Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何看待deepseek

Answer

以下是关于 DeepSeek 的相关信息:

  • 华尔街分析师的反应:DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑,高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。
  • 实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?华尔街分析师对DeepSeek的反应:DeepSeek展示出媲美领先AI产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的App Store登顶。Jefferies警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低AI行业进入门槛。?[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️?DeepSeek的实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于GPT,据用户反馈。GRPO算法替代传统PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。?[https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)?[https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️?️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型:

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?华尔街分析师对DeepSeek的反应:DeepSeek展示出媲美领先AI产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的App Store登顶。Jefferies警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低AI行业进入门槛。?[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️?DeepSeek的实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于GPT,据用户反馈。GRPO算法替代传统PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。?[https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)?[https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️?️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型:

1月28日 社区动态速览

1⃣️?华尔街分析师对DeepSeek的反应DeepSeek以小成本实现媲美领先AI产品的性能,并在全球主要市场App Store登顶。高盛认为DeepSeek或改变科技格局,降低AI行业的进入门槛。[?详情](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️?DeepSeek的实际使用体验中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于GPT。采用GRPO算法替代传统PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。[?更多信息](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)|?[GRPO详情](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️?️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型中文语音体验近似GPT-4o高级语音,响应时间低于200毫秒,支持打断和自然互动。可生成多情感、多风格语音,包含方言、戏剧化台词等;多语言适配,嘈杂环境下仍具备强逻辑推理能力。[?相关推文](https://x.com/imxiaohu/status/1883739294315274331)|?[项目主页](https://github.com/OpenMOSS/SpeechGPT-2.0-preview)|?[在线体验](https://sp2.open-moss.com)4⃣️?阿里巴巴推出Qwen2.5-1M模型

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
如何看待人类与AI的爱情
人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看,AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感,善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求,精准击中他们的孤独和焦虑。 然而,将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”,会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密,但在满足激情方面,如生理刺激,存在局限。且在承诺方面,由于这种情感是计算出来的,人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”,目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展,未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣,人们的态度和看法也可能改变。但无论如何,我们都需保持开放心态,探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时,在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中,也通过歌词描绘了在数字世界中,AI 与人类之间的爱情,如“在代码的迷宫中,我们描绘我们的故事,情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等,表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。
2025-02-13
如何看待deepseek的爆火,并预测其发展情况
DeepSeek 爆火的原因主要包括以下几点: 1. 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 价格亲民,实力超群,具有智慧开源的特点。 3. 能够实时联网,在深度推理方面表现出色。 在实际使用体验方面: 1. 文字能力突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力经过优化,表现不错。 3. 编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应不一: 1. Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热。 2. Citi 对其技术突破提出质疑。 3. 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 此外,DeepSeek 还发布了新模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中,是一种新型的自回归框架,统一了多模态理解和生成,超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能。 对于 DeepSeek 的发展预测,由于其目前展现出的优势和创新,可能会继续在 AI 领域产生重要影响,改变行业竞争格局。但也面临着来自各方的挑战和质疑,其未来发展还需要持续关注技术创新、市场需求以及竞争态势等因素。
2025-02-08
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
面試主管請您於第二次面試時回答以下三個問題並以PPT呈現出來。 1. AI 在教育中的發展趨勢 AI 技術未來幾年在教育領域的發展趨勢是什麼?哪些創新技術或應用會對教育產生重大影響? 2. AI 對教育角色的改變 隨著 AI 的應用增多,教師和學生的角色會發生哪些轉變?您如何看待 AI 在教學過程中的定位? 3. AI 賦能的教育未來 請描述一個您心中 AI 賦能的未來教育場景。這個場景下,AI 如何幫助學生、教師和管理者提升教學與學習體驗?
很抱歉,目前知识库中没有关于您所提到的这三个问题的相关内容。但以下是为您提供的一些初步分析和思路: 对于“AI 在教育中的发展趋势”: AI 技术在未来几年于教育领域的发展趋势可能包括更加个性化的学习体验、智能化的教学辅助工具、虚拟现实和增强现实技术的融合应用等。创新技术如自适应学习系统能够根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容;自然语言处理技术可以实现更智能的辅导和答疑。 对于“AI 对教育角色的改变”: 随着 AI 的应用增多,教师可能会从知识传授者转变为引导者和促进者,更多地关注学生的情感需求和综合素质培养。学生则会更加主动地参与学习过程,成为自我导向的学习者。AI 在教学过程中可以作为辅助工具,帮助教师提高教学效率,为学生提供个性化支持。 对于“AI 赋能的教育未来”: 在一个 AI 赋能的未来教育场景中,学生可以通过智能设备随时随地获取个性化的学习资源,AI 能够根据学生的学习情况实时调整教学内容和进度。教师可以借助 AI 分析学生的学习数据,更精准地进行教学设计和辅导。管理者能够利用 AI 进行教育资源的优化配置和决策制定,提升教育管理的效率和质量。 以上内容仅供参考,您可以根据实际情况进一步深入研究和完善。
2024-10-11
如何看待未来的AI发展,人类和AI会打 战吗
未来的 AI 发展具有多种可能性和潜在影响: 按照机器之心的进化观点,当计算机超过人类时,可能会出现超级智能,机器可能具有自我意识和进化能力,这将带来人类对机器意识概念的重大转变,也会引发关于数字生命形式与人类之间合作和竞争的有趣问题。 智变时代的观点认为,未来 AI 会从人类学习,可能像自然界一样成为自我运行的计算系统,即便其可能自我提升成掌控一切的“顶级智能”,但在计算不可约的宇宙里,不存在“万事皆通”的计算系统。若 AI 从人类处继承“求胜的冲动”,可能挑战人类,因此需要定义超越 AI 的契约,以实现与人类共存和协同进化。 在图灵测试游戏的设定中,未来某一天,AI 物种可能凭借先进技术称霸宇宙并入侵地球,人类需要通过一系列图灵测试游戏来证明自己,以参与抵抗行动。 关于人类和 AI 是否会打仗,目前还难以确切判断,但从上述观点来看,存在这种潜在的可能性,需要我们谨慎对待 AI 的发展,并采取相应的措施来引导和规范其发展方向。
2024-08-21
如何看待AI
以下是关于如何看待 AI 的一些观点: 1. 对于不具备理工科背景的文科生来说,可将 AI 视为一个黑箱,只需知道它是能理解和输出自然语言、模仿人类思维的东西,其理解方式不重要。其生态位是似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。可以从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与这类似人非人存在相处的原则。 2. 要判断一张图片是否为 AI 生成,可借助一些网站,如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但测试中存在矛盾情况,如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图,这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 3. 关于 AI 工具对产品工作的变化,调研问卷结果显示,多数人正在接触和了解 AI 工具,逐步尝试融入日常工作,38%的人表示工作的某些细节有调整,3%的人表示 AI 对主要工作流程产生影响,这反映出 AI 工具虽在改变一些行业和工作方式,但过程是渐进的,在深度和广度上的应用还有待提升,可能存在创新应用场景未被发掘或基础设施和系统限制其全面应用的情况。
2024-08-21