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應用詳情
類型：攝影美化
大小：10.19921875MB
版本：V15
應用語言： 簡體中文
更新時間：2025-09-25 01:33:20
應用截圖
應用介紹
DeepSeek App是深度求索公司打造的一款人工智能工具，依托先進的自然語言處理（NLP）技術，具備理解、分析以及生成高質量文本內容的能力，適用于各類場景。該軟件不僅支持精準的問答服務，還允許上傳多種文件格式，并從中提取文字信息，同時能夠對文件內容進行總結、分析或生成報告。其強大的數據分析功能，能助力用戶從海量文本數據里提取關鍵信息，并生成可視化報告。
DeepSeek Chat
具備對自然語言處理、問答系統、智能對話、智能推薦、智能寫作以及智能客服等諸多任務的支持能力。可以理解用戶提出的各類問題與需求，并做出相應回應，涵蓋閑聊、知識查詢、任務處理等方面。擁有多語言支持特性，能夠依據用戶的語氣和情緒來調整對話風格。還支持文件上傳功能，能夠掃描并讀取圖片或文件里的文字內容。
DeepSeek Coder
聚焦于編程代碼的生成、調試以及優化工作。編程能力獲得大幅提升，可針對編程瓶頸問題給出多種解決方案。對代碼優化與重構任務予以支持，以此增強代碼的可讀性與可維護性。模型訓練成本低廉，還能夠支持大規模數據處理。
DeepSeek V3
模型參數量達671億，激活參數為37億。基于14.8T高質量token完成預訓練，性能處于開源SOTA水準，超越Llama 3.1 405B、GPT-4o等頂尖模型，特別是在數學能力方面優勢顯著。其訓練成本僅約558萬美元，較傳統模型大幅下降。該模型完全開源，訓練細節也予以公開。
DeepSeek V2
參數量為236億，激活參數為21億。支持128K上下文窗口，顯存消耗低，每token成本大幅降低。
DeepSeek R1
我們支持模型蒸餾技術，通過該技術蒸餾得到的1.5B、7B、8B、14B等小模型，極其適宜在本地進行部署。特別是對于那些資源相對有限的中小企業以及開發者而言，這些小模型更是有著得天獨厚的優勢。另外，我們的模型以強化學習（RL）為驅動，著重聚焦于數學和代碼推理領域，同時支持長鏈推理（CoT），在處理復雜邏輯任務方面表現出色，能夠很好地滿足這一類任務的需求。
和 AI 打交道的核心關鍵在于“溝通”。AI 就像是一個被蒙住眼睛的天才，它懂很多，但無法直接感知這個世界。只有通過我們的描述，它才能理解現實世界的樣子。
這就如同你向一個從未目睹過大海的人描繪海浪的聲響。要是你說“嘩啦嘩啦”，對方或許會以為是下雨的聲音；但要是你說“仿佛無數巨大的絲綢在空中抖動”，那種畫面感便截然不同。同理，與AI溝通也需要具備這般的“描述力”。
和AI交流時，提示詞就等同于你的“表達能力”。這就如同學習一門全新的語言，該能力唯有通過持續練習方可得到提升。即便是像Deepseek這般強大的AI ，要是我們無法清晰表述自身需求，它也只能給出含糊不明的答案。
另外，有一點極其關鍵，那就是AI的“幻覺”現象。它仿佛是一位知識淵博，然而偶爾會下意識“臆想”的朋友。它或許會充滿自信地虛構出并不存在的數據，也可能將毫無關聯的信息牽強附會，亦或是生成看似合乎邏輯實則錯誤的內容。因此，我們必須成為AI幻覺的“執劍人”，始終保持警覺。
換句話說，AI 是一個強大的工具，但工具的使用效果取決于使用者的能力。通過不斷練習和保持警惕，我們才能真正發揮AI的價值，同時避免掉入“幻覺”的陷阱。
那么，如何用好這個“AI 神器”呢？給大家分享幾個技巧。
一、常規提問模版
以往在與像ChatGPT這類指令模型進行對話時，我們往往會運用頗為復雜的提示詞模板。然而，DeepSeek有所不同，它更像是一位善于思考的伙伴，恰恰是簡潔明了的表達方式能取得更好的效果。
非常推薦這個簡單但超級實用的“四步提問法”：背景 + 任務 + 要求 + 補充。舉個例子：
這個方法的妙處在于：
這樣提問不僅能讓 DeepSeek 更好地理解你的需求，還能避免它理解偏差或者回答跑題。這就像和一個聰明的朋友交談，你把情況說清楚了，他自然能給出更有針對性的建議。
記住，和 DeepSeek 對話，不需要太多花哨的技巧，保持簡單清晰才是王道。它的推理能力很強，只要你把需求說明白，它就能理解你的意圖，并給出令人驚喜的回答。
二、解復雜任務
現階段 AI 由于上下文，模型能力等問題，其實在處理復雜任務的時候時常會出現“偷懶”這種情況，這種時候就需要我們幫 AI 拆解任務。
接下來用寫一篇“遠程辦公的未來發展”的文章為例，告訴大家怎么一步步指導 AI 完成高質量寫作。
三、連續提問技巧
不要指望 AI 能一次性完成你想要的內容，在使用 AI 時要調整好心態，把它當作一個博學但經驗尚淺的實習生。它知識面很廣，但需要你的引導才能交出令人滿意的作業。
比如上面寫的咖啡店的開業方案，剛產出的第一版肯定是不符合我們的需求，需要通過繼續提問的方式讓它優化內容，直到符合我們的要求。
以上面咖啡店開業方案為例，DeepSeek 寫的第一版方案沒有很好地突出“大學生”這個目標客群。這時候，別急著否定，而是可以這樣繼續對話：
就像是在指導實習生，告訴他具體需要改進的方向。DeepSeek 會基于這些新的信息，對方案進行調整。
如果修改后的方案還不夠完善，可以繼續提問：
這個過程就像是在進行一場頭腦風暴，每一輪對話都在幫助方案變得更加完善。關鍵是要：
1. 保持耐心，不期待一步到位
2. 給出明確的優化方向
3. 循序漸進，一個方面一個方面地改進
4. 及時總結和歸納，確保方向正確
1、強大的語言模型：基于DeepSeek-V3模型，具備出色的語言理解和生成能力。
2、多格式支持：支持多種文件格式的上傳和處理。
3、高效性與準確性：能夠快速處理大量文本數據，并保證結果的準確性。
4、持續更新：模型會定期更新，以提供更優質的服務。
v1.2.3版本
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