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我想从Nanobrowser里植入DeepSeek的R1模型,来让它帮我做网页搜索之类的工作,我该怎么做,给出详细教程

Answer

以下是从 Nanobrowser 里植入 DeepSeek 的 R1 模型来进行网页搜索的详细教程:

  1. 阿里云百炼平台相关:
    • 模型广场:百炼平台的模型广场有各种模型,包括音频理解、视频理解等,通义的一些强模型也在其中。
    • 无需部署:百炼平台无需部署,可直接使用 Deepseek R1 模型。
    • 价格与免费额度:Deepseek R1 模型价格与各大平台差不多,有大量免费额度,如 100 万 token,不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token,LLAVA 限时免费。
    • 授权与实名认证:使用 Deepseek R1 模型需要解锁和授权,没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。
    • 模型效果对比:在首页体验模型页面可对比不同模型的效果,如 V3 和 R1,R1 会先思考,速度较快。
    • 多模态能力:多模态可以识别更多输入信息,如读文件、图片等,而 Deepseek R1 本身不是多模态模型。
    • 连接 Chat Box:通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 Deepseek R1,并获取 API key。
    • API key 重置:可删除旧的 API key 并重新创建,方便本地软件连接。
  2. 工作流创建:
    • 创建一个对话流,命名为 r1_with_net。
    • 开始节点,直接使用默认的。
    • 大模型-分析关键词设置:模型选择豆包通用模型-lite,输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入,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:插件选择 BingWebSearch,参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数,结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果,将在下一个节点使用。
    • 大模型-R1 参考搜索结果回答:在输入区域开启“对话历史”,模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek(即火山方舟里配置的 DeepSeek R1 模型),输入包括搜索结果(选择搜索节点 data 下的 webPages)和开始节点的 USER_INPUT,开启对话历史,设置 10 轮,默认不开启对话历史,开启后默认是 3 轮,系统提示词不需要输入,用户提示词为空。
    • 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}}。测试完成后,直接发布工作流。
  3. 网页聊天相关:
    • 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-%E6%9C%AC%E5%9C%B0-ai-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84-web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。
    • 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。
    • 配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。
    • 添加“DeepSeek-R1”模型。
    • 打开联网功能,支持联网搜索使用 R1。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

智能纪要:02-25 | 最新的DeepSeek玩法教学 2025年2月25日

阿里云百炼平台中Deepseek R1模型的介绍与使用模型广场丰富:百炼平台的模型广场有各种各样的模型,包括音频理解、视频理解等,通义的一些强模型也在其中。无需部署直接用:百炼平台和摩搭的最大区别在于百炼平台无需部署,直接就能使用Deepseek R1模型。价格与免费额度:Deepseek R1模型的价格与各大平台差不多,有大量免费额度,如100万token,不同版本的模型如7B、14B、32B等也送了100万token,LLAVA限时免费。授权与实名认证:使用Deepseek R1模型需要解锁和授权,没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。模型效果对比:在首页体验模型页面可对比不同模型的效果,如V3和R1,R1会先思考,速度较快。多模态能力介绍:多模态可以识别更多输入信息,如读文件、图片等,而Deepseek R1本身不是多模态模型。连接Chat Box:通过模型广场的API调用示例获取链接,截断后粘贴到Chat Box的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为Deepseek R1,并获取API key。阿里云百炼模型的应用与操作API key重置:可删除旧的API key并重新创建,方便本地软件连接。模型应用:如语音识别模型,能将语音快速转成文字,有多种应用场景。智能体搭建:新建智能体应用,可选择模型,调整参数,如回复字数限制和携带上下文轮数等。互联网搜索:在检索配置中开启互联网搜索,能从新闻网站获取最新新闻和天气等信息,会判断检索结果的合适性。

韦恩: 被困在离线孤岛?DeepSeek 联网版 我已经用扣子实现了!! 不卡顿!!

创建一个对话流,命名为r1_with_net,注意,这里是"创建对话流"[heading2]开始节点,直接使用默认的[heading2]大模型-分析关键词设置如下[content]模型:豆包通用模型-lite,这里任意模型都够用,功能足够简单输入:直接使用开始节点的USER_INPUT作为大模型的输入系统提示词:你是关键词提炼专家用户提示词: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[heading2]bingWebSearch-搜索[content]插件:BingWebSearch,是Bing的搜索插件参数:使用上一个节点,大模型分析输出的关键词作为query的参数结果:data下的webPages是网页搜索结果,将在下一个节点使用[heading2]大模型-R1参考搜索结果回答[content]这里需要在输入区域开启"对话历史"模型:韦恩AI专用DeepSeek,这里使用我们在火山方舟里配置的DeepSeek R1模型输入:搜索结果,选择搜索节点data下的webPages输入:选择开始节点的USER_INPUT开启对话历史,设置10轮,默认不开启对话历史,开启后默认是3轮系统提示词:这里不需要输入用户提示词:[heading2]结束节点设置[content]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}}[heading2]测试并发布工作流[content]输入你的测试问题,测试完成后,直接发布工作流

获取字节火山DeepSeek系列 API完整教程,及使用方法,邀请可拿3000万tokens

也可以使用其他插件下面为举例示意使用Chrome或Microsoft Edge浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-%E6%9C%AC%E5%9C%B0-ai-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84-web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo2、打开聊天页面点击右上角的插件列表,找到Page Assist插件,点击打开。[heading3]3、配置“DeepSeek-R1”模型的API key[content]基础URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。4、添加“DeepSeek-R1”模型。5、可以愉快玩耍,无需担心“服务器繁忙”了,打开联网功能,还可以支持联网搜索使用R1。

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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
我现在是一个完完全全的新手,我现在想要从0开始学习ai,请你协助我,我该怎么做
对于完全的新手想要从 0 开始学习 AI,建议您按照以下步骤进行: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-04-11
我想从零基础学习成为一名ai产品经理,我该学习哪些知识内容,请把这些知识内容做个排序。
以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序: 1. 入门级: 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,根据需求场景选择解决方案,利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用: 有一些成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,AI 产品经理还需要具备以下技能和知识: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关知识,提升数据分析能力。 此外,了解技术框架,对技术边界有认知,关注场景、痛点、价值也是很重要的。
2025-04-08
我是一个小白,我该如何从0学起
如果您是零基础小白想要学习 AI 相关知识,可以参考以下建议: 1. 对于 AI 提示词工程师方向: 可以在网上寻找基础课程进行学习。 观看一些科普类教程,例如相关的优质视频。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐使用一些练手的 Prompt 工具,并参考相关教程文档。 注意公司对该岗位的综合能力要求较高,需要具备敏捷的产品嗅觉等。 2. 对于 AI 图像生成方面: 可以学习生成式 AI 的相关知识,例如参考《生成式 AI 导论 2024》李宏毅的学习笔记。 了解 AI 生图,参考 Introduction to Image Generation Google AI 课程的学习笔记。 对于制定学习计划,可以参考 ,做到逐步推进问题,明确每日投入时间和每周资源,并根据自身情况增加学习成果评估要求。
2025-04-07
我该如何利用AI完成毕业论文
利用 AI 完成毕业论文可以从以下几个方面入手: 一、格式方面 1. 您可以自定义格式模板,实现格式自动调整。通过学校教务系统查询相关要求,例如本科和硕士研究生学位论文的格式规范,包括标题级别(如四级标题、五级标题)、字体(如宋体、小四)、行间距(如 1.5 倍)等。 2. 一些工具如 LaTeX 和 Overleaf 可以帮助高效处理论文格式和数学公式,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 二、写作辅助工具 1. 文献管理和搜索: Zotero 结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎,能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 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot 基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具,确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 三、避免过度依赖 AI 1. 始终明确 AI 是辅助手段,例如在写论文时,用 AI 校对格式、润色语法,但选题、新见解、论证框架等核心创作环节要自己完成。 2. 在工作中,用 AI 汇总数据、生成报告初稿,但最后的商业决策要经过自己的分析和定夺。 3. 在与 AI 互动中主动思考,如问完问题后对比自己和 AI 的回答,思考 AI 答案的新颖或不足之处。 4. 利用 AI 检查漏洞,完善自己的思考。 需要注意的是,使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-02
我该如何学习AGI,请给我规划一条可行的学习之路
以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解,查看入门课程。 具体的学习资源包括: 关于 Prompt 的了解:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w
2025-03-28
我该如何从零基础,系统学习AI类工具?我的目标是熟练制作AI视频
以下是从零基础系统学习 AI 类工具并熟练制作 AI 视频的步骤: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,在使用 AI 工具时,以下是一些相关的资源和建议: 想出点子:最佳免费选项为4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好。 制作视频:最佳动画工具为用于在视频中为人脸制作动画的。 同时,要注意深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。
2025-03-24
我公司想部署一个deepseek-R1,用云服务器请问大概需要多少钱?
部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异: 华为昇腾社区:部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2(864G)服务器,用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源,非 API 调用模式。 阿里云(人工智能平台 PAI):以 R1 为例,所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务,在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云(阿里云百炼):免费额度:10000000/10000000,通过 API 调用。 腾讯云(自建服务器):多机分布式部署,节点数量:2 个,单节点配置:HCCPNV6 机型,可在线体验(需开通 T1 平台服务)。 腾讯云(调用 API):API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59,所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务,单账号限制接口并发上限为 5。在此之后,模型价格将恢复至原价。 京东云:“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”,1.89/小时起;服务器部署的方式。 gitee ai:R1 价格 0.1 元/次,基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群,有在线体验。 需要注意的是,价格可能会有所变动,具体以各云计算厂商的最新公布为准。
2025-03-25
我想学习有关ai的知识,但是并不是单单的系统性的学,而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的,来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识: 1. 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,仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立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。 2. 与其他模型相比,Alpha Zero 只训练了三天,就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee,Alpha Go(老)采用监督学习+强化学习,学习人类棋谱,更接近人类职业棋手风格,继承了人类的局限,Alpha Zero(新)完全摒弃人类数据的纯强化学习,从零开始自我博弈,不受限于人类经验,具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引: 点击邀请,复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面(https://zjsms.com/iP5QRuGW/),使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”,再点击“快速入门”。 获取 API Key,点击“创建 API Key”,可修改名字后创建,创建完成后点击“查看并选择”,将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码,选择模型为“DeepSeek R1”,修改示例代码中的相关内容,然后点击右侧的复制按钮,将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式,平台会自动创建在线推理接入点,并提供 50 万 Token 的免费额度,用完才需充值。如需充值,点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”,根据账单适当充值。 4. 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 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,提升最终回答的质量,这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考,其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
DeepSeek R1卡顿如何解决
以下是解决 DeepSeek R1 卡顿的方法: 1. 拥有扣子专业版账号:如果您还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型: 访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务。 添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 4. 创建工作流: 创建一个对话流,命名为 r1_with_net。 开始节点,直接使用默认的。 大模型分析关键词设置:模型选择豆包通用模型lite,输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入,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:插件选择 BingWebSearch,参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数,结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果,将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答:在输入区域开启“对话历史”,模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek,输入包括搜索结果和开始节点的 USER_INPUT,开启对话历史并设置 10 轮。 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。 此外,您还可以通过以下途径获取更多相关信息: 1. 2 月 14 日 8 点直播进行中:火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot,飞书会议直播结束,回放看: 2. 学习文档: 3. 模板更新了:
2025-03-20
以DeepSeek R1为代表的推理模型,与此前模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型(如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式:在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,从用户初始问题出发,唤醒所需的推理逻辑与知识,进行多步推导,提升最终回答的质量。 3. 训练方式:在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。此外,DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型,形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比,Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升,在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息,请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试,发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致,这个问题又该如何解决呢?
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题,您可以参考以下内容: 对于指令编写: 虽然 R1 推理能力较强,但您想表达的不一定完全与模型吻合,因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面,比如对于宽泛需求可添加维度约束,如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;对于主观表述可量化标准,如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化(如加强第三段的技术细节描述)、风格调整(如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)。 对于提取信息不一致的问题: 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法。 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证。 另外,关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 5. 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面,复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制,没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面: 第一步是内容获取,输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点的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,获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点,将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点,用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征,可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18
Deepseek-R1的系统提示词
以下是关于 DeepSeekR1 的系统提示词的相关内容: 核心原理认知: AI 特性定位: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,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 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。 进阶控制技巧: 思维链引导:分步标记法,苏格拉底式追问。 知识库调用:领域限定指令,文献引用模式。 多模态输出。 此外,还有关于 DeepSeekR1 的其他相关报道,如宝玉日报 1 月 26 日中对其的介绍,以及利用 DeepSeekR1 一分钟生成小红书爆款单词视频的相关内容,包括生成单词的步骤、角色、技能和限制等。
2025-03-18