DeepSeek从入门到精通(20250204)算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GP 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类:“概率预测(快速反应)”模型和“链式推理(慢速思考)”模型。0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GP 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类:“概率预测(快速反应)”模型和“链式推理(慢速思考)”模型。0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容(如推文 、帖子) 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要(论文 、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成(如日程安排 、 菜谱) 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查 保持灵活应对:即使领导有情绪,坚持“解决问题”而非“对抗”态度,如:“您看这样 处理是否可行?我可以再调整。” 关键提醒: • 避免:“可能”“尽量”等模糊词汇,直接说“我能做到XX”。 • 证明可靠性:提前整理好交接文档(用AI辅助检查遗漏),主动降低领导风险感知。 • 人性化:适当流露脆弱(如“这次确实很难兼顾”),但强调“不愿让团队受影响”。 • 通过DeepSeek的理性分析和话 设定界限,明确尊重的重要性 • 示例:温和但坚定地说,“我理解您的用心,但我 希望我们能互相尊重。” 对话技巧 1.使用“我”语句:如“我感到担心…”,避免指责对方。 2.避免争论:专注于解决问题,而不是证明谁对谁错。 3.寻找共同目标:强调双方都希望孩子快乐和家庭和谐。 4.提前沟通:在情绪平静时,和婆婆提前讨论教育方式和家务 分配。 场景3:维持和领导的良好社交关系 背景:你是一名职场新人,0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前3
2024 中国开源开发者报告——内化了企业流程、借助了大模型能力的、带有可交互界面的程序。2025 年会成为大模型应 用或 AI 应用之争。 另外还有一个趋势也很明显,就是知识管理和协作。我们都说这波 AI 浪潮把原来“没用” 的非结构化数据给激活了,所以我们马上会看到那些原来堆在角落里面的“冷”文件和知识(类 似 wiki)会被大量启用,“热”文件和知识会爆炸性增长,知识的协作和管理会成为新的问题— —就像你有再多的先进坦克和 Wikipedia 和 Common Crawl:Wikipedia 是一个由全球用户共同编辑和维护的高质量在 线百科全书,以文字为主,知识高度结构化,Common Crawl 是一个非营利组织,定期抓取互联 网公开网页,生成大量的网页数据集,可提供大量的互联网用户知识及非结构化数据。他们的共 同点是为模型训练提供了充沛的文字素材。这些大型文本数据集为自然语言处理(NLP)模型的 训练提供了丰富的语料库。像 Markdowner 等开源项目,能够将网页内容转换成适合 大模型处理的上下文,从而利用最新信息提升问题回答的质量。这些项目的共同目标是将原始数 据转化为有价值的资产,助力企业大规模部署 AI。 对于结构化数据,如对话历史记录和其他数据源的存储管理同样重要。向量数据库如 Chrom、Weaviate、Pinecone、Milvus 等,提供了语义检索和向量存储功能,使得 AI 应用 能够利用超出模型上下文限制的数据源。传统数据库0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 C# 版标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释,用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字,视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度,更易于理解。在本书中,重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示,而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解,请以图为主、以文字为辅,综合两者 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 将“Hello 算法”中的所有字符都 编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符,恢复这个短语的内容了。 图 3‑7 Unicode 编码示例 然而 ASCII 码已经向我们证明,编码英文只需 1 字节。若采用上述方案,英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下的两倍,非常浪费内存空间。因此,我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。 3.4.4 UTF‑80 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释,用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字,视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度,更易于理解。在本书中,重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示,而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解,请以图为主、以文字为辅,综合两者 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 将“Hello 算法”中的所有字符都 编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符,恢复这个短语的内容了。 图 3‑7 Unicode 编码示例 然而 ASCII 码已经向我们证明,编码英文只需 1 字节。若采用上述方案,英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下的两倍,非常浪费内存空间。因此,我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。 3.4.4 UTF‑80 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Kotlin 版标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释,用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字,视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度,更易于理解。在本书中,重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示,而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解,请以图为主、以文字为辅,综合两者 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 将“Hello 算法”中的所有字符都 编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符,恢复这个短语的内容了。 图 3‑7 Unicode 编码示例 然而 ASCII 码已经向我们证明,编码英文只需 1 字节。若采用上述方案,英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下的两倍,非常浪费内存空间。因此,我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。 3.4.4 UTF‑80 码力 | 382 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 JavaScript 版标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释,用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字,视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度,更易于理解。在本书中,重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示,而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解,请以图为主、以文字为辅,综合两者 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 将“Hello 算法”中的所有字符都 编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符,恢复这个短语的内容了。 图 3‑7 Unicode 编码示例 然而 ASCII 码已经向我们证明,编码英文只需 1 字节。若采用上述方案,英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下的两倍,非常浪费内存空间。因此,我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。 3.4.4 UTF‑80 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释,用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字,视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度,更易于理解。在本书中,重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示,而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解,请以图为主、以文字为辅,综合两者 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 将“Hello 算法”中的所有字符都 编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符,恢复这个短语的内容了。 图 3‑7 Unicode 编码示例 然而 ASCII 码已经向我们证明,编码英文只需 1 字节。若采用上述方案,英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下的两倍,非常浪费内存空间。因此,我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。 3.4.4 UTF‑80 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Ruby 版5 ### 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 ### # 内容注释,用于详解代码 # 多行 # 注释 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字,视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度,更易于理解。在本书中,重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示,而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解,请以图为主、以文字为辅,综合两者 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 将“Hello 算法”中的所有字符都 编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符,恢复这个短语的内容了。 图 3‑7 Unicode 编码示例 然而 ASCII 码已经向我们证明,编码英文只需 1 字节。若采用上述方案,英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下的两倍,非常浪费内存空间。因此,我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。 3.4.4 UTF‑80 码力 | 372 页 | 18.44 MB | 10 月前3
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