以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用： 1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI：无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat：无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn：无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能，您可根据自身具体需求选择合适的产品。

使用 DeepSeek 的步骤如下： 1. 访问网址 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 此外，DeepSeek 具有以下特点和相关信息： 设计思路： 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。 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。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 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。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对开发者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为开发者提供了很多思考方向；Thinking Claude 是开发者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 同时，关于 DeepSeek 还有以下相关内容： 在 2025 年 2 月 6 日的分享中提到，DP 模型能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等，使用时有优势也存在问题，使用时要有自己的思维雏形，其使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 在获取 2048 游戏代码方面，DeepSeek 很方便，国内能访问，网页登录便捷，目前完全免费。

以下是一些常见的 AI 知识库： 1. 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助用户了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。用户可以通过在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。其相关信息包括公众号、网站、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X（Twitter）等渠道的内容。 2. 大圣的相关知识库：在大圣的中，以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解，目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库。

以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 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。 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。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向；Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型。其标志性表现是在回答用户问题前，会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种能力源于其背后独特的“教育方式”，在许多其他的 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已经率先进入了“自学成才”的新阶段。

以下是关于用 DeepSeek 建立个人知识库的相关知识： RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是利用大模型的能力搭建知识库的关键技术。在进行本地知识库搭建实操前，需先了解 RAG。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。RAG 应用包括 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 此外，搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。比如有大文本，可拆分成小文本块并转换成 embeddings 向量，保存在向量储存库作为问答知识库。当用户提问时，问题先转换成向量，与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。例如，对于一篇万字长文拆分成多个文本块，提问“此文作者是谁？”，可通过比较 embeddings 向量得出关联度高的文本块。

WaytoAGI 有深圳的群。以下是相关信息： 11 月 30 日 WaytoAGI 线下聚会城市地址中包含深圳，地址为深圳湾创新科技中心 B 座 F3404&05。 7 月 28 日的 AI 切磋大会将在包括深圳在内的 15 个城市举行线下聚会，活动主题是“摆摊赚钱（AI 技能交换）”。

以下是一些关于 DeepSeek 的提示词相关信息： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。访问 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，认真阅读开场白后正式开始对话。 2. 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 3. 完整提示词：v 1.3 ，特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等。 4. 使用案例： 借助 AI 分析好文章，如找出喜欢的文章投喂给 deepseek R1，从写作和读者角度分析，询问文章缺点和提升空间，对作者进行侧写等。 让 AI 对自己写的文章点评，给出详细优缺点分析和指导建议。 根据文章内容对作者心理侧写。 5. 集合·DeepSeek 提示词方法论：可查看相关文章，如南瓜博士的相关内容，以及 DeepSeek 官方提示词等。最新文章观点学术报告及业界评论可参考特定链接。R1 模型也有一些使用建议。

DeepSeek 具有以下优秀特点： 1. 在语气上能够还原特定角色的语气，如帝王的语气，相比其他模型输出更准确恰当，兼顾了古典文字和可读性。 2. 对历史细节非常熟悉，这可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关，能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人细节，行文的隐喻拿捏到位，高级感十足。 此外，DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升回答质量，这种能力源于其独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已进入“自学成才”新阶段。 至于我是否比 DeepSeek 聪明，这很难直接比较，因为我们在不同的方面和场景中可能各有优势。

以下是关于 TTS 的一些最佳解决方案： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 TTS 音库制作和文本前端： 录音文本收集：在一个语种的语音合成建设之初，可同步收集该语种对应的大文本。录音文本的选择一般遵循以下原则： 音素覆盖：构建基础的文本前端，确保录音文本的音素或音素组合尽可能覆盖全。 场景定制：根据通用或特定场景需求，确保相关内容有所覆盖，并与需求方紧密沟通。 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确。 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 。 接口请求频率限制：5 次/秒。 可以将任意文本转化为语音，应用场景广泛，提供多种方言、发音人和风格，实时合成支持 SSML。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 DeepSeek R1 的培训教程相关内容： DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。 准确率奖励用于评估 AI 提供的最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间，以便人类观察模型的推理过程。 更有趣的是，DeepSeek 还有一个更加聪明的 R1zero 实验版本，这个版本甚至没有进行任何的初始引导，而是采用了完全从零开始的强化学习。实验表明，无需任何人类的监督训练，R1zero 自然而然地学会了用更多的思考步骤来解决推理任务，还学会了在推理过程中反思先前的推理步骤，探索解决问题的替代方法。但因为没有微调，R1zero 的输出内容可读性差、语言混合，且风险不可控。所以我们见到的是经过符合人类阅读偏好的冷启动与微调过的 R1 版本，确保 AI 生成内容的稳定、安全、道德、无害。 附：DeepSeek R1 完整训练过程，因文章定位与行文节奏设计，上文仅对影响 R1 涌现关键智能的前两个训练步骤进行了讲解。更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeekAI《DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948 参考文献： 1. 碎瓜波斯兔子《Deepseek R1 可能找到了超越人类的办法》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ 2. 大聪明赛博禅心《DeepSeek R1 是怎么训练的？》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1YtwTlA 3. 老刘说 NLP《可视化角度具象化理解 DeepSeekR1 类推理大模型的习得进程》https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cA 4. Tianzhe Chu et al.《SFT 记忆，RL 泛化：基础模型训练后的比较研究》https://arxiv.org/html/2501.17161 5. Metaso 长思考对话《RL 和 SFT 在后训练中的区别》https://metaso.cn/s/WGdOwPC