deepseek越来越有用了

最新推荐文章于 2026-01-01 13:05:56 发布
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#人工智能

1、我的deepseek对话页面截图如下：

2、deepseek帮我解决了越来越多的问题。

DeepSeek开启外贸英语学习新航道
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
02-19 1128
通过上述方法，我们能够充分利用 DeepSeek 强大的功能，全面提升外贸英语的学习效果。从词汇积累到听说读写能力的强化，再到跨文化交际能力的培养，DeepSeek 为我们提供了丰富的学习资源和个性化的学习支持，成为我们学习外贸英语的得力助手。然而，学习是一个持续的过程，外贸行业也在不断发展变化，新的业务模式、贸易政策和专业术语不断涌现。因此，我们不能仅仅满足于当前的学习成果，而要保持持续学习的热情和积极性。
DeepSeek文本生成：解锁创作新姿势，码农成神之路
邓邓子的博客
04-29 1844
本文是 DeepSeek 文本生成的实用全攻略。开篇介绍 DeepSeek 在文本生成领域的地位与特点，随后从基础操作入手，详解平台获取、注册及界面功能，带领读者完成首次文本生成。深入阐述参数调节技巧，如文本长度、专业程度、语气风格的设定；分享提示词结构化提问、细化需求等实用方法。还拓展到代码生成、文档创作等进阶应用，解答常见问题，并推荐官方及第三方学习资源，助力读者提升 DeepSeek 使用能力。
为什么越来越多人反感“DeepSeek味文案”？
05-26 733
就像法语里的“de”本是用来连接内容和对象的介词，结果现在中文文案里全是“的”的滥用——“高端的品质来自于匠心的传承”这种套话，读着像背课文。”可现在的AI文案，满嘴“匠心”“臻选”，实际产品连基本品控都没做好。最近常听朋友吐槽：“现在刷短视频，看到那种‘高级脸’文案就烦”、“公众号文章读着像AI写的，一眼扫到底都不带停的”。刷朋友圈时你肯定遇到过这种情况：十个人发的广告语像同一个老师教的——“拒绝平庸”“定义新奢华”“颠覆认知”。用户要的不是“看起来很牛”的承诺，而是“真的有用”的踏实感。
全方位探索DeepSeek
cooldream2009的博客
02-16 1612
在人工智能技术快速发展的今天，DeepSeek作为一款面向开发者和企业的智能工具平台，凭借其强大的数据处理能力和灵活的应用接口，正在成为众多领域的创新加速器。本文将深入剖析DeepSeek的多种使用方式，从基础功能到高级应用场景，为不同需求的用户提供系统性指引。无论您是初次接触的开发者，还是寻求效率突破的企业技术负责人，都能在这里找到有价值的实践路径。
DeepSeek模型架构和损失函数介绍
qq_54708219的博客
09-09 1733
下面深入剖析一下DeepSeek训练过程中所使用的损失函数。与标准的GPT类似，但其最新的MoE架构（以DeepSeek-V2为例）引入了关键的创新，这使得其损失函数变得更加复杂和精巧。DeepSeek的训练同样分为预训练和微调/对齐两个主要阶段，不同阶段的损失函数有不同的侧重点。特性DeepSeek (以V2为例)说明与优势核心架构混合专家（MoE）以少量激活参数（21B）实现巨大模型容量（236B），推理效率极高，成本更低。关键技术Top-2 Gating， 稀疏激活。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
强化学习曾小健
05-20 720
他们发现，当模型用了思维链条之后，它确实变聪明了，比如能更好地遵守格式、注意字数、精确用词，像是“必须用15个大写字母”这种题，靠CoT反而更稳。但，它也变得神经质了。它开始自作主张，觉得自己懂了任务的深层含义，于是它会擅自删掉、修改，甚至加上有帮助的解释。论文里提到很多模型会在“只允许输出法语”的题目中，善意地补上一句“这是‘Bonjour’的英文翻译”，在“只能输出引号内容”的任务里，自动补充前情摘要。它太想表现自己了，太想证明我真的理解你了，于是它忘了本该严格遵守的指令。
DeepSeek不好用了,底层原因分析
EndlessStarrysea的博客
07-20 2479
deepseek为什么不好用了
deepseek 免费应用合集简洁版
细节处有神明的博客
02-18 1462
对于经常使用DeepSeek的用户来说，网页对话中时常出现服务器繁忙的情况实在令人困扰。好在越来越多的厂商宣布接入了 deepseek。现在网上也有很多 AI 聚合网站，但是感觉眼花缭乱的，于是我搜集了接入 deepseek 网页版的应用，用 streamlit 做了一个简单的 web 导航页，方便自己随时可以使用。
Deepseek核心团队曝光！
小码哥AI、互联网副业项目
02-07 1万+
DeepSeek 团队最大的特点是名校、年轻，即使是团队 Leader 级别，年纪也多在 35 岁以下。不到 140 人的团队，工程师和研发人员几乎都来自清华大学、北京大学、中山大学、北京邮电大学等国内顶尖高校，工作时间都不长。
Deepseek学习资料和文档
02-18
随着人工智能技术的飞速发展，AI在日常生活和专业领域的应用变得越来越广泛。AI技术的进步推动了诸多智能软件和工具的诞生，而Deepseek作为一个集成了先进技术的AI辅助工具，受到了广泛关注。为了帮助用户更好地理解...
deepseek本地部署教程.zip
05-14
Deepseek的搜索功能可以根据用户的查询来返回相关信息，这对于知识管理和信息检索等领域尤其有用。由于涉及了人工智能的元素，用户在部署过程中可能会遇到与数据预处理、模型训练和优化相关的问题，这些内容在教程中...
go-stock-DeepSeek资源
02-24
随着人工智能与机器学习技术的兴起，Go语言也在这些领域中发挥着越来越重要的作用。在这个背景下，一个名为DeepSeek的项目映入了开发者们的视野。 DeepSeek项目是一个关于Go语言编写的AI资源库，其源代码托管在...
【大模型】硅基流动对接DeepSeek使用详解
热门推荐
congge
02-09 1万+
硅基流动对接DeepSeek使用详解
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
12-30 696
摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
2025年终总结
李梨同学的博客
12-31 729
以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
m0_53104033的博客
12-31 716
本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
6神经网络框架
疯帽子的博客，满脑子都是些“为什么乌鸦像写字台”的问题
12-27 1814
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
最新发布
CoderJia的学习之路
01-01 749
本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
【AI学习-comfyUI学习-第二十五节-Shuffle洗牌模式布局+contronet其他应用结合-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-27 1448
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
deepseek r1
01-23
### DeepSeek R1 技术规格及相关信息 关于 DeepSeek R1 的具体技术细节，在现有资料中并未直接提及该特定版本的技术参数。然而，可以从相似技术和平台的发展趋势推测其可能具备的功能和技术特点。 #### 基于Hugging Face 平台的访问和支持 模型权重是开源的，可以通过 HuggingFace 访问相关资源[^1]。这表明 DeepSeek R1 可能同样遵循开放源码的原则，允许开发者社区对其进行改进和定制化开发。通过类似的途径，用户能够获取到预训练模型以及相应的API接口用于集成和服务部署。 #### 验证Scaling Laws 和性能提升 从技术发展的路径来看，视频生成模型是一个验证 Scaling Laws 的过程。随着基础模型能力的提升，AI 将会越来越懂人类的指令，并能创造出越来越真实合理的环境[^2]。这意味着即便具体的R1版本未被单独描述，也可以合理推断它继承了此类大型语言模型不断进步的能力特征，包括但不限于更高的计算效率、更优的理解力及创造力表现。 #### 数据处理与文档解析方法 为了更好地理解如何操作这些先进的 AI 工具，了解数据准备流程也是重要的方面之一。例如，当涉及到FAQ或其他帮助文档时，一种常见做法是从指定目录下的Markdown文件提取有用的信息片段。这种方法不仅适用于维护良好的内部知识库管理，也方便外部使用者快速定位所需的知识点[^3]。 尽管上述内容提供了有关DeepSeek系列产品的背景信息和技术方向上的见解，但对于确切的R1型号的具体功能列表或硬件配置建议查阅官方发布的最新公告或者联系技术支持团队获得最权威的第一手资讯。
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