在哪里下载PC的DeepSeep

以下是 Deepseek 结合其他 AI 软件形成工作流的相关内容： 工作流程详解： 1. 内容获取： 输入新闻链接，系统自动提取核心内容。 开始节点，入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key 。 添加网页图片链接提取插件，承接新闻链接。 获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例。 利用大模型节点提取图片链接，只拿提取的链接集合的第一条，搞定新闻主要图片。 调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 使用链接读取节点，提取文字内容。 在提取链接后面接上大模型节点，用 DeepseekR1 模型重写新闻成为口播稿子。 可在提示词里添加个性化台词防伪。 手动接入推理模型，DeepseekR1 基础版本限额使用。 效果展示： 提供了相关视频示例。 灵感来源： 观察到 Coze 平台上多种视频自动化玩法，介绍如何通过 DeepSeek+Coze 实现新闻播报的自动化生成工作流。 核心功能： 一键提取新闻内容。 智能生成播报文案。 AI 语音合成播报。 自动化视频制作。 全流程无人工干预。 韦恩的相关工作流： 创建名为 r1_with_net 的对话流。 开始节点直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型为豆包通用模型lite，输入为开始节点的 USER_INPUT，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件为 BingWebSearch，参数为上一个节点大模型分析输出的关键词，结果为 data 下的 webPages。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型为韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果和开始节点的 USER_INPUT，开启 10 轮对话历史。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}} 。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。

DeepSeek 是一家中国杭州的人工智能创业公司，在 2024 年引起了广泛关注。 DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其秘方具有硅谷风格。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动。而 2024 年 12 月发布的 DeepSeekV3 更是令人震撼，以较低成本和较少的硬件训练出的开源模型，多项评测成绩超越了顶级开源模型，与世界顶级闭源模型不相上下。 在硅谷，DeepSeek 受到了不少重要人士的称赞，尽管 OpenAI CEO 有疑似影射其抄袭的推文，但收获的赞誉广泛而真诚，尤其是在开源社区，开发者用脚投票。 此外，还有一个提示词“HiDeepSeek”能让 DeepSeek 的能力更上一层楼。使用方法为： 1. 搜索 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。 其设计思路包括： 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，之后可能根据反馈修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而非 Lisp 和 Markdown。 特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】为前期提供思考方向，以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。

以下是关于 MPC 的相关材料： Claude 直接连接到 GitHub、创建新存储库并通过简单的 MCP 集成创建 PR。Anthropic 推出模型上下文协议（MCP），Claude Desktop 现在可以直接连接到 GitHub、创建新的存储库并创建 PR。 具身智能算法层中，模型预测控制（MPC）通过预测未来系统行为来做出决策，在未来的一个给定时间窗口内解决一个最优化问题，以寻找控制输入，最小化成本并满足约束。MPC 需要系统模型、成本函数、预测时间段、约束和反馈来运作，通过预测未来情况，机器人可产生相应动作进行“预判”，一定程度上加大机器人实用性。以足式机器人为例，可将 MPC 用于全身控制，能协调身体各部分，通过观测地面环境提前给出控制量，减缓欠驱动状态下系统的不稳定性，减少接触模态干扰，增强四足稳定性。此类路线的代表为波士顿动力，优点是传统算法可靠性高、可解释性强，缺点是对于 corner case（如光滑地面）处理不好。 11 月 25 日，Anthropic 发布开源 MCP 协议，其亮点是定义了一套标准且相对完善的协议，对大模型和应用的生态协同有很大指导意义，本质上是对 LLM 和 API 调用层的优化。

以下是在个人 PC 上更好地使用 AI 的一些建议： 1. 入门工具推荐： Kimi 智能助手是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解表现出色。 PC 端可通过下载。 2. 微信助手相关： 智谱 BigModel 共学营第二期提供了将微信变成超级 AI 助理的课程。程序在本地电脑运行时，若关闭窗口进程会结束，若想持续使用需保持窗口打开和运行。若突然不管用，可点击窗口并按空格，因为选中状态下 powershell 窗口不继续执行。 3. 自定义 API 密钥： OpenAI API 密钥：Cursor 允许输入自己的 OpenAI API 密钥，以自费发送任意数量的 AI 消息。可从获取，然后在 Cursor 设置>模型>OpenAI API 密钥中输入并点击“验证”按钮启用。 Anthropic API 密钥：与 OpenAI 类似，可设置自己的 Anthropic API 密钥自费使用基于 claude 的模型。 Google API 密钥：可以设置自己的 Google API 密钥，自费使用如 gemini1.5flash500k 等 Google 模型。 此外，“飞书”是一款汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。可通过下载。

以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品： 1. Design Buddy：这是一个 Figma 插件，作为协作伙伴发挥作用，能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷，减少未来修订需求。 2. AI Employe：这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具，用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程，它能自动执行类人智能任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统，只记录浏览器更改，不捕获屏幕、麦克风或摄像头，还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。

以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。

以下是关于通过 AI 建立游戏 NPC 的相关信息： Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司，其开发的 Inworld 角色引擎可以将游戏的 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越了大语言模型，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，能使 NPC 自我学习和适应，具有情绪智能。 Inworld 的角色引擎具有以下特点和功能： 1. 可以创建具有独特个性和上下文意识的角色，无缝集成到实时应用中，内置优化规模和性能的功能。 2. 让 AI 非玩家角色（NPC）通过模拟人类的全方位沟通方式（包括语言、手势、表情和动作）来表达个性。 3. 开发了 Character Brain（性格大脑）引擎，使 AI NPC 能够学习和适应，具有情绪智能的关系导航能力，具有记忆和回忆能力，并能够自主地发起目标，执行动作并遵循自己的动机。 4. 功能包括： 目标和行动：使用定义的触发器、意图识别和动机来触发角色对玩家行为的反应，并在游戏中驱动交互。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息，创建吸引玩家回归的引人入胜的体验。 个性：通过使用自然语言创建不同的个性，添加关于角色背景故事、动机和缺点的丰富细节，使角色生动起来。 情绪：Inworld 角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可以映射到动画、目标和触发器。 实时语音：使用内置的语音设置进行最小延迟，并配置角色的性别、年龄、音调和说话速度。或者，使用来自 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Inworld AI 的"Contextual Mesh"功能还提供了以下方式来定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识： 1. 可配置的安全性：可以配置 NPC 的对话方式，在诸如亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 2. 知识：可以输入"个人知识"来控制他们的角色应该知道或不应该知道的信息，使用"共享知识"来定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。 3. 玩家档案：收集关于玩家的信息，并允许 NPC 在形成互动时考虑到这些信息。 4. 关系：通过配置每个角色的关系流动性设置，让玩家有能力与 NPC 建立关系。 5. 第四堵墙：确保角色只从他们的世界中存在的知识中获取信息，创建更沉浸的故事讲述和游戏体验。 Inworld 可以与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，使得开发者可以更容易地在他们的游戏中引入 AI NPC。Inworld AI 还可以帮助品牌能够创建交互性强的 AI 角色，无需编码。 此外，电子游戏与人工智能的结合有着广泛的可能，包括玩家建模、辅助设计、代码辅助和代码自动生成等等。其中与游戏直接相关的应用主要包括构建游戏中的智能体、构建玩游戏的智能体、程序化内容生成（Procedural Content Generation，PCG）。“构建游戏中的智能体”是指构建游戏的非玩家角色（Nonplayer character），也就是常说的 NPC，包括构建智能对象，创建其移动、寻路、攻击等行为，以及对话等交互行为。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

以下是一些数据集的下载途径： 对于微调 Llama3 的数据集，获取及原理可参考文档：。 鸢尾花数据集下载请点击链接：https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹，将下载下来的数据集放入文件夹中。

以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。

以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能够自动提取文献信息，有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具： Zotero：https://www.zotero.org/ Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/ Grammarly：https://www.grammarly.com/ Quillbot：https://quillbot.com/

以下是关于 DeepSeek 的相关信息及下载方式： 论文下载： 下载方式：pc 端鼠标移到文章上面，会有下载链接，手机端类似。 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 活动信息： DeepSeek+阿里云实训营全新升级上线，不用下载，教您稳定调用、开发满血版 DeepSeek 智能体，更多隐藏玩法等您解锁。2 月 20 日周四下午 2 点开始在线直播，可通过参与。 金融行业·大模型挑战赛｜用大模型理解金融市场，初赛阶段（2024/12/3 2025/2/10），详情： 。 全新 AI 整活第六期｜DeepSeek 小说家，投稿内容：使用 DeepSeek 写一篇以“反转”为主题的 1000 字内短篇小说。投稿地址：通往 AGI 之路 腾讯频道 【deepseek 专区】点击投稿，2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选。活动详情： 。

如果您想下载 AI 写的论文，以下是一些途径和方法： 1. 对于计算机领域（尤其是人工智能话题）的论文，您可以访问 https://www.aminer.cn/ ，可订阅自己感兴趣的话题。该网站提供免费的 AI 理解论文服务（每篇论文只要处理一次便全站可看，成本很低）以及基础的 chat with paper 功能，多数论文都有免费的 PDF 下载链接。 2. 关于一些特定的 AI 相关部署和操作，如将 AI 接入微信的部署： 点击菜单中的“终端”，然后开始粘贴代码。 注意复制代码时要复制全，每次只需要粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号对话前缀时，不要操作。 如果遇到卡点，进行不下去，可能是因为服务器网络问题，去拉取的时候下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。 3. 对于 Trae AI 的安装： 由于 Trae AI 官网部署在海外，以及 Trae 本身需要使用海外的大模型，所以后续请大家通过 VPN 等方式正常科学上网。 在官网直接点击下载即可。下载完之后，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内（黄叔的是 Mac，以 Mac 为例，Windows 是双击 Trae 图标）就安装完成了。 安装完成后，点击图标就可以启动，有几个简单的设置，包括主题背景和默认的语言选项，咱们可以选择中文。对于一些不理解的设置，可以直接点“Skip”选项。

Pika 是一个 AI 视频平台，您可以通过以下方式获取和使用： 1. 下载地址：您可以在 pika.art 进行下载和使用。 2. 功能特点： 使任何人都能将创意愿景变为现实。 具有先进的视频基础模型和轻松易用的创作产品，正在重新定义视频制作和编辑方式。 更新的 Pikaffects 具有多款变身特效，如变名画、变公主、变成婴儿时期等。用户上传照片，选择效果，即可完成变身视频。 对于奇幻感比较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，还有嘴型同步功能，对二次元友好。