deepseek 能在办公的什么用途上

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”

结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。

以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源： 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用： 课程包含从零开始的应用界面教学，涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况，包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程： 涵盖了众多工具，如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然：用 AI 为教师减负（3H）.pdf： 包括教师的 AI 减负指南，生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧，如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项，AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化，自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作，探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题，教师能力重塑，极简思维的教育应用，生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践，如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。

在 AI 办公领域，目前有以下几类较为成体系的产品和应用： 1. 智能办公： 价值主要体现在办公垂域场景中。例如，可快速总结群聊内容或会议信息，将群聊记录交给大模型以得出要点；在写公文没思路时，AI 能提供结构模板参考。 2. 智能客服： 通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息，并依据回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购： 在用户和商家之间发挥作用，能依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销： 主要应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源： 目前主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 以下是一些具体的 AI 办公应用案例： 1. 豆果美食 APP：是一个 AI 菜谱生成平台，利用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场：作为 AI 语言学习助手，运用自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐：是 AI 电影推荐系统，通过数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影。 4. WPS Office：作为 AI 办公自动化工具，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程。 此外，影刀 RPA + AI Power 是一款面向企业的、无代码开发 AI 应用的产品。它全面聚合 AI 能力，通过企业知识库、集成全球大模型、预置丰富 AI 组件、可视化搭建工作流、多样集成调用等功能，打造 All in One 的企业 AI 工作站，帮助企业有效整合孤立的内部、外部系统，让 AI 无缝衔接企业业务，助力企业快速提效。其典型场景包括网页内容分析、3D 头像生成、简历内容分析等，还有更多场景可供选择。

以下是为您提供的关于 AI 赋能企业办公制作 PPT 的相关信息和建议： 目前市场上有一些好用的 AI PPT 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入简单文本描述生成专业设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有一些相关的研究报告和文章可供参考： 1. 《》：介绍 AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品，能一键生成专业 PPT 并提供丰富模板。 2. 熊猫 Jay 的文章：超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南，文中介绍了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具，包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。原文：https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA 公众号：熊猫 Jay 字节之旅 希望以上信息对您制作 AI 赋能企业办公的 PPT 有所帮助。

AI Agent 的具体应用场景如下： 1. 在职场办公场景中，主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面，随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面，如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复；博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面，Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

在 To B 领域，智能办公的产品价值主要体现在以下方面： 能够在办公场景中快速总结群聊内容或会议信息，用户可将群聊记录交给大模型，获得总结结果。 当用户写公文没有思路时，AI 能提供结构模板作为参考。 Microsoft 在四月底的 Build 2024 上推出了 Copilot 产品的升级，如 Copilot Team 与 Studio，能让 Agent 完全融入企业内部，实现自动化的日常繁杂会议记录与日程安排，还能设计适合组织内部的自动化流程，让 Agent 帮助访问数据库和自动操作办公软件。 Manus 作为一种 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器，适用于自动化办公、数据分析等任务。用户可通过命令行、浏览器或 VSCode 介入操作，确保 AI 在执行过程中可控。虽然目前存在一些限制，但其可扩展性、稳定的交互体验和 AI 对网页的流畅操控，让 AI 代理系统进入新阶段。

以下是一些国内的 AI 工具栏及其优势用途： 墨刀 AI：设计工具，4 月访问量 179 万，相对 3 月变化 0.016。 无限画：图像生成工具，4 月访问量 144 万，相对 3 月变化 0.029。 autoDL 云服务租用：Agent 工具，4 月访问量 135 万，相对 3 月变化 0.239。 百度 Chat：AI ChatBots 工具，4 月访问量 120 万，相对 3 月变化 0.008。 360AI 搜索（没接 GA）：搜索工具，4 月访问量 120 万，相对 3 月变化 3。 AIbot ai 工具集：导航网站，4 月访问量 116 万，相对 3 月变化 0.128。 创客贴 AI：设计工具，4 月访问量 111 万，相对 3 月变化 0.224。 MasterGo：设计工具，4 月访问量 105 万，相对 3 月变化 0.234。 美图设计室：图像编辑工具，4 月访问量 101 万，相对 3 月变化 0.073。 魔搭社区阿里达摩院：AI 训练模型，4 月访问量 98.5 万，相对 3 月变化 0.121。 即时 AI 设计：设计工具，4 月访问量 89.9 万，相对 3 月变化 0.022。 Boardmix 博思 AI 白板：PPT 工具，4 月访问量 89.5 万，相对 3 月变化 0.129。 百度飞桨 AI Studio：AI 学习工具，4 月访问量 88.9 万，相对 3 月变化 0.197。 图像类产品： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可，但在某些方面存在局限性，如某些类型图像因监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。

人工智能（AI）的用途广泛，涵盖以下多个方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗，分析患者数据制定个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别并阻止欺诈行为。 信用评估，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 优化供应链，提高效率降低成本。 控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育领域，提供个性化学习体验。 农业领域，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐领域，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域，优化能源使用提高效率。 总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更深远的影响。

以下是一些 AI 绘画常用且可用于商业用途的设计工具： 1. Midjourney：能够帮助设计师快速创建草图和概念图，实现自动化创意设计、颜色匹配、插图绘制等，在更多工作场景中带来降本增效的效果。 2. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 6. 主流 CAD 软件中的生成设计工具，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. Recraft AI：是 AI 平面设计工具，用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等，提供多种样式的可选风格，允许对生成的图像进行商业使用。

AI 的用途分类广泛，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，帮助做出贷款决策。 投资分析，辅助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术，自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统，预防事故。 3. 个性化用户体验，根据偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护，预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析，理解客户需求制定策略和优化定价。 7. 电动化和能源管理，优化电池使用和充电策略。 8. 共享出行服务，优化路线规划、调度车辆和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐，通过语音控制车辆功能和获取信息。 10. 车辆远程监控和诊断，实时了解车辆状况并提供支持。

Gamma 有以下几种常见用途： 1. 在图像处理中，Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值，从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中，gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项，简化演示文稿创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿，使用户节省设计时间，专注于内容表达和创意发挥。 此外，在开源大模型领域，谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列，在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本，并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。

本地大模型具有多种用途，以下为您详细介绍： 1. 在图像生成方面，如 SDXL 的大模型，分为 base、refiner 和配套的 VAE 模型。base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的图片以获得更丰富的细节，VAE 用于调节图片的画面效果和色彩。使用时需将模型放入对应文件夹，在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上，然后在文生图中填写提示词和常规参数进行生成。 2. 资讯问答方面，如 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG。Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于多种操作系统，提供模型库，支持自定义模型，有 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。 3. 对话和回答问题方面，通过 Open WebUI 使用大模型。一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，可实现和本地大模型的对话功能。ChatGPT 访问速度快是因其服务器配置高，回答效果好是因其训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库可进一步操作。