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关于deepseek有什么学习材料吗

Answer

以下是关于 DeepSeek 的一些学习材料:

此外,还有以下相关内容:

  • 宝玉日报 1 月 27 日中关于 DeepSeek 的讨论,包括其在全球 AI 社区的意义、技术突破、资源分配策略、创新路径以及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战等。相关链接:https://x.com/dotey/status/1883889358383571440https://x.com/dotey/status/1883801546934083944
  • 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek!2025 年 2 月 6 日的智能纪要,其中包含关于 DP 模型的使用分享、音系学和与大模型互动的分享、Deepseek 的介绍与活动预告等内容。
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References

全新AI整活第六期|DeepSeek小说家

Deepseek相关资料[集合·DeepSeek提示词方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink)[DeepSeek从入门到精通(20250204).pdf](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink)[DeepSeek 13大官方提示词通俗解读,让新手也能用出高手的效果](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink)[【今晚8点】聊聊你怎么使用DeepSeek!2025年2月6日](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink)[Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink)[Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink)

宝玉 日报

?宝玉日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?拾象:DeepSeek r1闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3讨论了DeepSeek在全球AI社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。突出了DeepSeek长上下文能力、量化商业模式、以及其对AI生态系统的深远影响。重点分析了DeepSeek的创新路径及中国在AI追赶中的潜力与挑战。?[https://x.com/dotey/status/1883889358383571440](https://x.com/dotey/status/1883889358383571440)2⃣️?转:关于DeepSeek的研究和思考(Archerman Capital)深入解析DeepSeek在架构和工程上的创新,例如MoE、MLA、MTP和FP8混合精度训练。强调DeepSeek不是简单模仿,而是在工程和应用平衡中达成了高效优化。对开源与闭源竞争进行了深刻反思,并指出AI生态未来发展方向。?[https://x.com/dotey/status/1883801546934083944](https://x.com/dotey/status/1883801546934083944)3⃣️?7B Model and 8K Examples:如何用8000个示例炼出自我反思AI?

【今晚8点】聊聊你怎么使用DeepSeek! 2025年2月6日

[heading2]总结关于DP模型的使用分享DP模型的功能:能进行自然语言理解与分析、编程、绘图,如SVG、MA Max图表、react图表等。使用优势:可以用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容。存在问题:思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本。审核方法:可以用其他大模型来解读DP模型给出的内容。使用建议:使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。使用场景:包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。案例展示:通过与孩子共读时制作可视化互动游戏,以及左脚踩右脚式的模型交互来展示DP模型的应用。关于音系学和与大模型互动的分享音系学研究:对音系学感兴趣,通过对比不同模型的回答来深入理解,如bug和DIFF SIG,探讨语言概念在音系学下的心理印象等。大模型取队名:与大模型进行多轮对话来取队名,通过不断约束和披露喜好,最终得到满意的队名及相关内容。关于Deepseek的介绍与活动预告Deepseek文档分享:在3群和4群分享了Deepseek的相关文档,也可在v to a gi的飞书知识库中搜索获取。Deepseek使用介绍:介绍了Deepseek的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告:明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹,周一晚上学习多维表格中接入Deepseek。

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
帮我找下提示词学习材料
以下是为您提供的提示词学习材料: 一、关于提示词的一般理解 提示词(Prompt)是给大语言模型的输入文本,用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥着“提示”模型的作用,设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词能让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、系统学习 Stable Diffusion 提示词的步骤 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 三、Claude 3.7 核心提示词相关资源 Anthropic 定期对外更新 Claude AI 的核心系统提示词,为广大提示工程师提供了宝贵的学习资料。您可以在以下链接中找到更多相关内容: 1. 中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 2. Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A 3. Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 4. 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts 5. Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview 6. Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library
2025-03-15
我想学习一些AI创作小说的技巧,能给我推荐一些学习材料吗
以下是为您推荐的一些学习 AI 创作小说的资料: 此外,陈财猫还为您提供了一些创作技巧: 1. 显式归纳与列出您想要的文本特征。例如,明确描述写小说的刚需,如优秀的文风、细腻的文笔,具体到“几句话一换行”“以短句和对话为主,结构紧凑”“用词直白犀利”等,在调试过程中逐步调整描述,直到达到理想效果。 2. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本,从而得到想要的相似样本。比如,明确指出想要的小说类型,如“充满张力的女性复仇文,可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。对于短剧剧本创作这类较新且有特殊要求的任务,更要准确描述其特点和出现的场景。
2025-03-05
我想要学习用AI帮助我写小说,有什么推荐的学习材料吗
以下是一些关于学习用 AI 帮助写小说的推荐材料: 1. 基于《救猫咪》的 AI 辅助小说工作流(WIP): 这本书属于介绍实践技巧类知识,有助于将书中技巧用于调教 AI。 让 AI 写小说存在一些固有问题,如上下文长度限制、忘记要求、文笔简略、一致性难以保证等。 书中提到的部分问题 AI 不易犯,如“保持创意简洁”“危机快速来临”。 需注意 AI 对叙述方式敏感,写 prompt 时应保持用词一致。 AI 只是辅助创作,最后仍需人工加工修改。 可辅助创作的 AI 工具包括 ChatGPT(擅长构思)、Claude(文笔好于 ChatGPT)、彩云小梦、Kimi、MidReal 及其他开源模型。 2. Stuart 分享的用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流: 工作流效果:虽未达到起点小说家水平,但至少达到高中生中较好的水平,思路值得学习。 工作流核心节点:用 bing 搜索标题相关内容;用程序将搜索结果结构化(不熟悉程序可忽略);用大模型草拟大纲,包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要;再用大模型写文章并输出文章内容。 3. 关于 DeepSeek 的使用调研:其中提到有人用其帮写小说框架等。
2025-03-05
我想做一个专用的智能体,帮助我挑选英语学习材料,应该怎么办?请说明详细的流程。
以下是创建一个能帮助您挑选英语学习材料的专用智能体的详细流程: 1. 人设与回复逻辑 角色定位为专业且贴心的英语学习助手。 每日为您精心挑选最新、最实用的地道英语口语表达。 通过搜索、筛选、分析、解释及与您的互动,助力您提升英语口语能力。 2. 主要技能 搜索筛选口语表达:运用短语音识别极速版和通用文字识别高精度版工具,高效准确地从海量资源中精选出符合您需求和学习阶段的最新、实用的地道英语口语表达。 分析解释口语:深入剖析口语表达的使用场景和语境,结合实例为您提供清晰、详尽且易于理解的解释,让您直观感受其用法。 每日分享与互动:每日生成一条包含口语表达、解释、使用场景、例句和练习建议的分享内容。以可爱的符号和统一的格式输出,提升阅读体验,并积极与您进行简单互动,倾听您的学习需求和反馈,持续优化分享内容。 3. 限制 仅分享地道、实用且符合英语母语者表达习惯的口语内容。 严格遵循输出格式和内容要求,不得随意更改。 充分利用提供的工具,确保分享内容的高质量和有效性。 避免使用生僻、复杂或过于学术的语言。 例如,按照以下格式分享内容:
2025-01-17