xinxiyinhe的博客

精选免费工具合集，涵盖字典（牛津、Linguee）、播客（Speak English Now）、YouTube频道（BBC Learning English）及学习平台（Busuu）。：一站式整合听、说、读、写全阶段资源，包括网站、Chrome插件、在线课程、电子书、游戏、播客（如BBC World Service）和翻译工具（DeepL/Linguee）。链接：https://github.com/Vuizur/awesome-language-learning#anki-flashcards。

在**起点、晋江**等站稳脚跟，争取首页推荐和全版权运营（如影视、动漫改编）。（书山中文网等）、**阿里文学**：保底价格千字15-50元，需历史成绩。将旧作品分发到**微信读书、QQ阅读、亚马逊KDP**等，赚取长尾收益。通过**公众号、微博、小红书**等引流，建立读者社群，减少对平台依赖。：选择**豆瓣阅读、简书**（文艺向），或直接投稿出版社。：优先**晋江、LOFTER、AO3**（注意政策风险）。：**UC头条、今日头条**的付费专栏，适合短篇爽文。

背景贴近现实生活，无需复杂世界观设定，套路成熟（如男频神医文、女频总裁文），适合快速入门。：基于已有作品（如四大名著、热门动漫）二次创作，省去人物和世界观构建，适合练习叙事和情节设计。：结合现实议题（如家庭暴力、职场歧视），增强深度。：虽然传统玄幻需庞大设定，但新手可从“小异能”“小人物”切入，如《天启异闻录》融合东方神话与悬疑，降低架构难度。：宫斗宅斗、娱乐圈、年代重生（如《逃荒，我全家都是重生的》）。：分析榜单作品结构（如《逆天邪神》的复仇主线+多女主），再融入新元素（如反套路反派）。

要写出一部能吸引80%读者的小说，需综合题材选择、叙事技巧、角色塑造和情感共鸣等多方面因素。

在AI辅助小说创作中，避免内容重复和提升原创性需要结合技术优化与人工干预。

Tips: 大家好，我是Lewis，小说辅助创作指南，需要考虑很多问题，所以大家在看的时候，只需要搜索文章中自己关注的内容就好，如果是第一次想了解的话，建议可以全部看完。

接到各位粉丝的私信，大家都反馈AI写小说，到底行不行？经常会被系统判AI化严重，我近期抽空给各位粉丝整理一个系列教程。如果感兴趣的朋友，可以关注一下，我们一起探讨，评论区可以随时留言，或者把问题私信给我。

将知识库分为“基础设定“（时间线、地图、文化习俗）、“角色档案“（性格、成长背景、关系网）、“情节模板“（冲突类型、反转设计）等模块。通过DeepSeek的“自定义知识库功能“上传文本文件（如历史背景资料、经典小说片段、写作技巧文档），让AI基于这些内容生成更贴合需求的文本。在创作过程中，将新生成的内容（如章节草稿、读者反馈）反向补充至知识库，形成“创作-反馈-优化”的闭环。：输入“设计一个亦正亦邪的反派，动机源于家族背叛，擅长暗器与毒术”，结合知识库中的角色模板优化。

通过Dify与DeepSeek的本地化部署，用户可快速构建高效、安全的个人知识库。该方案尤其适合对数据隐私要求高的场景，且通过灵活的模型配置（如切换不同规模的DeepSeek版本）平衡成本与性能。创建“聊天助手”类型应用，并在上下文配置中添加知识库，启用RAG（检索增强生成）功能。若响应速度慢，可升级模型版本（如DeepSeek-R1-67B）或增加硬件资源。在Dify中创建知识库，支持上传PDF、TXT、Markdown等格式文件。：检查Docker镜像源配置，替换为国内源（如华为云、网易云）。

模型 = “现实世界的“压缩包”“，砍掉不重要的细节，留下核心规律，用来“解释现象、预测未来、解决问题“。就像用乐高积木搭埃菲尔铁塔——虽然不如真塔复杂，但一眼就能认出是啥。

合同模板生成、FAQ问答、客户咨询自动回复、会议纪要归档检索支持单次处理5份以内PDF（总页数≤20页）的解析与问答响应延迟≤3秒，显存占用≤8GB支持角色权限划分（如管理员/普通成员）

显存需求32GB，适合技术文档生成、多语言翻译等任务，支持4-bit量化（显存降至8GB）。：通过阿里云PAI或腾讯云HAI部署轻量版模型（7B），应对突发流量（如促销期客服咨询高峰）。：使用Dify平台实现文档上传、向量化（bge-m3模型）与RAG检索，支持多知识库权限隔离。：显存需求64GB，需双卡并行，适合金融风险预测、法律条款分析，通过vLLM框架优化吞吐量。：选择中等参数模型（14B/32B），通过量化技术降低显存占用。：通过LoRA微调模型，注入行业术语（如医疗、法律专有名词）。

超大规模数据分析（如基因组测序、气候建模），需分布式推理框架（如Megatron-LM）。：核心敏感数据本地化（如合同、用户信息），非敏感任务（如公开资料分析）通过云端弹性扩展。训练领域适配器（LoRA），提升行业术语识别准确率（如法律条文、医疗术语）。：集成OCR（如PaddleOCR）、表格解析模块（如Camelot）。：支持PDF（文字+表格）、CAD图纸、医学影像（DICOM格式）。：热数据（高频访问）使用SSD阵列，冷数据（归档）采用NAS存储。

通过Ollama运行模型，结合轻量级工具（如Open WebUI）提供可视化交互界面，支持本地文档上传与问答。通过以上方案，企业可根据自身规模灵活选择部署路径，既能满足低成本试错需求，也能为未来扩展预留技术空间。：通过Dify平台集成本地模型与知识库，支持RAG检索、工作流编排，可自定义问答逻辑和权限管理。：上传企业手册、产品文档，通过Embedding模型（如bge-m3）向量化存储，提升检索精度。：参数适中，支持多任务处理（如同时解析5个PDF），适合代码生成、长文档分析。

DeepSeek API通过**兼容性接口设计**、**差异化定价策略**及**多平台合作**，构建了高效的企业级AI服务生态。开发者可通过灵活调用模型、优化Token使用及利用第三方资源，在控制成本的同时实现智能化升级。需密切关注官方定价更新及云服务商活动，以最大化资源利用率。

DeepSeek的盈利模式以“开源引流+企业服务”为核心，依赖母公司金融业务反哺和技术生态的长期价值。其挑战在于平衡开源社区的活跃度与商业化压力，同时应对大厂的服务围剿。未来需通过差异化服务、成本优化和生态整合，探索可持续的盈利路径。

错误示例：“给我写个方案”→正确：“给健身房写618促销方案，目标人群25-35岁白领，预算2万元”。：输入“规划3日上海亲子游，预算5000元，包含迪士尼攻略”，获取行程、餐饮和住宿建议。：上传Excel表格，输入“分析销售数据趋势，用柱状图展示”，自动生成可视化报告。：输入“制定减脂5kg的健身计划，每周3次，每次30分钟”，生成运动和饮食方案。：要求“分点列出”“限制800字”“按Markdown格式”，提升内容可读性。：输入“分析奶茶店选址的10个关键因素，附各因素权重”，生成决策框架。

如果你想使用训练一个专门用于写小说的模型，以下是详细的指导指南。DeepSeek 是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于 DeepSeek 的 API 和工具，结合 Hugging Face 的 Transformers 库，完成模型的训练和部署。

DeepSeek与Coze组合变现场景，优先选择轻量化路径（如内容生成、细分领域工具），快速验证市场需求。

免费的DeepSeek，整理共计13个，需要提高工作、学习效率的朋友可以进来看看。

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