Dee-seek

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”

以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： DeepSeek 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。 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 AI 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。 有人用 DeepSeek 辅助写论文，如 Yvonne。 此外，还有以下关于 DeepSeek 的其他信息： 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案（2025 年）》报告，围绕其在政务领域的应用展开，指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段，DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用，还可辅助公文写作，采用混合部署，涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情，如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。

DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。

以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。

要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

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 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。

使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点： 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间，避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势，导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现，利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法，例如收集信息、重新定义问题等，以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验，如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是，虽然 DeepSeek 能提供帮助，但仍需您对生成的内容进行审核和修改，以确保论文的质量和准确性。