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你比deepseek聪明吗

Answer

DeepSeek 具有以下优秀特点:

  1. 在语气上能够还原特定角色的语气,如帝王的语气,相比其他模型输出更准确恰当,兼顾了古典文字和可读性。
  2. 对历史细节非常熟悉,这可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关,能准确还原历史称谓。
  3. 输出极其具体且充满惊人细节,行文的隐喻拿捏到位,高级感十足。

此外,DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,提升回答质量,这种能力源于其独特的“教育方式”,在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,它已进入“自学成才”新阶段。

至于我是否比 DeepSeek 聪明,这很难直接比较,因为我们在不同的方面和场景中可能各有优势。

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References

集合·DeepSeek 提示词方法论

很显然,它的回答是极其优秀的,深入研究,会发现它牛逼在下面几个方面——第一,它首先在语气上还原了一个帝王的语气。而上面其他模型输出尽管表达了意思,但语气完全不对。李世民作为千古一君,绝不可能用上面四家输出结果那样傻的语气说话,而DeepSeek也并没有用力过猛,用相对古典的文字但并没有直接用文言文,体贴地兼顾了可读性。第二,它对历史细节异常熟悉。我猜测这大概率和它支持“深度探索”和“联网搜索”同时开f启有关。“太极宫”、“甘露殿”、“掖庭局”、“观音婢”、“宫门鱼符完全还原了唐初的历史称谓。我特意查了一下,“观音婢”是李世民的长孙皇后的乳名,“掖庭局”是内廷用于史官和其他人员的一个专属机构。"魏徵"我以为是想写“魏征”写错了,后来发现“征”是“徵”的简体字,可以说这个AI非常讲究了。第三,和其他AI泛泛而谈的各种大词不同,Deepseek的输出极其具体而充满惊人的细节。“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”,“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用"诛"还是"戮","迫"还是"承"。“只是这次,他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印”这些让画面跃然纸上的句子,每一句都没有写“愧疚与野心,挣扎与抱负”,但每一句都写的是“愧疚与野心,挣扎与抱负”,其中行文的隐喻拿捏非常到位,很高级。

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

很显然,它的回答是极其优秀的,深入研究,会发现它牛逼在下面几个方面——第一,它首先在语气上还原了一个帝王的语气。而上面其他模型输出尽管表达了意思,但语气完全不对。李世民作为千古一君,绝不可能用上面四家输出结果那样傻的语气说话,而DeepSeek也并没有用力过猛,用相对古典的文字但并没有直接用文言文,体贴地兼顾了可读性。第二,它对历史细节异常熟悉。我猜测这大概率和它支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关。“太极宫”、“甘露殿”、“掖庭局”、“观音婢”、“宫门鱼符完全还原了唐初的历史称谓。我特意查了一下,“观音婢”是李世民的长孙皇后的乳名,“掖庭局”是内廷用于史官和其他人员的一个专属机构。"魏徵"我以为是想写“魏征”写错了,后来发现“征”是“徵”的简体字,可以说这个AI非常讲究了。第三,和其他AI泛泛而谈的各种大词不同,Deepseek的输出极其具体而充满惊人的细节。“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”,“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用"诛"还是"戮","迫"还是"承"。“只是这次,他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印”这些让画面跃然纸上的句子,每一句都没有写“愧疚与野心,挣扎与抱负”,但每一句都写的是“愧疚与野心,挣扎与抱负”,其中行文的隐喻拿捏非常到位,很高级。

非技术人 10 分钟读懂 Deepseek R1|天才模型养成与 AI 超越人类的破晓时刻

就我观察而言,大多数人讨论的DeepSeek,基本指的是它的深度思考版本——DeepSeek R1。DeepSeek R1不同于先前的普通模型(如ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等),它与OpenAI现在最先进的模型o1、o3一样,同属于一条技术路线:基于强化学习RL的推理(Reasoning)模型。其标志性表现就是,在回答用户问题前,R1会先进行“自问自答”式的推理思考,凭此提升最终回答的质量。这种“自问自答”,并非简单的自言自语,而是AI在模拟人类的深度思考。从用户初始问题“先有鸡还是先有蛋”出发,AI唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识,对问题进行多步推导,为最终回答提供更加完备的思考准备。这种能力,并非凭空而来。如果把AI比作人类,那么DeepSeek R1的“聪明”,源于其背后独特的“教育方式”。——在许多其他的AI模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1已经率先进入了“自学成才”的新阶段。

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deepseek官方教程
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。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
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。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
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。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
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!
2025-04-13
deepseek写论文
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。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
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”
2025-04-13
小白用户,使用API结合cherry studio建立本地知识库之后,应该怎么训练使AI更聪明
以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法: 1. 在线知识库: 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以分割。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入。 编辑修改和删除内容,添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档: 注意拆分内容,提高训练数据准确度。 对于画小二课程,将 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,在训练 AI 时,还需要注意以下几点: 提示词:告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库:相当于给 AI 发放工作手册,例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-06
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题,不能简单地一概而论。 从某些方面来看,AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力,能够快速准确地完成特定任务。例如,在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而,人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统,具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的,但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如,大模型内部也是混沌系统,即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面,人类的绘画创作通常是线性发展的过程,先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等,而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图,经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之,AI 和人的大脑各有优势和局限性,不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22