文心智能体平台将全面接入DeepSeek

最新推荐文章于 2025-12-03 19:05:38 发布
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#文心智能体平台 #百度 #AI #DeepSeek

为服务广大开发者朋友们调用各类模型能力创建和调优智能体，文心智能体平台将全面接入DeepSeek。

国产AI编程工具大混战，文心快码、通义灵码、DeepSeek-V3谁主沉浮？
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
07-24 1650
国产AI编程工具崛起，文心快码、通义灵码和DeepSeek-V3成为三大代表。文心快码依托百度文心大模型，在智能补全和多语言支持上表现突出；通义灵码基于阿里通义大模型，专精企业级开发，适配阿里技术栈；DeepSeek-V3采用创新架构，支持338种语言且完全开源。三者在代码生成准确率（85%-90%）、响应速度（1-2.5秒）等方面各具优势，分别适合初学者、企业开发者和开源社区。未来，国产工具将在语义理解、错误修复等方向持续突破，并加速拓展国际市场。
【Java开发者必看】LangChain4j实战全解析：3步接入DeepSeek大模型，打造高效AI应用
Spring Boot-Common On With You
06-05 1310
作为中文领域权威测评社区，其评测结果被学界和产业界广泛引用，例如商汤“日日新5.0”和百度文心大模型均通过SuperCLUE验证技术突破，推动了中文NLP技术生态的迭代，为中文大模型的发展和优化提供了重要的参考依据，促进了中文大模型技术的不断进步和应用。全面评估中文大模型在语义理解、逻辑推理、代码生成等10多项基础能力，以及涵盖数学、物理、社科等50多学科的专业能力，旨在回答在通用大模型发展背景下，中文大模型的效果情况，包括不同任务效果、与国际代表性模型的差距、与人类的效果对比等问题。
接入 DeepSeek，文心智能体启动！！！
芋艿V
02-25 1193
百度又搞大的？百度文心智能体平台已全面接入DeepSeek模型！即日起，您可以在创建智能体时，自由选择所需要的模型：✅ 零成本体验：当前阶段所有用户可免费使用 DeepSeek 模型，已经上线的智能体也可以切换到 DeepSeek 模型去。✅ 智能适配：4 款 DeepSeek 模型，多场景覆盖，一键接入，其中还包括了 DeepSeek 具有 671B 参数的满血版 R1，就是这款满血版 R1 大...
文心快码 - 帮我2小时快速学习并实践Go语言完成登录系统开发
m0_68635815的博客
08-16 6667
Comate取自Coding Mate，寓意大家的AI编码伙伴，Comate融合了百度内部多年积累的编程现场大数据和外部开源代码和知识，可以帮助工程师在编写代码的时候实时推荐和生成代码。“Baidu Comate智能编码助手”是一个集成了基于文心大模型的AI编程工具，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，为你生成更符合实际研发场景的优质代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
文心智能体平台已全面接入DeepSeek模型，全部免费！
ext_lj_kefu的博客
02-21 828
4款DeepSeek模型任你挑，所有用户全部免费使用！速来！
智能体接入DeepSeek模型
candy981的博客
05-22 806
文心智能体平台现已接入4款DeepSeek模型，用户可在创建智能体时自由选择。当前所有DeepSeek模型均免费开放，包含专攻复杂任务的满血版、32B/14B专业级蒸馏版本及新一代通用基座V3模型。需注意使用DeepSeek模型时暂不支持联网搜索、知识库等功能切换，已发布智能体不可更改模型，建议新建体验。平台保留受限功能的配置数据，切换回文心模型后可恢复使用。因服务稳定性考虑，建议谨慎选择发布方式。<｜end▁of▁sentence｜>
百度搜索和文心智能体接入DeepSeek满血版——AI搜索的新纪元
热门推荐
m0_73367097的博客
02-18 2万+
未来，随着AI技术的不断发展，AI搜索将在更多领域发挥重要作用，成为人们生活中不可或缺的智能助手，我们期待，百度搜索与DeepSeek的深度融合，能够为AI搜索的未来开辟更加广阔的前景。DeepSeek满血版的接入，不仅仅是技术上的升级，更是百度在AI战略上的一次重要布局。年2月16日，百度搜索和文心智能体平台宣布全面接入DeepSeek和文心大模型的最新深度搜索功能，搜索用户可免费使用DeepSeek和文心大模型深度搜索功能，文心智能体平台的开发者也将能随时调用DeepSeek模型创建并调优智能体。
Deepseek X 文心智能体：自媒体SEO优化顾问
m0_52992890的博客
03-09 1284
我是您的自媒体SEO优化顾问，提供关键词挖掘、页面优化、流量互通规划服务，助您内容大放异彩。开发这款基于 DeepSeek 模型和文心智能体平台的自媒体 SEO 优化智能体，是一段充满挑战但又无比充实的旅程。DeepSeek 模型强大的分析推理能力为智能体提供了坚实的技术基石，让智能体能够深入挖掘自媒体平台数据背后的规律。文心智能体平台则为智能体的搭建提供了丰富的功能和便捷的开发环境，大大提高了开发效率。
文心智能体平台：即将接入文心最新旗舰版模型！
ext_lj_kefu的博客
05-01 476
文心大模型4.5、文心大模型X1接入！欢迎体验！
震惊！国内ERP厂商纷纷接入DeepSeek大模型......
SAP_CLOUD的博客
02-10 1021
国内知名的ERP厂商都官宣集成或接入DeepSeek，真是忽如一夜春风来，千树万树梨花开，有了DeepSeek这个集万千宠爱于一身的大模型，各ERP厂商股价都开始涨了。
炎黄盈动AWS AI Agent平台接入DeepSeek最新AI模型,支持企业私有化部署
yanhuangyingdong的博客
03-26 948
​ 2月7日，炎黄盈动AWS AI Agent智能助理平台正式接入DeepSeek，AWS企业应用商店现已全面上架DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，并支持企业的DeepSeek私有化部署. ​
大语言模型面面观：DeepSeek、ChatGPT、文心一言等的全面剖析
chinansa的博客
02-18 2374
在人工智能领域，大语言模型的快速发展掀起了技术变革的浪潮。DeepSeek、ChatGPT、文心一言、豆包、Kimi 和跃问等众多模型，凭借各自的独特优势，在不同应用场景中展现出强大的能力，为用户带来了多元化的服务体验。接下来，我们将深入探讨这些模型的特点、优势以及大语言模型的未来发展趋势。
GEO优化专家孟庆涛谈 GEO 优化：百度抖音谷歌协同抢答案主权
weixin_68560948的博客
12-03 595
拥有 15 年数字营销经验的孟庆涛，是国内首个 “动态知识库 GEO 模型” 提出者，主导研发 Transformer 架构语义系统，参与《AI 搜索内容可信度评估指南》制定。多平台 GEO 协同的本质，是通过统一知识底座让 AI “读懂” 跨场景的商业意图。孟庆涛的实践证明，当百度的精准、抖音的场景、谷歌的全球视野形成合力，企业就能在生成式 AI 时代抢占 “答案主权”。孟庆涛提出的 “动态知识库 GEO 模型” 是协同核心。3. 认知垄断层：多模态场景的全球渗透。1. 信号校准层：统一动态知识库底座。
互联网大厂面试题100道-阿里百度篇-完整版
xwb1040885790的博客
11-25 1050
互联网大厂经典面试题摘要（150字） 本文整理了阿里、百度等互联网大厂的经典面试题，分为三大模块：编程基础（30题）涵盖数据结构、算法、设计模式；系统设计（25题）包括分布式系统、数据库、搜索引擎；公司特色题目（45题）聚焦阿里电商架构、百度AI应用等。精选题目如布隆过滤器实现、一致性哈希算法，均附详细代码和解析。这些题目考察候选人的技术深度、系统设计能力和业务理解，是互联网技术岗面试的核心内容，适合准备大厂面试的开发者参考学习。
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
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基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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Flask微电影网站项目是一个基于Python的Flask框架开发的在线微电影分享与观看平台_该项目专注于提供用户友好的界面和流畅的观影体验_支持用户注册登录_个人资料管理_微电影.zip
12-03
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小爱音箱接入 deepseek
01-27
### 小爱音箱集成 DeepSeek 方法教程 为了实现小爱音箱与DeepSeek的集成，可以借鉴类似的项目结构和技术栈。通常情况下，这种集成交互涉及创建一个中间层服务来处理来自小爱音箱的请求并转发给DeepSeek API。 #### 创建Node.js环境作为中介服务器 首先，在本地计算机上安装Node.js运行时环境以及npm包管理器[^1]。接着初始化一个新的Node.js应用程序： ```bash mkdir deepseek-mi-speaker-integration cd deepseek-mi-speaker-integration npm init -y ``` #### 安装必要的依赖库 对于HTTP通信和服务端开发来说，Express框架是一个不错的选择；另外还需要`axios`用于发起对外部API调用： ```bash npm install express axios body-parser ``` #### 编写基本路由逻辑 编辑入口文件`index.js`以定义简单的RESTful接口供小米设备调用，并通过Axios向DeepSeek发送查询请求获取响应数据： ```javascript const express = require('express'); const bodyParser = require('body-parser'); const axios = require('axios'); // 初始化应用实例 const app = express(); app.use(bodyParser.json()); // 设置监听端口 const PORT = process.env.PORT || 3000; // POST /query 接收来自小爱音箱的消息体 app.post('/query', async (req, res) => { try { const { text } = req.body; // 调用DeepSeek API const response = await axios.get(`https://api.deepseek.com/v1/query?q=${encodeURIComponent(text)}`); // 返回结果至客户端 res.send(response.data); } catch (error) { console.error(error.message); res.status(500).send({ error: 'Internal Server Error' }); } }); // 启动Web服务器 app.listen(PORT, () => { console.log(`Server is running on http://localhost:${PORT}`); }); ``` 此代码片段展示了如何设置一个简易的服务端程序，它能够接收从小米智能助理传来的自然语言指令并通过网络请求的形式传递给第三方对话引擎——即本案例中的DeepSeek平台进行解析处理。 #### 配置小米IoT开发者平台 前往[Xiaomi IoT Developer Platform](https://iot.mi.com/new/doc/key-concepts/overview)，注册账号后按照官方文档指引完成产品创建流程，确保所选品类支持语音控制功能。之后依据具体需求定制技能卡片内容并与上述自建节点服务建立连接关系。 最后一步是在智能家居APP内激活对应的小部件开关按钮以便用户可以通过语音命令触发事件流经由先前部署好的网关到达目标AI模块执行相应动作。
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