kimi、豆包、deepseek的区别和优劣

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”

要登录 Kimi，您可以参考以下步骤： 1. 推荐两个实用的浏览器插件：在（不方便下载的，文末附下载链接）。 2. 在浏览器中登录自己的 Kimi 账号，关联网页版。 安装相关插件的特点和注意事项： 1. Kimi Copilot网页总结助手： 特点：极简，点击一键总结，没有其它花里胡哨的功能；Kimi 无法访问的网页也可以进行总结，如推特等；英文文章直接用中文总结要点；支持 Dark Mode。 注意：本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品；由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 2. Kimi 阅读助手： 特点：用更简单的方式使用 Kimi。 注意：需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展；暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 在 Obsidian 中使用 Kimi 的步骤： 1. 用命令面板打开刚才创建的页面，默认快捷键 Ctrl+P 。 2. 在弹出的搜索框中输入插件名称：custom frames 。 3. 在下拉选项中选择 OpenKimi 。 4. 打开刚才设置好的 Kimi 窗口。 以上是关于登录 Kimi 以及相关插件和使用的信息。

以下是在 Kimi 创建个人知识库的相关信息： 使用 GPT 打造个人知识库： 由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 将文本拆分成小文本块（chunk），通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量并保存。 当用户提问时，将问题也转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings： embeddings 是浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 向量是用一串数字表示的量，在计算机科学中常用列表表示。 常见的向量距离计算方式是欧几里得距离。 使用 Coze 创建个人知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式（目前支持文档、表格、图片）并填写信息。 可选择本地文档或问答对表格，还能进行自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：

以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：如何学习 AI 幻灯片 2：目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具（网站） 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3：AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表 4. 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4：AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5：几款 PPT 生成工具（网站） 1. 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ （免费引导好） 2. Mindshow.fun ：http://Mindshow.fun （Markdown 导入） 3. kimi.ai ：http://kimi.ai （选 PPT 助手暂时免费效果好） 4. Tome.app ：http://Tome.app （AI 配图效果好） 5. Chatppt.com ：http://Chatppt.com （自动化程度高） 6. 百度文库：https://wenku.baidu.com （付费质量好） 幻灯片 6：相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映（图文成片，只需提供文案，自动配图配音） 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助！

以下是关于国产 AI 产品在 2025 年 1 月的一些榜单情况： 在国内流量榜中，排名依次为：deepseek、豆包、Kimi、文心一言、deepseek 开放平台、百度 AI 助手、阿里通义、纳米 AI 搜索、秘塔 AI 搜索。 在国内月活榜中，排名依次为：deepseek、豆包、deepseek 开放平台、Kimi、百度 AI 助手、文心一言、知乎直答、纳米 AI 搜索、沉浸式翻译。 需要注意的是，不同 AI 产品在不同方面可能具有各自的优势，其能力的强弱也会因具体应用场景和用户需求而有所不同。

以下是结合 deepseek、kimi、豆包工具的实际操作案例： 在 2025 年 1 月的国内月活榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，活跃用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，活跃用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，活跃用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%，所属公司为月之暗面。 在 2025 年 1 月的国内流量榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，访问量达 22541 万，环比变化为 20.4093%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，访问量为 3457 万，环比变化为 0.1041%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，访问量为 3282 万，环比变化为 0.1283%，所属公司为月之暗面。 此外，在使用效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。

以下是关于如何写提示词与 KIMI 有效沟通的一些要点： 1. 不要期望设计一个完美的提示词就能得到理想答案，应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”，在与 KIMI 的对话中产生最终成果，并限缩自己思维中的模糊地带。 2. 多给 KIMI 几轮对话修正的余地，不要期望一次输入提示词就能得到想要的东西，因为很多时候自己刚开始也不清楚想要什么。 3. 可以参考以下步骤： 询问 KIMI“更好的提问”的方法论。 让 KIMI 分析提问适合的优化方法，并给出优化过程和结果。 将 KIMI 优化后的提问输入给特定的自动结构化框架，得到“提问优化助手”Prompt。 新建对话，先将“提问优化助手”发给 KIMI，再发送原始提问，得到结果。 再新建对话，让 KIMI 对比两份结果。 4. 在创作视频分镜头时，也可以借助 KIMI 写画面描述，甚至加上对音效的需求。同时，要尽可能精简人物对话，提炼重点。画面数量与台词长短有关，需平衡画面之间的联系。

创建智能体的方法如下： 1. 通过 Coze 平台创建： 找到灵感：如果没有 Bot 灵感，可以查看获取灵感。 进行 Bot 创建： 打开扣子助手。 修改 Prompt，发送 Prompt1。 让扣子助手帮忙创建 Bot。 点击打开创建好的 Bot。 发布作品： 点击【发布】。 填写发布记录，发布到 Bot 商店。 复制智能体链接。 2. 在一枚扣子平台创建： 第一步，创建一个智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建一个新的对话流（记得要和智能体关联），编排相关流程。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，查看数据是否成功。回到智能体的编排页面，同样进行测试，确保对话流执行成功。 发布：点发布后，只选择多维表格，然后进行配置。包括输出类型、输入类型等，完善上架信息，提交上架信息后，返回配置界面会显示已完成，即可完成最终的提交。 另外，在教学场景中使用豆包创建智能体时，例如让学生模拟杜甫进行回答，可设置相关 prompt，选择特定声音等，并通过学生小组讨论设计问题来进行教学。

创建智能体的方法如下： 通过 Coze 平台创建： 找到灵感，可以查看获取。 进行 Bot 创建，通过扣子助手快速进行，包括修改 Prompt、让扣子助手帮忙创建 Bot 以及点击打开创建好的 Bot 等步骤。 发布作品，包括点击【发布】、填写发布记录并发布到 Bot 商店、复制智能体链接。 在一枚扣子平台创建： 第一步，创建一个智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，点击创建新的对话流并与智能体关联。 进行测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流。 发布，点发布后选择多维表格，进行配置，包括输出类型、输入类型等，完善上架信息并提交。 此外，还有在教学场景中使用豆包创建智能体的示例，如设定为杜甫的角色，并设定相关 prompt 和声音等。

以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。

豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。其访问网址是：https://www.doubao.com/ 。 此外，为您提供部分其他 AI 网站的信息： 文心一言：yiyan.baidu.com Beacons AI：beacons.ai Hugging Face：huggingface.co ZeroGPT：zerogpt.com Gamma：gamma.app Gauth：gauthmath.com Feedly：feedly.com Loom：loom.com mailchimp：mailchimp.com prezi：prezi.com Poe AI 平台是一个支持与多个智能 AI 机器人进行实时在线交流的聊天网站，包括 GPT4 等。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。其官网地址是：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心上找到具体教程。

以下是关于克隆声音的相关信息： ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接，它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华进行了测试，相关视频链接为： 。另外，有群友测试了豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就能生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。 在 Heygen 等网站可以自助购买声音克隆服务。 MiniMax 有两个适合任务的大模型（豆包的也不错）：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可通过其开放平台 https://platform.minimaxi.com/login 进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，无需充值就能玩。接着创建 API Key 并保存好，还可以克隆声音，链接为：https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning 。克隆时有几个地方要填：创建 voice id、上传复刻音频（10 300 秒，尽量安静）、上传音频 prompt（不超过 8 秒的声音）、试听文本（不超过 8 秒声音所念内容），然后勾选用户协议，点击“克隆”选项，过一段时间完成克隆。使用填写的 voice id 生成声音，即为克隆音色生成的声音。

以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。

以下是一些好用的 PPT AI 生成工具及其优劣势： 爱设计： 优势：视觉效果更多，样式丰富，需付费，但有推广计划。 劣势：无明显劣势。 MindShow： 优势：免费模版多，操作方便。 劣势：视觉不够丰富。 闪击： 优势：相对简单。 劣势：语法复杂些，需付费。 Process ON： 优势：老用户多，除 PPT 外其他功能众多。 劣势：需付费。 WPS AI： 优势：不仅支持 PPT，还有 Word、Excel，视觉效果很好，暂时完全免费。 劣势：需要申请资格。 不同工具适用于不同的人群和场景： 对于追求高度专业和个性化展示的群体，如软件实施人员和销售人员，选择功能丰富且模板专业的工具将更具优势。 而对于偶尔涉足 PPT 制作的人群，如软件工程师，简洁、直观的工具可能更加适合。 此外，还有一些相关的网站和资源： 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ Mindshow.fun：支持 Markdown 导入，http://Mindshow.fun kimi.ai：选 PPT 助手暂时免费效果好，http://kimi.ai Tome.app：AI 配图效果好，http://Tome.app Chatppt.com：自动化程度高，http://Chatppt.com 百度文库：付费效果好，https://wenku.baidu.com

以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。

以下是对主流 AI 大模型的总结及各自优劣的相关内容： 主流 AI 大模型： 1. 谷歌的 BERT 模型：可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，但不太擅长文本生成。 相关技术概念： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑通过找规律进行学习，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，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。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（大语言模型）：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 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 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。

以下是 ChatGPT 和 DeepSeek 的优劣势对比： DeepSeek 的优势： 1. 在 App Store 排名方面，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 依靠技术实力和口碑赢得用户认可，没有市场部和市场投放。 3. 效果比肩顶尖闭源模型，但价格仅为其 27 分之一。 4. 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界的尊重和喜爱。 5. 创新模型 R1 Zero 跳过监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练，发现模型的思考能力可以自我涌现，具有革命性。 6. 发布引发美国科技界恐慌，让 Meta 内部感到震惊，对英伟达的市场地位产生挑战，导致其股价下跌。 7. 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等优势。 DeepSeek 的劣势：目前相关信息中未明确提及。 ChatGPT 的优势： 1. 由 OpenAI 开发，具有较高的知名度和广泛的应用场景。 ChatGPT 的劣势： 1. 存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。 需要注意的是，AI 模型的性能和表现会随着时间和技术的发展而变化，以上对比仅基于提供的信息。

以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型，并比较它们的优劣： 1. Pika： 优点：对奇幻感较强的画面把控出色，自然度高；更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点：真实环境画面容易糊。 2. Pixverse： 优点：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点：生成的视频存在帧率问题，处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway： 优点：在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好。 缺点：特别爱变色，光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI： 优点：文生视频制作便捷高效，能提供多元创作思路。 缺点：较难保证主体/画面风格的稳定性，实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中，您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成；物体滑行运动可用 Pixverse 生成；有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。