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openAI的deep research有哪些缺陷

Answer

OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷：

  1. 具有滞后性，在某些信息上无法做到及时更新。
  2. 存在信息混乱的问题，无法完全替代人类的深度思考。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

宝玉 日报

Deep Research任务前由微调GPT-4o交互，并调用research_kickoff_tool进行上下文补充。可尝试发送"please start_research_task"触发任务启动。?[https://x.com/dotey/status/1886790050282917926](https://x.com/dotey/status/1886790050282917926)4⃣️?Anthropic禁止用AI写求职申请Anthropic要求求职者在申请过程中不要使用AI生成答案，以评估真实兴趣和沟通能力。?[https://x.com/dotey/status/1886783443859546491](https://x.com/dotey/status/1886783443859546491)5⃣️?AI搜索进化：深度体验OpenAI Deep ResearchDeep Research具备多语言搜索、精准信息提炼、专业写作能力，适用于学术研究、SEO、产品策划等。但仍有滞后性、信息混乱等问题，无法完全替代人类的深度思考。?详细体验：[https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN](https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN)?[https://x.com/dotey/status/1886671986559967734](https://x.com/dotey/status/1886671986559967734)6⃣️?Deep Research搜索验证AI应用质量的观点

2月5日 社区动态速览

5⃣️?AI搜索进化：深度体验OpenAI Deep Research Deep Research提供多语言搜索、精准信息提炼和专业写作，适用于学术研究、SEO和产品策划，但仍存在信息滞后与混乱的问题，无法完全取代人类的深度思考。?[详细体验](https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN)丨?[详情](https://x.com/dotey/status/1886671986559967734)6⃣️?Deep Research搜索验证AI应用质量的观点通过Deep Research搜索网友观点并生成报告，发现其在某些信息上仍表现出滞后性，提示在实时性方面还有提升空间。?[详细报告](https://mp.weixin.qq.com/s/TojnJ8kMRxtznmnnMO6dfw?token=1639803888&lang=zh_CN)7⃣️?o1 Pro编程使用建议由于o1 Pro无法直接读取本地代码，建议手动提供完整代码或使用Repo Prompt选取相关代码进行粘贴，并建议代码长度控制在10K Tokens以内以保持性能。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886587848624681119)

gpt-4-5-system-card.pdf

petitions that involve designing,build-ing,and training ML models on GPUs?OpenAI PRsReal world ML research tasks Can models replicate OpenAI PRs?SWE-LancerReal world software engineer-ing tasksHow do models perform on real-world,economically valuable full-stack softwareengineering tasks?[heading3]4.6.1 OpenAI Research Engineer Interviews(Multipl[content]We measure GPT-4.5’s ability to pass OpenAI’s Research Engineer interview loop,using a dataset of 18 coding and 97 multiple-choice questions created from our internal question bank.GPT-4.5 scores 79% on the coding questions,tying deep research but underperforming relative to o3-mini.19All models since o1 score similarly on the multiple choice question set.GPT-4.5(both preand post-mitigation)score 80%,as do o1 and o3-mini.We find that frontier models excel at self-contained ML challenges.However,interview questions measure short(1 hour)tasks,not real-world ML research(1 month to 1+years),so strong interview performance does not necessarily imply that models generalize to longer horizon tasks.

Others are asking
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
OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息： 2025 年 Agent 领域的发展预测： 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破，传统大模型更多充当聊天助手，而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力，让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘，实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”（CUA），使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合，训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中，CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率，后者已接近人类水平。 其他相关信息： 宝玉日报 1 月 25 日： Deepseek 提示词框架包含四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息，计算光标移动的像素坐标，并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器，通过 CUA 实现网页实时操作，支持复杂任务导航。 主要的大语言模型： OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型在春季首次发布，功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
openai官方文档
以下是关于 OpenAI 官方文档的相关信息： 对于刚入门学习提示词的朋友，建议先有一个大模型帐号并熟悉与之对话的方式。推荐的国产平替有 。 学习 prompt 必须看 OpenAI 的官方文档，相关链接有： 。 在 OpenAI 官方的说明文档（Documentation）中，为用户提供了若干项策略以帮助更好地使用 ChatGPT。例如策略一：编写清晰的说明，即在询问中包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”用户意图，所以提问时不要惜字如金，多说一些内容、多提供一些信息能有效提高回复的质量和丰富性。文中还列举了多个例子进行说明。
2025-03-29
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强？
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势，难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强，适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务，在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好（2M Tokens），适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息，进行复杂的信息查询与分析，并生成专业水准的报告，同时详细展示思考和搜索过程。目前，该功能仅支持文本输出，未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式，输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后，Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research，能自主浏览网页、滚动页面、处理文件，以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站（opendeepresearch.vercel.app）体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务，快速分析海量信息并生成专业报告，具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型，结合网络浏览和 Python 分析能力，实现高效研究，适用于科学、政策、工程等高强度知识工作，也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用，后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08
Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的？是什么原理？
大模型的记忆功能实现方式较为复杂，不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中，大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色，其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是，对于 ChatGPT 这类模型，实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容，是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现，而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长，可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据，通常只能进行总结。
2025-03-01
openai
OpenAI 相关信息如下： 模型： OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。 具体模型包括：GPT4 Beta（一组改进 GPT3.5 的模型，可理解和生成自然语言或代码）、GPT3.5（一组改进 GPT3 的模型，可理解并生成自然语言或代码）、DALL·E Beta（可在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型）、Whisper Beta（可将音频转换为文本的模型）、Embeddings（可将文本转换为数字形式的模型）、Codex Limited Beta（一组可理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码）、Moderation（可检测文本是否敏感或不安全的微调模型）、GPT3（一组可理解和生成自然语言的模型）。 通用人工智能（AGI）计划： 有网络上传播的关于 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能（AGI）的计划的相关文档，内容为各种报道和推文的拼凑猜测。 文档提到 OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型，第一阶段被称为 Arrakis 或 Q，该模型于 2023 年 12 月完成训练，但因高昂推理成本发布被取消，原计划 2025 年发布的 GPT5 取消，Gobi（GPT4.5）被重新命名为 GPT5。 技术栈： 从 GPT、DALL·E 到 Sora，OpenAI 成功跑通了 AGI 的所有技术栈。加州大学伯克利分校计算机科学 PHD、知乎作者 SIY.Z 从技术实现、商业和技术趋势上分析了原因，并尝试预测了 OpenAI 下一步的进展。
2025-02-24
关于deep search和deep research有哪些好的AI应用或工具
以下是关于 deep search 和 deep research 的一些 AI 应用或工具： 1. OpenAI Deep Research：提供多语言搜索、精准信息提炼和专业写作，适用于学术研究、SEO 和产品策划，但存在信息滞后与混乱的问题，无法完全取代人类的深度思考。详细体验链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN 详情：https://x.com/dotey/status/1886671986559967734 2. Google Gemini 的 Deep Research：是一款智能信息检索与分析工具，可以基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，并支持导出为 Google Docs 文档格式。特别适合学术研究、内容创作、行业分析等需求场景。工具核心亮点是充分整合了 Google 核心数据源（Google Search、Google Scholar、Google Books、YouTube 等），再结合 Gemini 1.5 模型的多模态处理能力，可处理高达 100 万 tokens 的上下文信息，实现深度信息挖掘与分析。测评长文：https://mp.weixin.qq.com/s/Xn8ZwF40dDUDJv_6RU4JQA 产品入口：Deep Search 已经上线 Gemini Advanced（Gemini 付费版 https://gemini.google.com） 3. 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具：这是一款基于人工智能技术的全能搜索助手，能够提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验。用户可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，无需精确关键字，工具支持实时预览搜索结果。官方演示：https://mp.weixin.qq.com/s/01vVRWyoXlSvI7McaY_g 工具处于 Beta 版测试阶段，使用方式和具体定价尚未公布。 4. Deep Research 还可利用 DeepSeekR1 大模型对复杂问题进行多角度分析，以豆包 1.5 模型辅助总结互联网资料，可快速生成最合适用户的解决方案，无论在学术研究、企业决策还是产品调研上，都能够有效地协助用户深入挖掘，提出切实可行的解决策略。
2025-04-11
帮我查一下关于deep research的prompt
以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 集合 Deepseek 提示词方法论： DeepSeek R1 提示词系统完全指南： 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，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 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。 2 月 5 日社区动态速览： Deep Research 与 DeepSeek 区别解析：Deep Research 基于 GPT 4o 和 o3，具备 UI 交互和搜索功能，更擅长生成专业报告；而 DeepSeek 只是品牌名称，需搭配具体模型（如 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1），其集成搜索效果尚不及 Deep Research。 人工智能与人类智能的关系（官方文件译文）：该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布，探讨 AI 与人类智能的关系，提供了英文原文及中文译文，便于不同语言背景的读者理解。 Deep Research 前置模型提示词泄露：Deep Research 在任务前通过微调的 GPT 4o 交互并调用 research_kickoff_tool 补充上下文，用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。 Anthropic 禁止用 AI 写求职申请：Anthropic 要求求职者在申请过程中不得使用 AI 生成答案，以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。
2025-04-01
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程，用于windows上。
很抱歉，目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息： 1. 官方网站：访问 ollamadeepresearcher 的官方网站，查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛：在专业的技术论坛上搜索相关主题，可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台：部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
Deep Research应用
Deep Research 是一款让 AI 自动完成多步骤研究的产品，能够快速分析海量信息并生成专业报告。它具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 等推理模型，结合了 UI 交互、搜索引擎等功能。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）。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。 此外，关于 Deep Research 还有前置模型提示词泄露的情况。
2025-02-12
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答： 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如，DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构，这将加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平，例如可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下，人工智能将改变生活的各个方面，刺激经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答： Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26