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DeepSeek R1卡顿如何解决

Answer

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/coze-pro/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：共学数据库（历史）
  2. 学习文档：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
  3. 模板更新了：https://www.coze.cn/template/agent/7472279802880491558?
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References

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！！

甚至是一夜之间，DeepSeek R1大模型成了国民刚需，官网卡顿，不能使用联网搜索等等困扰了很多人，也有很多平台都上线了DeepSeek R1的各种版本，但是很少有满血版本，再就是很多是不能联网，这很痛苦。本地部署的版本前两天也带学员和粉丝们部署和体验了，总的来说能作为替补，很难作为长期使用的版本，为此苦苦寻觅。今天终于找到了更好，更舒服的打开方式。[heading1]核心路径[content]通过工作流+DeepSeek R1大模型，实现联网版的R1大模型。下面就带大家一步步来实现。[heading1]拥有扣子专业版账号[content]如果你还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用开通成功的是这样：[heading1]开通DeepSeek R1大模型[content]访问地址：https://console.volcengine.com/coze-pro/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添加过程：添加模型：完成接入：[heading1]创建智能体[content]点击创建，先完成一个智能体的创建

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

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：[共学数据库（历史）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UKqNw8Un0iaCsXkECfCcNkl0nGc?table=tbliNls1Wi1mV6bY&view=vewcZAYD0u)学习文档：[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](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb)模板更新了：[https://www.coze.cn/template/agent/7472279802880491558?](https://www.coze.cn/template/agent/7472279802880491558?)可以复制了[heading3]创建账号[content]如果你还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用开通成功的是这样：[heading3]创建智能体[content]点击创建，先完成一个智能体的创建如果你在最上面的教程里已经创建好自己的推理点了那么直接在Bot编排里就可以直接看到和选择创建好的推理模型了测试一下，可以用了！直接发布就可以注意事项：如果发布到公共空间，其他人用的是你的API，要注意Token消耗哦！（也可以设置成仅自己使用）如果想搭建联网及复杂的工作流，可以看完整搭建教程：[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！！](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MeJbwSMqFiXJ2wkdw8Uctu4znbl)

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DeepSeek辅助写论文
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。
2025-04-12
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ？
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。
2025-04-10
DeepSeek，里面搜索怎么能出来图片？
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
2025-04-09
DeepSeek使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：通过理解用户真实需求和场景提供答案，无需详细步骤指令。 更懂人话：能理解用户自然表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看 。 4. 在“AI 切磋大会第十期2 月 23 日 deepseek 专场”中，分享了使用 DeepSeek 的方法技巧，包括： 运用在工作生活上的案例。 输出“超预期结果”的惊艳场景。 与其他工具的协同方案。 模型微调/部署的技巧方法。 用 DeepSeek 获取流量/客户等。
2025-03-23
推荐网内有关DeepSeek知识
以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识： 微博上热搜，主流媒体全报道。 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305（错误） 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，类型：提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，类型：进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 此外，在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容，如： 学习材料： 还有 1 月 30 日社区动态速览中的《》，详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。
2025-03-21
个人用户使用DeepSeek 卡顿怎么办
个人用户使用 DeepSeek 卡顿可参考以下解决方法： 1. 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，系统提示词设为“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：这里需要在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果、选择开始节点的 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。 2. 核心路径：通过工作流+DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 3. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 4. 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。 5. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 6. 多种可以使用的方法和途径： 使用 Coze 接入：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： 。 创建账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。如果在最上面的教程里已经创建好自己的推理点了，那么直接在 Bot 编排里就可以直接看到和选择创建好的推理模型了。测试一下，可以用了直接发布。注意事项：如果发布到公共空间，其他人用的是你的 API，要注意 Token 消耗（也可以设置成仅自己使用）。如果想搭建联网及复杂的工作流，可以看完整搭建教程：
2025-03-20
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
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/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/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“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 打开联网功能，支持联网搜索使用 R1。
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
DeepSeek R1和DeepSeek（联网版）有什么区别
DeepSeek R1 和 DeepSeek（联网版）的区别主要在于以下方面： 1. DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3 （类似 GPT4o）或 DeepSeek R1 （类似 OpenAI o1）。 2. DeepSeek R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而 DeepSeek 联网版的具体特点未明确提及，但可能在功能和性能上与 R1 存在差异。 3. Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。
2025-03-05
deepseek为什么总是卡顿
DeepSeek 卡顿可能是由于以下原因及解决方法： 1. 官网版本问题：很多平台上线的 DeepSeek R1 版本不是满血版或不能联网。 解决方法：通过工作流+DeepSeek R1 大模型实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号：若为普通账号，请自行升级或注册专业号。 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，在火山方舟中找到开通管理，开通服务，并添加在线推理模型。 创建智能体：点击创建完成智能体的创建。 创建工作流：创建对话流命名为 r1_with_net，设置开始节点、bingWebSearch搜索节点、大模型R1 参考搜索结果回答节点和结束节点，测试并发布工作流。 2. 多种使用方法和途径： 使用 Coze 接入：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。 学习文档： 。 模板更新： 。 创建账号：若为普通账号，请自行升级或注册专业号。 创建智能体：点击创建完成智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接选择创建好的推理模型。测试后可直接发布，注意发布到公共空间时他人使用会消耗 Token，可设置为仅自己使用。完整搭建教程可参考： 。
2025-02-26
有没有AI客服呢帮我解决天猫店铺的客服问题
天猫店铺有可用的 AI 客服，例如阿里的“小蜜”。在去年双 11 购物节，小蜜累计服务 4.1 亿次咨询，占比 85%，仅复杂纠纷转人工，用户满意度并未因是 AI 而下降，反而因回复快提升。此外，电商领域还有其他类似的 AI 客服应用，如京东推出的智能客服“JIMI”，每天处理数百万咨询，问题解决率超过 90%，使得京东客服团队规模缩小，有效分流了工作量。亚马逊的“智能客服代理”能通过对话 API 访问客户订单等数据，帮助顾客查询物流、办理退货，在上季度独立处理了超过 50%的客户请求。抖音小店客服也引入了 AI 回复，提升了商家客服响应速度。
2025-04-09
有哪些解决问题的提示词
以下是一些关于解决问题的提示词相关内容： 在使用 Claude 时，需遵循“Human:”/“Assistant:”的标准格式。对于 API 里的提示词，固定开头为“n\nHuman:”，固定结尾是“\n\nAssistant:”。 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。如有疑问，可向朋友展示提示词，询问其能否遵循指令做到要求的事。例如“Human:写一首关于机器人的俳句”“Human:写一首关于机器人的俳句。直接输出俳句不要跟我说话”。 可以使用结构化的提示词模板，如长文档示例中的“Human:<doc>{{文档}]</doc> 请用一个五年级学生能理解的语言来总结这篇文档的主要内容。”同时，对于长文档，建议把要问的问题放在提示词的最后面。 让 Claude 更好地接龙时，可以给它开个头儿。 角色扮演（又称角色性提示词）方面，Claude 有时需要了解它应该扮演的角色。
2025-04-08
AI如何解决我做excel数据统计问题
以下是一些利用 AI 解决 Excel 数据统计问题的方法： 1. 可以让 AI 辅助编写苹果“自动操作”脚本，实现多选多个.doc 和.docx 文件后，操作打开 Microsoft Word 等待 6 秒获取字符数，然后打开 Excel 并建立表格统计每个文件名对应的字符数。 2. 利用 AI 帮您写 Excel 宏函数，适用于几乎所有主流 AI。 3. 对于数据分析，推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。 4. 可以使用自然语言向 Chat Excel 提出要求，让其处理 Excel 数据。例如，先让它帮您把一个单元格内的内容合并重复，或者对整个表格所有单元格去重复。 5. 对于编程统计每位同学在“夸、问、评、答”里发表评论的次数等问题，可向 GPT4 用文字提需求直接获取代码，或让其修改已有代码、解 bug 等。
2025-03-29
即梦生成有文字的海报，文字经常无法看清，是什么原因，怎么解决
即梦生成有文字的海报时文字经常无法看清，可能有以下原因及解决办法： 原因：提示词不够准确或详细。 解决办法：优化提示词，更清晰准确地描述文字的要求，如字体、大小、颜色、位置等。 原因：生成模型的限制。 解决办法：多尝试几次生成，或者调整提示词细节抽卡，以获得更理想的效果。 原因：图片中的元素过于复杂，影响了文字的清晰度。 解决办法：利用即梦中的消除笔工具去除影响文字清晰度的部分。 即梦图片 2.1 模型已支持在图片中生成中文字体，操作步骤如下： 第一步：打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ ； 第二步：点击进入图片生成页面； 第三步：生图模型选择图片 2.1 模型。 即梦生图 2.1 版本带来了革命性的变革，能智能理解创意需求，一键生成融合图片内容与中英文文本的海报。应用场景广泛，如 LOGO 设计、表情包生成、节日与节气海报制作等。 在使用即梦进行艺术字海报设计时，若出现细节错误或刻章不准确的情况，可利用消除笔工具修正，同时多抽卡以得到更理想的设计。
2025-03-26
专门解决ai需求的问答
以下是关于专门解决 AI 需求的问答的相关内容： 关于我是谁： 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 AI 商用级问答场景中让回答更准确： 要优化幻觉问题和提高准确性，需了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优。RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到相关信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，通过检索模式为大语言模型生成提供更多信息，使答案更符合要求。 向量：可把向量想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点，系统通过比较点的距离快速找到语义接近的词语或信息。 Agentic AI 中的问答： 对于最简单的常识性问答，可在 CursorChat 中输入问题得到答案，其相对细节的优势是可在同一界面调用 OpenAI、Anthropic 及本机私有 AI 进行问答。此外，Cursor 作为编辑器，可方便收集沉淀问答结果为复用文档，在进行文本相关任务时还有奇妙用法，如翻译中文博客。
2025-03-26
怎么解决ai写论文时参考文献是虚构的
以下是关于解决 AI 写论文时参考文献虚构问题的一些信息： Agrawal 等人在 2023 年的研究（https://arxiv.org/abs/2305.18248）专门探讨了 LLM 生成中虚构参考文献的情况，包括捏造的书籍、文章和论文标题。他们试验了两种基于一致性的方法来检查幻觉：直接查询与间接查询。这两种方法都在温度参数 T>0 的情况下多次运行检查并验证一致性。 其中，直接查询要求模型判断生成的参考是否存在，间接查询则询问生成的参考的辅助细节，例如作者是谁。实验表明，间接查询方法效果更好，模型规模越大，识别虚假参考文献的能力越强。 此外，Claude 官方提示词工程最佳实践中也提到了处理幻觉的相关内容，但未给出具体针对参考文献虚构问题的解决办法。 在 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示中，主要强调了一些提示词的规范和原则，未直接涉及解决参考文献虚构的问题。
2025-03-19