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low cost of Deepseek AI

回答

关于 DeepSeek AI 的低成本相关信息如下：

  • 在设计思路方面，将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，以保证最低成本的人人可用，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，在模型默认能力基础上优化输出质量，增加可读性，并设计了阈值系统，用 XML 进行规范设定。
  • 存在对 DeepSeek 的“低成本”AI 的批评声音，如被讽刺为空洞的营销噱头，无法与国际大作相比，甚至被用洋垃圾作比喻，被指“崇洋媚外”。
AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください（提供元: aily）

参照

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.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，减轻自己的调试负担2.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3.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4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

2月2日 社区动态速览

1⃣️?批评Deepseek的“低成本”AI有评论讽刺Deepseek宣称的“低成本高效率”是空洞的营销噱头，批评其无法与国际大作相比，甚至讽刺其“崇洋媚外”现象。?[详情](https://x.com/dotey/status/1885557681223852208)2⃣️?谷歌提供自愿离职选项谷歌为美国平台与设备部门员工提供“自愿离职”选项，目的是让员工更专注使命。如果自愿离职人数不足，谷歌可能考虑裁员。部分员工已发起请愿。?[详情](https://x.com/dotey/status/1885544437498974338)?[来源](https://www.theverge.com/news/603432/google-voluntary-exit-platforms-devices-team)3⃣️?o3-mini-high每周限制50次Plus用户每周只能使用50次o3-mini-high，而Pro用户可享受无限次使用权限，每日使用额度分开计算。?[详情](https://x.com/dotey/status/1885521209703411871)4⃣️?OpenAI AMA重点：未来展望与新功能OpenAI AMA提到将推出高级语音模式、图像生成及o3系列模型（如o3-mini-high）的重大更新，Plus订阅可能降价，Pro用户享受无限次使用权限。?[详情](https://mp.weixin.qq.com/s/G-An7MTgroAxQDFTZxGbFQ?token=592505423&lang=zh_CN)

宝玉 日报

?宝玉日报「2月1日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?批评Deepseek的“低成本”AI用洋垃圾比喻Deepseek，讽刺其“低成本高效率”是空洞的营销噱头。嘲讽其无法与国际大作相比，提出“崇洋媚外”只会让人丢脸。?[https://x.com/dotey/status/1885557681223852208](https://x.com/dotey/status/1885557681223852208)2⃣️?谷歌提供自愿离职选项谷歌为美国平台与设备部门员工提供“自愿离职”选项，欲让员工更专注使命。若自愿离职人数不够，谷歌可能会考虑裁员，部分员工已联合发起请愿。?[https://x.com/dotey/status/1885544437498974338](https://x.com/dotey/status/1885544437498974338)?来源：[https://www.theverge.com/news/603432/google-voluntary-exit-platforms-devices-team](https://www.theverge.com/news/603432/google-voluntary-exit-platforms-devices-team)3⃣️?o3-mini-high每周限制50次Plus用户每周只能使用50次o3-mini-high，每天150次o3-mini。Pro用户无限次使用o3-mini-high，且额度分开计算。?[https://x.com/dotey/status/1885521209703411871](https://x.com/dotey/status/1885521209703411871)4⃣️?OpenAI AMA重点：未来展望与新功能

他の質問
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
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”，探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中，截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用多种 Agent 技术平台，所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示。该比赛联合多个平台面向全球创作者开放，设有丰厚奖金，第一名 15000 元，第二名 8000 元，第三名 5000 元，第四名、第五名 3000 元，各个赛道第一名 3000 元，同时获奖作品有机会获得流量支持。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量关注和报道，还获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的支持与合作，2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠，已服务数十万海内外用户，预计 2025 年第二季度用户数超百万。 其相关信息如下： 学习资料： 报名链接： 官网：https://try.flowith.io/ 产品网站： 产品文档及详细说明：https://doc.flowith.io/ 官方小红书： X： Product Hunt： 此外，有人使用 Flowith 解决了拆解/统筹能力方面的问题，比如在写文章时，其基于画布式的交互像增添了一个外挂大脑。Flowith 的比较模式可以让用户不用做选择，比如要求多个主流模型输出大纲，然后根据结果决定使用哪个模型继续任务。
2025-03-30
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”，探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中，参赛者可使用多种 Agent 技术平台，包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等，截止时间为 3 月 28 日。比赛面向全球创作者开放，联合了微博、小红书、即刻等平台，所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示，获奖作品有机会与顶尖 AI 公司和投资机构直接对话，并有丰厚的奖金，第一名 15000 元，第二名 8000 元，第三名 5000 元，第四名、第五名 3000 元，各个赛道第一名 3000 元，同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料： 。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道，并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作，2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠，已服务数十万海内外用户，预计 2025 年第二季度用户数将超百万。 其相关信息如下： 官网：https://try.flowith.io/ 产品网站： 产品文档及详细说明：https://doc.flowith.io/ 官方小红书： X： Product Hunt： 此外，有人在使用 Flowith 时发现，它基于画布式的交互，能像外挂大脑一样解决拆解/统筹能力方面的问题。比如在写文章时，其比较模式能让用户不用在多个大模型中做选择，可让多个主流模型输出内容后再决定使用哪个模型继续工作，如在 O1、Deepseek R1、Claude 3.5 和 3.7 中选择适合传播的 Deepseek R1 来继续创作。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗，如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能，只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能，就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下： 1. 配置工作流： 在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时，需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表： 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作，可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点： 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述，然后单击确认。 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点，包括输入添加 SQL 执行中需要的参数，输入要执行的 SQL 语句，可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作，最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前，要确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
flowith知识库的用法
Flowith 知识库的用法包括以下方面： 1. 拆解创作任务： 将复杂的创作任务拆解到合适的颗粒度，为 AI 提供指导，例如拆解创作“科幻预见未来”的步骤。 明确关键任务节点和围绕其展开的主线任务。 2. 建立定向知识库： 将相关内容导入到 flowith 的知识花园中作为 AI 可调用的知识库，例如将《梦想与颠覆》卡牌的相关内容转化为文字上传。 打开智能拆分模式，让 AI 自动分析和优化拆分逻辑，形成知识“种子”。 激活知识库后，AI 会启用知识关联功能，使输出内容更具针对性。 可以发布或分享自己的知识库，也可在知识市场中使用他人的。 3. 构建知识库： 选择“Manage Your Knowledge Base”进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，并起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 处理文件。 4. 选择知识库提问： 在页面左侧可看到检索资料的来源，并可点击显示按钮展现所有原始信息。 Flowith 可以进行“可视化”的追问，能明确看到问答之间的序列关系。 可以在画布上平行提问，默认延续前面的问题，鼠标点击画布其他部分可新开问题。 不同的提示词面对同样的上下文会有不同结果，详细和强化的提示词能使答案更聚焦、详细。
2025-03-26
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
costar 框架
COSTAR 框架是一个获奖的提示词框架，由 Sheila Teo 开发。作者在新加坡首届 GPT4 Prompt Engineering 大赛中使用该框架并获得冠军。此框架由新加坡政府科技署（GovTech）组织的大赛中产生，汇聚了超过 400 位优秀的参与者。 COSTAR 框架涵盖以下要素： 1. Context（上下文）：提供必要的背景信息，帮助大型语言模型（LLM）理解对话或请求的环境和条件。没有足够的上下文，LLM 可能会误解问题或给出不相关的信息。明确的上下文有助于确保 LLM 的回答既准确又相关。例如，如果文章是为一个特定的行业会议撰写，那么上下文中应该包含会议的主题、参与者的背景信息以及任何相关的行业趋势。 2. Objective（目标）：明确说明希望从 LLM 那里得到的具体结果或行动。清晰的目标可以帮助 LLM 集中精力解决问题，并减少无关的回答。例如，如果目标是撰写一篇文章，那么应具体说明文章的目的（比如介绍新技术、分析市场趋势等）以及期望达到的效果（比如提高品牌知名度、激发行业讨论等）。 3. Style（风格）：明确您期望的写作风格。您可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导 LLM 以一种符合您需求的方式和词汇选择进行回应。 4. Tone（语气）：设置回应的情感调。设定适当的语气，确保 LLM 的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。 5. Audience（受众）：识别目标受众。针对特定受众定制 LLM 的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。 6. Response（回复）：规定输出的格式。确定输出格式是为了确保 LLM 按照您的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理 LLM 输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。 在使用大语言模型时，有效的提示构建至关重要。COSTAR 框架，由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创立，是一个实用的提示构建工具。它考虑了所有影响大语言模型响应效果和相关性的关键因素，帮助您获得更优的反馈。 应用 COSTAR 框架时： 1. （C）上下文：为任务提供背景信息。通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。 2. （O）目标：明确您要求大语言模型完成的任务。清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。 3. （S）风格：明确您期望的写作风格。您可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。 4. （T）语气：设置回应的情感调。设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。 5. （A）受众：识别目标受众。针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。 6. （R）响应：规定输出的格式。确定输出格式是为了确保大语言模型按照您的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。
2024-12-23