DeepSeek百度版 V1.0.7

DeepSeek百度版是深度求索公司打造的一款AI智能工具，它也是国内首款自主研发的AI软件。此软件功能极为强大，依托先进的自然语言处理（NLP）技术，能够实现对文本内容的理解、分析以及高质量生成。此外，该软件适用于诸多场景，用户可依据自身需求自主挑选，为用户带来极为便捷的使用感受。

DeepSeek百度版怎么搜索内容?

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这个时候我们就可以获取相应的答案了。

如何真正用好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，但无法直接感知这个世界。只有通过我们的描述，它才能理解现实世界的样子。

这就如同你在向一个从未目睹过大海的人形容海浪的声响。要是你仅仅说“哗啦哗啦”，对方或许会误以为是下雨的声音；可要是你表述为“仿佛无数庞大的丝绸在空中抖动”，那呈现出的画面感便截然不同。同理，与AI沟通也需要具备这般的“描述能力”。

与AI交流时，提示词就等同于你的“表达能力”。这就如同学习一门全新的语言，此能力唯有通过持续练习方可得到提升。即便是像Deepseek这般强大的AI，要是我们无法清晰表述自身需求，它也仅能给出含糊不明的回答。

另外，有一点极其关键，那便是AI的“幻觉”现象。它好似一位知识渊博，然而偶尔会不由自主“脑补”的友人。它或许会充满自信地虚构出并不存在的数据，也可能将毫无关联的信息牵强附会，亦或是生成看似合乎逻辑实则错误的内容。因此，我们必须成为AI幻觉的“执剑人”，始终保持警觉。

换句话说，AI

是一个强大的工具，但工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，我们才能真正发挥AI的价值，同时避免掉入“幻觉”的陷阱。

那么，如何用好这个“AI 神器”呢?给大家分享几个技巧。

一、常规提问模版

以往在与ChatGPT这类指令模型进行对话时，我们往往会运用颇为复杂的提示词模板。然而，DeepSeek有所不同，它更像是一位善于思考的伙伴，反倒是采用简单明晰的表达方式，能取得更好的效果。

非常推荐这个简单但超级实用的“四步提问法”：背景 + 任务 + 要求 + 补充。举个例子：

这个方法的妙处在于：

这样提问不仅能让 DeepSeek

更好地理解你的需求，还能避免它理解偏差或者回答跑题。这就像和一个聪明的朋友交谈，你把情况说清楚了，他自然能给出更有针对性的建议。

记住，和 DeepSeek

对话，不需要太多花哨的技巧，保持简单清晰才是王道。它的推理能力很强，只要你把需求说明白，它就能理解你的意图，并给出令人惊喜的回答。

二、解复杂任务

现阶段 AI 由于上下文，模型能力等问题，其实在处理复杂任务的时候时常会出现“偷懒”这种情况，这种时候就需要我们帮 AI 拆解任务。

接下来用写一篇“远程办公的未来发展”的文章为例，告诉大家怎么一步步指导 AI 完成高质量写作。

三、连续提问技巧

不要指望 AI 能一次性完成你想要的内容，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。

比如上面写的咖啡店的开业方案，刚产出的第一版肯定是不符合我们的需求，需要通过继续提问的方式让它优化内容，直到符合我们的要求。

以上面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，而是可以这样继续对话：

就像是在指导实习生，告诉他具体需要改进的方向。DeepSeek 会基于这些新的信息，对方案进行调整。

如果修改后的方案还不够完善，可以继续提问：

这个过程就像是在进行一场头脑风暴，每一轮对话都在帮助方案变得更加完善。关键是要：

1. 保持耐心，不期待一步到位

2. 给出明确的优化方向

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

软件特色

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

2、多格式支持：支持多种文件格式的上传和处理。

3、高效性与准确性：能够快速处理大量文本数据，并保证结果的准确性。

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

具备对自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作以及智能客服等多项任务的支持能力。可以精准理解并有效回应用户形形色色的问题与需求，涵盖闲聊、知识查询、任务处理等诸多方面。拥有多语言支持特性，能够依据用户的语气和情绪灵活调整对话风格。还支持文件上传功能，能够扫描并读取图片或文件里的文字内容。

DeepSeek Coder

聚焦于编程代码的生成、调试与优化工作。编程能力实现大幅提升，可针对编程瓶颈问题给出多种解决方案。对代码优化及重构任务予以支持，增强代码的可读性与可维护性。模型训练成本低廉，还能支持大规模数据的处理。

DeepSeek V3

模型参数量达671亿，激活参数为37亿，基于14.8T高质量token完成预训练。其性能处于开源SOTA水准，超越Llama 3.1 405B与GPT-4o等顶尖模型，特别是在数学能力方面优势显著。而训练成本仅约558万美元，与传统模型相比大幅下降。该模型完全开源，训练细节也予以公开。

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

具备模型蒸馏能力，经蒸馏得到的1.5B、7B、8B、14B等小模型，极其适合本地部署，对资源有限的中小企业与开发者而言更是如此。该模型以强化学习（RL）为驱动，聚焦于数学及代码推理，支持长链推理（CoT），能很好地应用于复杂逻辑任务。

更新日志

v1.1.1版本

修复了一些BUG。

详细信息

• 文件大小：8.7MB
• 当前版本：V1.0.7
• 上线时间：2024-09-05 13:08:49