DeepSeek百度版

DeepSeek百度版是由深度求索公司推出的一款ai智能器具，该软件也是国内自主研发的第一款ai软件。软件拥有非常强大的功能，基于先进的自然Language处理(NLP)技巧，能够理解、分析和生成高品质的文本信息。而且，软件还适用于多种场景，用户可以依据自己的需求进行自主选择，为用户带来非常便捷的使用体验。

DeepSeek百度版咋么搜索信息?

点一下中间的输入栏，输入咱们想要知道的毛病;

输入终了以后点一下发送，稍等片刻;

这个时候咱们即可掉落相应的解答了。

怎样真正用好DeepSeek百度版？

和 AI 打交道的核心关键在于“沟通”。AI 就像是一个被蒙住眼睛的天才，它懂很多，但没法直接感知这个世界。仅有通过咱们的描述，它才能理解现实世界的模样。

这就好比你在给一个从未见过大海的人描述海浪的声音。假如你说“哗啦哗啦”，对方可能理解成下雨的声音;假如你说“像是无数庞大的丝绸在空中抖动”，画面感就完全不同样了。一样的，和 AI 交流就需要这样的“描述力”。

与 AI 沟通，提示词就是你的“表达能力”。就像学习一门新Language，这种能力需要不断练习才能提高。就算是像 Deepseek 这样强大的 AI，假如咱们说不清楚自己想要什么，它也只能给出模糊不清的解答。

还有一点特别重要，AI 的“幻觉”毛病。它就像是一个博学但有时会不自觉“脑补”的朋友。它可能会信心满满地编造不存在的数据，还会把不相干的信件息联系在一起，又or生成看似合理但实际错误的信息，因此咱们要做 AI 幻觉的“执剑人”，时时刻刻保持警惕。

换句话说，AI 是一个强大的器具，但器具的使用效果取决于使用者的能力。通过不断练习和保持警惕，咱们才能真正发挥AI的价值，同时避免掉入“幻觉”的陷阱。

那么，怎样用好这个“AI 神器”呢?给大家共享几个技术。

一、常规发问模版

过去和 ChatGPT 这样的指令模型聊天时，咱们常常会使用很复杂的提示词模板。但 DeepSeek 不太同样，它更像一个擅长思考的伙伴，反而是简单清新的表达方法效果更好。

非常介绍这个简单但超级实用的“四步发问法”：背景 + 任务 + 要求 + 补充。举个例子：

这个方式的奥妙在于：

这样发问不但能让 DeepSeek 更好地理解你的需求，还能避免它理解误差or应答跑题。这就像和一个聪明的朋友谈话，你把状况说清楚了，他自然能给出更有针对性的建议。

记住，和 DeepSeek 聊天，不需要太多花哨的技术，保持简单清新才是王道。它的推理能力很强，只要你把需求一览白，它就能理解你的意图，并给出令人惊喜的应答。

二、解复杂任务

现阶段 AI 由于上下文，模型能力等毛病，其实在处理复杂任务的时候时常会出现“偷懒”这种状况，这种时候就需要咱们帮助 AI 拆解任务。

接下来用写一篇“远程办公的将来发展”的文章为例，告知大家咋么一步步指点 AI 完成高品质写作。

三、连续发问技术

不要指望 AI 能一次性完成你想要的信息，在使用 AI 时要调整好心态，把它当作一个博学但经验尚浅的实习生。它知识面很广，但需要你的引导才能交出令人满意的作业。

例如上方写的咖啡店的开业方案，刚产出的第一版必然是不符合咱们的需求，需要通过继续发问的方法让它改编信息，直到符合咱们的要求。

以上方咖啡店开业方案为例，DeepSeek 写的第一版方案没有很好地突出“大学生”这个目标客群。这时候，别急着否定，而是可以这样继续聊天：

就像是在指点实习生，告知他具体需要改进的方向。DeepSeek 会基于这些新的信件息，对方案进行调整。

假如修改后的方案还不够修缮，可以继续发问：

这个流程就像是在进行一场头脑风暴，每一轮聊天都在帮助助方案变得更加修缮。关键是要：

1. 保持耐心，不期待一步到位

2. 给出明确的改编方向

3. 循序渐进，一个方面一个方面地改进

4. 及时总结和归纳，确保方向正确

软件特点

1、强大的Language模型：基于DeepSeek-V3模型，具备出色的Language理解和生成能力。

2、多格式支持：支持多种文件格式的上传和处理。

3、高效性与精确性：能够快速处理大量文本数据，并保证结果的精确性。

4、持续更新：模型会定期更新，以提供更优质的服务。

软件功能

DeepSeek Chat

支持自然Language处理、问答系统、智能聊天、智能介绍、智能写作和智能客服等多种任务。能够理解并回应用户的各种毛病和需求，包括闲谈、知识查询、任务处理等。提供多Language支持，能够依据用户的语气和心情调整聊天风格。支持文件上传功能，可扫描读取图片或文件中的文字信息。

DeepSeek Coder

专心于编程代码生成、调试和改编。在编程能力上显著提高，能够提供多个解决方案以解决编程瓶颈毛病。支持代码改编和重构任务，提升代码可读性和可维护性。模型训练成本低，支持大规模数据处理。

DeepSeek V3

参数量为671亿，激活参数为37亿。在14.8T高品质token上进行了预训练，性能体现达到开源SOTA水平，超越Llama 3.1 405B和GPT-4o等顶尖模型，在数学能力方面体现尤为突出。训练成本只需约558万美元，相比传统模型大幅降低。完全开源，训练细节公开。

DeepSeek V2

参数量为236亿，激活参数为21亿。支持128K上下文窗口，显存消耗低，每token成本大幅降低。

DeepSeek R1

支持模型蒸馏，蒸馏出的1.5B、7B、8B、14B等小模型非常适合在本地部署，尤其适合经济有限的中小企业和开发者。基于强化学习(RL)驱动，专心于数学和代码推理，支持长链推理(CoT)，适用于复杂逻辑任务。

更新日志

v1.1.1更新迭代