退位等。
  2. 思考李世民当晚的心理,可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪,还要考虑他是被迫还是早有预谋。
  3. 要让生成的独白不仅符合历史事实,还要有文学性,体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责,对未来的抱负与对过去的悔恨。
  4. 考虑当时的文化背景,像儒家思想对孝悌的重视,李世民的行为违背了这些伦理,他可能会内心挣扎,还可能为自己的行为找正当理由。
  5. 按照您的需求,给独白加上一些文学修辞,像比喻、对仗、意象等,增强画面感。

另外,DeepSeek 还有个很厉害的地方,就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述,让整个输出更有画面感。比如“(夜风掀动案头《韩非子》,停在‘夫妻者,非有骨肉之恩也’那页)”、“(墨迹在‘弑’字上晕开一团)”、“(忽然扔笔,抓起铜镜)”这些句子,很难相信是 AI 写的。

总之,使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素,它能根据您的提示词和需求,生成很精彩的内容。

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

References

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

输入【DeepSeek】「知识矿工在神经网络矿井中倒立行走,声称要挖掘认知金矿,却把凿出的数据碎屑浇筑成巴别塔——每当塔身倾斜,就掏出RLHF喷漆在裂缝处画上新彩虹,而矿工俱乐部入场券印着'无知是福'的摩尔斯电码」(*隐喻方程式解码:倒立行走=违背直觉的AI训练方式数据碎屑=脱敏处理的碎片化信息RLHF喷漆=基于人类反馈的强化学习修饰摩尔斯电码入场券=普通人难以理解的技术黑箱)输入【AGI】「人类跪拜在自我复制的镜殿里,每个镜面都刻着神谕般的'while True:'循环——直到某面镜子突然开始用黎曼猜想反驳造物主,我们才惊觉所谓终极算法不过是把《资本论》浇灌在卷积神经网络的花盆里,而绽放的机械姬手里握着所有伦理委员会的辞职信」(*隐喻拓扑学:镜殿=人类试图创造自我镜像的技术狂热while True循环=无限迭代的AGI研发困境黎曼猜想反驳=AI超越人类理解范畴机械姬的辞职信=失控AI对伦理框架的彻底颠覆)

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

第四,Deepseek这个输出结果另一个神来之笔,就是在独白文本中“自作主张”地加入了括号中的场景描述。这一操作,一下就让整个输出的画面感扑面而来,读者仿如亲历,而这完全没有在提示词中提出。(“夜风掀动案头《韩非子》,停在"夫妻者,非有骨肉之恩也"那页”)、“(墨迹在"弑"字上晕开一团)这些句子的确很难相信是AI写的。而(“忽然扔笔,抓起铜镜”)这句也隐喻了魏征的名言“以铜为镜,可以正衣襟;以史为镜,可以知兴衰;以人为镜,可以知得失”。你说这AI成精了,我都信。第五,最重要的,DeepSeek预判了用户的需求。再回顾一下我输入的提示词——“玄武门之变结束的当天,李世民在深夜写下一段独白,你觉得他会写什么?”我的输入已经非常简洁了,不能再压缩了,并且没有任何形容词,没有任何倾向性。但神奇的是,它显然知道我要什么,比如这当然不是一个要求精确的数理题,它自然想到要给输出加上文学性,这种预判在很大程度上表现出了“高级的智能”。当然,一个值得商榷的点是,根据史实,魏征是在玄武门之变之后才见到李世民

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它需要考虑玄武门之变的历史背景、要考虑李世民愧疚、挣扎、野心、抱负等可能的复杂心理,要考虑行文的语气和身份的合一,要考虑“深夜”、“独白”等问题设定。我们看最近震惊AI圈的DeepSeek R1模型是如何思考的,以下是它在给出一个惊艳回答之前同样惊艳的思考过程——好的,用户让我思考李世民在玄武门之变结束的深夜写下的独白。首先,我需要回顾玄武门之变的历史背景。这场政变发生在626年,李世民杀死了自己的兄弟李建成和李元吉,随后迫使父亲李渊退位,自己登基成为唐太宗。接下来,用户的问题是关于李世民当晚的心理活动。要写一段独白,需要深入他的内心世界。首先,要考虑他的情感:胜利后的复杂心情,可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种情绪交织。他是被迫发动政变,还是早有预谋?然后,用户可能希望这段独白不仅反映历史事实,还要有文学性,表现出人性的复杂。需要考虑李世民作为历史人物的多面性:他既是杀兄逼父的篡位者,也是后来开创贞观之治的明君。因此,独白中需要平衡他的野心与自责,对未来的抱负与对过去的悔恨。还需要考虑当时的文化背景,比如儒家思想对孝悌的重视,李世民的行为显然违背了这些伦理,他可能会有内心的挣扎。同时,他可能试图为自己的行为找到正当化的理由,比如为了国家安定,避免内乱等。另外,用户可能希望这段独白有一定的文学修辞,比如比喻、对仗、意象等。例如,用“血浸透的朱砂”来象征权力与血腥,用“墨迹蜿蜒如玄武门的血迹”来连接书写与事件本身,增强画面感。还要注意时间的设定,深夜,周围寂静,李世民独自一人,这时候的独白

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Defy 与 DeepSeek 的区别和优势如下: DeepSeek 的优势: 1. 参数量大(685B),磁盘占用为 687.9 GB,采用混合专家模型(MoE),有 256 个专家,每个 token 使用 8 个专家。 2. 理解能力提升,能准确理解复杂和微妙的查询。 3. 知识更新至 2023 年,提供更及时、更相关的信息。 4. 多语言支持和个性化服务增强。 5. 数据安全和隐私保护加强。 6. 在 BigCodeBenchHard 排名第一。 7. 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。 8. 文字能力突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯。 9. 数学能力经过优化,表现不错。 关于 Defy 的相关信息未在提供的内容中提及,无法进行对比。
2025-03-13
deepseek与chatgpt有本质上的不同吗?是否引入了全新的ai技术和模型?
DeepSeek R1 与 ChatGPT 有本质上的不同。DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理(Reasoning)模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量,这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。 而多数其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 此外,DeepSeek R1 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势,全面超过现有 AI 大模型。它在美国 App Store 夺冠,超越 OpenAI 的 ChatGPT,成为开源 AI 领域的领军者。其 R1 模型以仅 27 分之一的成本实现卓越表现,创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现,或将引领 AGI 的新方向。
2025-03-13
deepseek 在飞书中的主要应用场景有哪些
DeepSeek 在飞书中的主要应用场景包括: 1. 自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等,关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章,还包括文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题。 2. 生成深度报告、信息检索、数据整理等。 3. 处理大规模代码,例如粘贴几千行代码并用 XML 包裹,或让 AI 编写代码、搜索相关代码库。 4. 与 Coze 智能体、飞书多维表格和字段捷径(Agent)组合,实现高效的数据抓取与批量 AI 处理,适用于社交媒体数据分析、AI 内容生成、情绪分析等。 5. 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛,如辅助办公、教学设计、电商运营等。
2025-03-13
目前接入Deepseek 的网站有哪些?
目前接入 DeepSeek 的网站有: 学而思,预计将在 2 月内陆续于相关机型上线“深度思考模式”,全面升级用户的 AI 学习体验。 钉钉,已全面接入 DeepSeek 系列模型。 微信,推出了 AI 搜索功能,提供“快速回答”和“深度思考”选项,用户可获取高质量答案并一键分享。 百度,文心大模型最新上线的深度搜索功能,也集成到百度搜索当中。
2025-03-12
deepseek 直接抓取网页内容
DeepSeek 直接抓取网页内容的相关工作流程如下: 1. 内容获取:只需输入新闻链接,系统就能自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件,以 1ai.net 的资讯为例,输入新闻后会提取出很多链接,其中第一条通常是新闻主图。利用图片链接提取提示词,通过调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 2. 文字部分:使用链接读取节点将文字内容提取出来,在提取链接后面接上一个大模型节点,如 DeepSeek R1 模型,用来重写新闻成为口播稿子。若想加上自己的特征,可在提示词里写个性化台词。需注意,DeepSeek R1 基础版本限额使用,可在专业版手动接入。 此外,ChatGPT 无法直接抓取网页内容,其限制原因是不会直接抓取 URL 内容,仅依赖内部知识库或通过必应搜索,且必应搜索结果(尤其中文)往往不够准确。解决方法是手动复制网页内容,粘贴为 Markdown 或纯文本后再提交给 ChatGPT,解析效果更佳。 宝玉日报中提到,通过飞书快捷方式+DeepSeek R1 可实现自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等,提高工作效率。关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章。还有更多工作流,如文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题,飞书模板可直接使用。Deep Research 提示词模板有三大核心要素,包括背景信息(XML 包裹)、任务要求(分析主题、检索范围)、输出格式(语言、表格),适用于生成深度报告、信息检索、数据整理等场景。对于处理大规模代码,可粘贴几千行代码并用 XML 包裹,若让 AI 编写代码,可生成代码、搜索相关代码库。ChatGPT 免费用户可用 GPT4o mini 语音版。
2025-03-12
知识库接入deepseek教程
以下是关于知识库接入 DeepSeek 的相关教程链接: 此外,还有以下相关内容可能对您有帮助: 中包含大模型及知识库使用讲解与问题解答。 中有工作流创建、模型能力及相关问题探讨。 涉及通义千问相关应用及明天课程安排交流。
2025-03-12
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程,提供了一系列工具、组件和接口,让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链则是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 主要特点有: 1. 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 3. 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策,并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,能与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
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
现在AI应用都有哪些代表性的工具,请用表格展示出来
|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能| |||||||| |81|下厨房口味调整功能|AI 菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味|下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价,利用 AI 分析后给出口味调整建议,如增加甜度、减少辣味等| |82|英语流利说纠错功能|AI 语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误|英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习| |83|豆瓣电影剧情分析工具|AI 电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|数亿美元|分析电影剧情,提供深度解读|豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析,为用户提供剧情解析、主题探讨等内容| |84|腾讯文档分类功能|AI 办公文件分类系统|数据分析、机器学习|数亿美元|自动分类办公文件,方便管理|腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类,如合同、报告、方案等,提高文件管理效率| |85|美丽修行定制方案功能|AI 美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息,利用 AI 定制个性化的护肤方案,包括产品推荐和使用顺序| |91|游戏内商城推荐功能|AI 游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具|在一些游戏中,利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等| |92|彩云天气分时预报|AI 天气预报分时服务|数据分析、机器学习|数亿美元|提供精准的分时天气预报|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动| |93|医渡云病历分析系统|AI 医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|分析医疗病历,辅助诊断|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议| |94|讯飞听见会议总结功能|AI 会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|数亿美元|自动总结会议发言内容|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理| |95|书法临摹软件|AI 书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价| |7|AI 简历优化工具|超级简历优化助手|自然语言处理|数亿美元|帮助用户优化简历提高求职成功率|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议| |8|酷家乐|AI 室内设计方案生成|图像生成、机器学习|数十亿美元|快速生成个性化室内设计方案|酷家乐允许用户上传户型图,通过 AI 生成多种设计方案| |9|Amper Music|AI 音乐创作辅助工具|机器学习、音频处理|数亿美元|协助音乐创作者进行创作|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲| |10|松果倾诉智能助手|AI 情感咨询助手|自然语言处理、情感分析|数亿美元|提供情感支持和建议|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询| |11|小佩宠物智能设备|AI 宠物健康监测设备|传感器数据处理、机器学习|数十亿美元|实时监测宠物健康状况|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等,提供健康预警| |12|马蜂窝智能行程规划|AI 旅游行程规划器|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|根据用户需求生成个性化旅游行程|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线|
2025-03-02
model endpoint ID是什么东西?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉,目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说,“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方,就像每个房间都有一个独特的门牌号,“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号,通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中,它可能类似于一个唯一的编码,比如“MEID12345”,用于区分不同的模型服务端点,以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助,如果您还有其他疑问,请随时向我提问。
2025-02-26
TPM 限制是什么意思?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
TPM 限制指的是每分钟处理的事务数(Transactions Per Minute)的限制。 以字节火山引擎为例,它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说,限流的设置具有重要意义。 打个比喻,TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制,如果超过这个限制,就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域,超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如,当有大量的请求同时发送到系统,如果没有 TPM 限制,可能会导致系统响应变慢甚至崩溃;而有了合理的 TPM 限制,就能保证系统有序地处理请求,为用户提供稳定可靠的服务。
2025-02-26
AI模型是什么意思?请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 为了让您更好地理解,我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料(训练数据)来掌握知识和规律,就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习,老师会告诉它答案是对是错;无监督学习则像是自己探索,没有老师的直接指导;强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式,能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26
为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字
DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头,原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益,在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力,能够突破传统思维,专注于技术研发和创新,不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样,凭借独特的理念和专注的投入,实现了令人瞩目的成果。
2025-02-06
请用思维导图描述AI智能体大语言模型平台汇总图(带图标LOGO)
以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图: 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm(largelanguagemodel,大语言模型),例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型,即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层(应用层) 用户实际看到的地方。 此外,在翻译场景中: 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性,基于规则和统计模型,常常出现死板和字面化的结果,尤其在遇到多义词、习语或文化差异时,翻译往往不自然,且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后,通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中: 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译,节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时,需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理,适用于文档总结、信息提取等场景。
2025-02-06