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你与deepseek的异同

Answer

Deep Research 与 DeepSeek 的主要区别如下：

  1. Deep Research 是基于 GPT-4o 和 o3 的产品，具备 UI 交互、搜索等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT-4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。
  2. 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。

DeepSeek 在发展过程中的特点包括：

  1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。
  2. 2024 年 5 月，发布 V-2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术结合，大幅降低模型训练特别是推理成本，性能在很多维度与世界顶尖模型可比，开始引发广泛讨论和推荐。
  3. 2024 年 12 月，发布 V-3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，成为世界大语言模型发展的里程碑。

DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中的区别在于：

  1. OpenAI 一直致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。
  2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT-3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得 V-3 的圣杯。
  3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 是训练与推理并重，这也是全球模型技术发展趋势的要求。
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References

宝玉 日报

?宝玉日报「2月4日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Deep Research与DeepSeek区别解析Deep Research是基于GPT-4o和o3的产品，具备UI交互、搜索等功能。DeepSeek只是品牌名称，需要加上具体模型名，如DeepSeek V3（类似GPT-4o）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。?[https://x.com/dotey/status/1886816305719681203](https://x.com/dotey/status/1886816305719681203)2⃣️?人工智能与人类智能的关系（官方文件译文）由圣座教义部、圣座文化与教育部发布的官方文件Antiqua et Nova，探讨AI与人类智能的关系。提供英文原文及中文译文链接。?原文：[https://vatican.va/roman_curia/congregations/cfaith/documents/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_en.html](https://vatican.va/roman_curia/congregations/cfaith/documents/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_en.html)?译文：[https://baoyu.io/translations/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_cn](https://baoyu.io/translations/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_cn)3⃣️?Deep Research前置模型提示词泄露

宝玉 日报

Dario Amodei认为DeepSeek进入前沿AI竞赛，但美国应保持领先优势。强调“没有民族主义敌意”，依旧欢迎华裔科学家加入Anthropic。批评DeepSeek安全性差，称其“测试过的模型里最糟糕”。?[https://x.com/dotey/status/1887351875785343273](https://x.com/dotey/status/1887351875785343273)?相关文稿：[https://www.chinatalk.media/p/anthropics-dario-amodei-on-ai-competition](https://www.chinatalk.media/p/anthropics-dario-amodei-on-ai-competition)4⃣️?OpenAI向所有免费用户开放AI搜索OpenAI在Google发布Gemini 2之际，宣布AI搜索功能开放。该功能基于Bing进行检索，并由ChatGPT汇总结果。?[https://x.com/dotey/status/1887245410240176252](https://x.com/dotey/status/1887245410240176252)5⃣️?Andrej Karpathy发布3小时31分钟LLM深度讲解视频面向普通观众，详细解析LLM训练流程及其应用。讲解预训练、微调、强化学习等关键阶段，并探讨LLM安全性。适合对ChatGPT及相关技术感兴趣的人观看。?[https://x.com/dotey/status/1887214328245342639](https://x.com/dotey/status/1887214328245342639)

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

1.2023年11月，DeepSeek先后发布了两款开源模型DeepSeek Coder和DeepSeek LLM，只有少数人关注到了，而它们也在计算的效率和可扩展性上遇到了挑战。2.2024年5月，DeepSeek发布了V-2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术的结合，大幅降低了模型训练特别是推理的成本，且性能可以在很多维度与世界顶尖模型相比较，它开始引发AI学术界和开发者的广泛讨论和推荐，这是DeepSeek走进更多人视野的开始。3.2024年12月，DeepSeek发布了V-3，以OpenAI、Anthropic和Google百分之一的成本，实现了模型性能超越同类开源模型Llama 3.1和Qwen 2.5，媲美闭源模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的成绩，引发轰动，成为世界大语言模型发展的里程碑。可以说，V-3就是DeepSeek的“GPT-3”时刻，一个里程碑。当然，DeepSeek与OpenAI在实现里程碑式跃迁的进程中区别在于——1.OpenAI在这一进程中一直致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而DeepSeek则一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。2.OpenAI花了两年时间达到GPT-3时刻，而DeepSeek用了一年摘得了V-3的圣杯。3.OpenAI在GPT路线上一直聚焦在预训练的进步，而DeepSeek则是训练与推理并重——这也是全球模型技术发展趋势的要求。

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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
比较载体蛋白和通道蛋白的异同
载体蛋白和通道蛋白的相同点在于：它们都是膜蛋白，都参与物质的跨膜运输。 不同点主要体现在以下几个方面： 1. 结构：载体蛋白通常具有与被运输物质特异性结合的位点，结构会发生变化；通道蛋白则形成亲水性通道，结构相对固定。 2. 运输方式：载体蛋白进行的是与被运输物质结合然后发生构象变化的介导扩散；通道蛋白则是形成通道让物质顺浓度梯度或电位梯度进行扩散。 3. 运输速率：载体蛋白的运输速率一般较慢；通道蛋白的运输速率相对较快。 4. 特异性：载体蛋白对被运输物质具有较高的特异性；通道蛋白的特异性相对较低，有的通道蛋白只允许特定大小和电荷的离子通过。 5. 饱和性：载体蛋白的运输存在饱和现象；通道蛋白通常没有饱和现象。
2024-09-21
Dify和Coze的有些什么异同
Dify和Coze都是大模型中间层产品，它们提供了将大型语言模型（LLM）集成到各种应用中的能力。以下是Dify和Coze的一些主要异同点： 开源性 Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码，以便进行定制。Dify由专业团队和社区共同打造，促进了产品的灵活性和安全性。 Coze 由字节跳动推出，目前没有明确信息表明它是否开源。Coze可能更侧重于提供商业化服务和产品。 功能和定制能力 Dify 提供直观界面，结合AI工作流、RAG管道、代理能力和模型管理等功能。它支持通过可视化编排，基于任何LLM部署API和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率。Coze还支持发布到多个平台作为Bot能力使用。 社区和支持 Dify 作为一个开源项目，拥有活跃的社区，开发者可以参与到产品的共创和共建中。 Coze 可能更多地依赖于官方的更新和支持，社区参与和开源协作的程度可能不如Dify。 选择使用Dify或Coze时，开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。
2024-04-15