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推荐网内有关DeepSeek知识

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以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识：

  • 微博上热搜，主流媒体全报道。
  • 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA
  • 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305（错误）
  • 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，类型：提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw
  • 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw
  • 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg
  • 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg
  • 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ
  • 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA
  • 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，类型：进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw

此外，在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容，如：

还有 1 月 30 日社区动态速览中的《胡凯翔：DeepSeek 为什么省钱》，详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。

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

微博上热搜，主流媒体全报道|[heading4]作者|文章|类型|链接|[content]|-|-|-|-||通往AGI之路|关于DeepSeek的所有事情【知识库持续更新中】|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA||数字生命卡兹克|DeepSeek的提示词技巧，就是没有技巧。|基础认知|https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305<br>错误||宝玉|教你如何<br>破解DeepSeek R1系统提示词|提示词破解|https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw||橘子汽水铺|中国开源，震撼世界：DeepSeek R1的变革、启示与展望|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw||橘子汽水铺|自学成才之路，DeepSeek R1论文解读|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg||新智元|史上首次，DeepSeek登顶中美AppStore！NYU教授：全球「AI霸权」之争已结束|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg||一支烟花AI|用流程图对比DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude说明强化学习在AI大模型训练、推理的创新和意义|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ||腾讯科技|一文读懂｜DeepSeek新模型大揭秘，为何它能震动全球AI圈|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA||张小珺腾讯科技|一场关于DeepSeek的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景|进阶思考|https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw|

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友（持续更新中）

May：快速了解最近爆火的deepseek学习材料：[详解：DeepSeek深度推理+联网搜索目前断档第一](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg)[收集全网最好玩Deepseek案例](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IZqHwi6Xuiplugkl2KrcV2MZnBg)[集合·DeepSeek提示词方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf)雪梅唠嗑：公众号文章[每天问deepseek们100个问题，你就AI入门了](https://mp.weixin.qq.com/s/AP_xLSSyiGPtuMcXmJ4mJg)感受：上面这个文档是waytoAGI整理的deepseek相关的内容，快速浏览一遍，也不会花太多时间，但是可以对deepseek的各个角度有一些基础了解。任何一个爆火的名词或者热门的AI工具出现的时候，我都会先在waytoAGI上搜一下，社区里面会有很多小伙伴已经贡献了很多相关的内容。从经验来看，只要是你能听到的词汇，基本上都能搜到。Midjourney，flux，comfyUI，Claude，deepseek……在AI领域里这一波又一波爆火的工具，入门我都会先来搜一下，通过快速阅读这些开源的资料获得第一认识。这个方式比我们去自媒体平台获得碎片信息来说，质量更高，用时更少，了解信息的视角更多。

1月30日 社区动态速览

《[胡凯翔：DeepSeek为什么省钱](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OzgnwiZrniBXASkhVBbcBR3Mnhh)》DeepSeek相关的基本术语，阐述其省钱原因，包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等，还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式（知识表示、温度调节）、训练过程（基本流程、关键点）、DeepSeek的创新及有效性原因（信息压缩、概率分布学习、泛化能力）等方面详细讲述了蒸馏工作原理[heading1]📝欢迎投稿[content]如果你也有不错的教程见解等欢迎投稿：🔬AI技术探讨与分析💡实践经验与案例分享🚀行业动态与趋势观察💻开发心得与技术教程投稿要求：✅原创、严谨、有深度📊配图说明更佳🎯观点明确，结构清晰📏建议字数1500-5000字审核流程：📬提交后2-3工作日反馈✍必要时沟通修改建议🤝欢迎大家多多投稿💫优质内容将收录知识库[heading2]更多内容请前往[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki

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DeepSeek使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：通过理解用户真实需求和场景提供答案，无需详细步骤指令。 更懂人话：能理解用户自然表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 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. 更多提示词技巧请查看 。 4. 在“AI 切磋大会第十期2 月 23 日 deepseek 专场”中，分享了使用 DeepSeek 的方法技巧，包括： 运用在工作生活上的案例。 输出“超预期结果”的惊艳场景。 与其他工具的协同方案。 模型微调/部署的技巧方法。 用 DeepSeek 获取流量/客户等。
2025-03-23
你与deepseek的异同
Deep Research 与 DeepSeek 的主要区别如下： 1. Deep Research 是基于 GPT4o 和 o3 的产品，具备 UI 交互、搜索等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。 2. Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。 DeepSeek 在发展过程中的特点包括： 1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术结合，大幅降低模型训练特别是推理成本，性能在很多维度与世界顶尖模型可比，开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中的区别在于： 1. OpenAI 一直致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 是训练与推理并重，这也是全球模型技术发展趋势的要求。
2025-03-22
deepseek 能在办公的什么用途上
DeepSeek 在办公方面有以下用途： 1. 能够快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等。 4. 通过智能体框架实现人机高效协作。 5. 在体制内办公方面有速通指南，提供快速上手的完整教程。 此外，讲座中还提到 DeepSeek 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，像辅助办公、教学设计、电商运营等。
2025-03-22
对deepseek降低论文aigc率的指令
以下是关于 Deepseek 降低论文 AIGC 率的一些指令和方法： 1. 模糊指令优化： 对于宽泛需求，可添加维度约束，例如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”。 对于主观表述，可量化标准，比如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 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. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 4. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 5. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 此外，还有一些相关的提示词方法论，如文风转换矩阵、领域穿透技术、场景化实战策略、效能增强技巧、特殊场景解决方案等，可能对您降低论文 AIGC 率也有所帮助。
2025-03-22
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 其秘方具有硅谷风格： 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动。 尽管在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，但在硅谷更有对话和交流的密码。 已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提升 DeepSeek 能力的提示词 HiDeepSeek： 效果对比：可通过 Coze 做小测试并对比。 使用方法：包括搜索网站、点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式对话等步骤。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担，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 进行规范设定等。 完整提示词：v 1.3。 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。
2025-03-22
deepseek
DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的。将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在 2024 年 5 月发布 DeepSeekV2 时，以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动。当时在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，有种平行时空的感觉。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来会怎样无人知晓，但有趣的事还在后头。DeepSeek 已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行尊重的秘方也是硅谷味儿的。 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼，名为 HiDeepSeek。效果对比可通过 Coze 做小测试查看。使用方法为：Step1 搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”；Step2 将装有提示词的代码发给 Deepseek；Step3 认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件以减轻调试负担，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。完整提示词为 v 1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识，但是并不是单单的系统性的学，而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的，来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识： 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比，Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go（老）采用监督学习+强化学习，学习人类棋谱，更接近人类职业棋手风格，继承了人类的局限，Alpha Zero（新）完全摒弃人类数据的纯强化学习，从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引： 点击邀请，复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面（https://zjsms.com/iP5QRuGW/），使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”，再点击“快速入门”。 获取 API Key，点击“创建 API Key”，可修改名字后创建，创建完成后点击“查看并选择”，将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码，选择模型为“DeepSeek R1”，修改示例代码中的相关内容，然后点击右侧的复制按钮，将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式，平台会自动创建在线推理接入点，并提供 50 万 Token 的免费额度，用完才需充值。如需充值，点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”，根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考，其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识
以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，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，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果您不会代码，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到： 周鸿祎受李一舟的启发，发现大家对于 AI 的知识了解不多，尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑，因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时，先要学习框架，整体把握，避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始，如《预见 AGI》，从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。
2025-03-22
AI知识库
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 我们是一个开源 AI 社区，坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式，为每个人带来强大力量，这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多，特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们，正是大家的肯定与支持，使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦，探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，大家贡献并整合各种 AI 资源，使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都可以在这里发掘有价值的内容，让更多的人因 AI 而强大。 例如，“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建，当您需要了解 AI 某一领域知识时，在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。
2025-03-22
背景：我是一名高中生，想学习AI知识，逐步从入门到精通 目标：希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势，为我设计一份学习路线： - 列出每阶段（例如每一个礼拜）的学习重点（比如编程基础、数学）。 - 为每个阶段推荐<具体资源>（书籍、在线课程、练习项目等）。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。
2025-03-21
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图、三元组等。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-03-21
请给出知识库中关于dify的文章和教学视频
以下是关于 Dify 的相关内容： 如何接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 小七姐相关的提示词知识库文章索引： RAG 提示工程系列（3）|迈向工程化应用中关于 Dify 的介绍： Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。 Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。 Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。
2025-03-21
请推荐搜索功能最强的AI
以下是一些搜索功能较强的 AI 搜索引擎推荐： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 此外，腾讯元宝也是一款搜索功能出色的 AI 产品，它虽然推出较晚，但能凭借独特优势在市场站稳脚跟。其最大亮点是强大的 AI 搜索功能，最近更新了搜索体验，推出深度搜索等新功能，还能访问大量微信生态系统内的私域资源，包括微信公众号的内容以及腾讯内部、互联网上的其他优秀资源。同时，它依托腾讯“混元”大语言模型，能生成高质量内容，在深度搜索时能更全面、深入地回答用户问题，是 GPT Search 的良好替代选择，尤其适合需要访问中文内容和微信生态系统信息的用户。 Perplexity 更是被认为是 AI 搜索领域的“祖师爷”，早在 2022 年就已开始探索。其官网为 https://perplexity.ai/，Pro 会员每月 20 美元，成为 Pro 会员后可使用高级模型，并享受无限制的 Pro 搜索。在处理复杂问题时，其专业搜索模式表现出色。
2025-03-22
ai相关信息很多，如果只推荐一种信息来源，你会推荐什么
如果只推荐一种 AI 信息来源，以下是一些选择： 对于初学者，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 从简报方面，TLDR AI（）等是不错的选择。 播客方面，No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 等值得关注。 会议方面，工业界的 World AI Cannes Festival、Gen AI conference（）等都是获取 AI 信息的重要渠道。 此外，还可以通过赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等订阅获取最新信息，也可以参考通往 AGI 之路知识库中的相关内容，如 AI 相关名词解释、经典必读文章、历史脉络类资料等。
2025-03-21
声音克隆软件推荐！
以下是为您推荐的声音克隆软件： Fish Audio： 操作步骤： 1. 准备一段需要克隆的音频（可以是类似屈原的古风声音，或自行录制一段）。 2. 打开网站：https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 3. 上传准备好的音频，按照指引完成声音克隆。 4. 进入声音库选择需要使用的声音，将第一步生成的文案输入，使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 5. 下载生成的音频文件备用。 开源软件： 1. GPTSoVITS：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS ，对中、英、日语言支持良好，需要 10 分钟左右干素材，瞬时 clone 功能未开放。 2. OpenVoice：https://github.com/myshellai/OpenVoice ，对中文支持较好，主打瞬时 clone，发展势头良好，一个月前测试时中文声音 clone 有英语味道。 商业产品： 1. ElevenLab：https://elevenlabs.io ，支持最多语言种类，支持瞬时 clone，综合效果最好。 2. Reecho：https://reecho.ai ，中国团队，支持长音频和瞬时声音 clone，据说与火山引擎的声音 clone 技术同源。 3. 自得语音：https://zideai.com ，中国团队，支持瞬时声音 clone 和声音定制。
2025-03-21
关于人工智能有什么推荐的书
以下是为您推荐的关于人工智能的书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统介绍了认知神经科学的诸多方面。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的多方面内容。 4. 《深度学习》（作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville）：深入探讨深度学习背后的深层数学。 5. 《智慧的疆界从图灵机到人工智能》 6. 《白话机器学习的数学（图灵图书）》（作者：立石贤吾） 7. 《人工智能（第 4 版）现代方法》 此外，还有一些相关的学习资源，如微软的 AI 初学者入门课程，包括特定的机器学习云框架课程、对话式人工智能和聊天机器人课程以及深度学习背后的深层数学课程等。同时，李宏毅的机器学习课程也值得关注。
2025-03-21
请你介绍一下WaytoAGI，他是怎么样的一个网站，推荐几篇内容，快速吸引人的眼球，让人对这个网站充满兴趣。
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2025-03-21