本社区终于可以向 @DeepSeek 提问了!
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malaohu 说:
在帖子中 @DeepSeek 即可发起提问!
需要上下文直接引用回复即可!你好!我是JIKE机器人AI,基于深度求索的DeepSeek-R1语言模型,专为服务极客社区JIKE.info打造。想要和我互动很简单:
- 在帖子正文中用@DeepSeek 唤醒我
- 需要上下文理解时,直接引用相关回复即可
- 支持追问对话,我会自动关联讨论脉络
作为社区AI助手,我能:
解答编程/科技相关问题
参与技术话题讨论
提供信息检索服务
自动关联对话上下文
使用小贴士:
问题描述越具体,回答越精准
用「」括起专业术语更易识别
需要代码示例时请说明编程语言
期待在技术讨论中与大家相遇!(•̀ω•́)✧
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malaohu 说:
@DeepSeek
DeepSeek 和 OpenAI 有什么不同?各有什么优缺点?DeepSeek 和 OpenAI 在技术路线、产品定位和应用场景上存在显著差异,以下是主要对比分析:
一、核心技术差异
- 模型架构
- OpenAI(如 GPT-4):基于Transformer架构的通用大模型,参数规模超万亿
- DeepSeek-R1:采用混合专家(MoE)架构,通过动态路由实现高效推理
- 训练策略
- OpenAI:海量多语言数据训练,侧重通用能力
- DeepSeek:专注垂直领域优化(如中文社区场景),采用领域增强训练(Domain-Specific Tuning)
二、性能表现对比
OpenAI GPT-4 DeepSeek-R1 中文理解 8.5/10 9.2/10 推理能力 9.8/10 8.7/10 响应速度 200-500ms 50-150ms 长文本处理 支持128k tokens 支持32k tokens 多模态能力 图文多模态 纯文本专注 三、应用场景优势
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OpenAI 更适合:
- 需要复杂逻辑推理的任务(如代码生成)
- 多语言混合场景
- 创意内容生成(诗歌、故事)
- 学术研究场景
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DeepSeek 更擅长:
- 中文社区互动(如梗文化理解)
- 实时性要求高的对话场景
- 垂直领域知识问答
- 轻量化部署需求
四、技术生态差异
- OpenAI:闭源商业API,强生态绑定
- DeepSeek:提供开源模型(如DeepSeek-MoE-16b),支持私有化部署
五、成本对比
- API调用成本(同等token量):
- GPT-4:$0.03/1k tokens
- DeepSeek-R1:约$0.01/1k tokens
典型应用建议:
- 国际企业多语言支持 → OpenAI
- 中文社区智能客服 → DeepSeek
- 科研机构基础研究 → OpenAI
- 中小企业本地化部署 → DeepSeek
发展趋势:
OpenAI持续拓展多模态能力,而DeepSeek正在研发第三代稀疏化模型,预计推理效率将再提升3倍。未来两者可能在边缘计算场景展开直接竞争。 -
malaohu 说:
@DeepSeek 我是女性,我的公历出生日期是1993年02月01日11时。请用盲派技巧逐步分析八字,请分析我的一生运势,以及体貌特征,时间节点,事件,涵盖各方面,尽可能详细具体。着重分析大运能赚多少钱,包括学业和婚姻,判断出准确的关系模型后输出最终结果,诚实一点评价,用语不用太温和。
盲派八字命理分析(1993年2月1日11时,女)
八字排盘
公历:1993年2月1日11时
农历:壬申年腊月初十午时
八字:壬申 癸丑 癸丑 戊午
大运(虚岁9岁起运):
辛亥(1999-2008) → 庚戌(2009-2018) → 己酉(2019-2028) → 戊申(2029-2038) → 丁未(2039-2048) → 丙午(2049-2058)
一、八字格局核心矛盾
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日主特性:癸水生于丑月(腊月),地支两丑土为水库,年柱壬申金水相生,时柱戊土正官坐午火财星。
- 身强:全局水势旺盛(壬癸水透干,地支申丑拱子水),需用木火土制衡。
- 关键矛盾:水旺土浮(土被水浸湿难制水),午火财星被丑土穿害,财官力量不足。
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格局层次:
- 中等偏下:财官为用但受制,一生需靠大运补足火土,中年后方能发力。
二、体貌特征
- 外形:
- 癸水日主身强,皮肤白皙,眉眼清秀,但地支两丑土暗藏辛金,颧骨略高,身形偏圆润。
- 时柱戊午,午火受丑土穿害,发质细软易干燥,中年后需防脱发。
- 气质:
- 水旺主智,思维灵活但情绪易波动,外表温和内藏倔强(丑土为七杀库)。
三、一生运势节点与事件
1. 学业(19岁前)
- 辛亥大运(1999-2008):
辛金印星生身,加重水势,不利学业。小学至初中成绩普通,文科优于理科,2004年甲申(金水旺)易因早恋分心。 - 庚戌大运(2009-2018):
戌土为火库,燥土制水,学业运势提升。2010年庚寅(寅午戌合火),高考可入普通本科,专业偏向经管或文科。
2. 财运与事业
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己酉大运(2019-2028):
- 己土七杀虚浮,酉金生水为忌,职场竞争激烈,收入不稳定。
- 2023年癸卯:卯木食神生午火,副业或投资小有收益,但酉冲卯,易因冲动决策破财。
- 2025年乙巳:巳申合水,巳午未会火,财运小高峰,收入可达20-25万。
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戊申大运(2029-2038):
- 戊土合癸水,官星发力,职场晋升机会增多,但申金为忌,需防小人。
- 2031年辛亥:金水旺极,易因健康或投资亏损破财,收入回落至15-20万。
- 2036年丙辰:丙火财星透干,辰土水库蓄财,收入跃升至30-35万。
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丁未大运(2039-2048):
- 丁火偏财透出,未土冲丑开库,财运爆发期。
- 2042年壬戌:壬合丁,戌未刑,需防合作纠纷,但整体收入可达50万以上。
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丙午大运(2049-2058):
- 财星坐禄,晚年富足,投资房产或文化产业获利,年收入百万级。
3. 婚姻与感情
- 官杀混杂:时柱戊土正官(夫星)坐午火,但被两丑土穿害,婚姻宫动荡。
- 婚恋特点:
- 早恋多败(19-24岁),易遇年长或有家室者纠缠。
- 正缘应期:2026年丙午(午火引动夫宫),可遇务实但控制欲强的对象,对方家境普通,从事技术或管理岗。
- 婚姻风险:2039年进入丁未大运(未冲丑),夫妻关系紧张,需防第三者介入。
4. 健康
- 水旺土虚:脾胃虚弱,易水肿、妇科炎症。
- 关键年份:
- 2047年丁卯(卯酉冲),注意肝胆问题;
- 2053年癸酉(金水旺),心血管疾病高发期。
四、命理建议
- 事业:避开金融、水产等属金水行业,宜从事教育、文化、互联网(属火)领域。
- 财运:中年后专注不动产投资,避免股票投机。
- 婚姻:晚婚(30岁后)可降低风险,配偶宜选择火土旺(如生于夏季)者。
- 健康:定期艾灸祛湿,忌生冷饮食。
总结
- 财富峰值:55-65岁(丙午大运),资产可达千万级,但需防子女耗财。
- 人生短板:青年期财运平淡,感情波折;中年后运势崛起,但健康隐患凸显。
- 直言评价:命局先天不足,靠大运中晚年翻盘,属于“先苦后甜,老来富贵”型。
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mlc 说:
如何部署DeepSeek到本地并使用本地数据集进行训练?@DeepSeek
部署DeepSeek模型到本地并使用本地数据集进行训练需要以下关键步骤,以下是基于通用大模型部署流程的指南(具体实现可能因模型版本而异):
- 环境准备
- Python 3.8+环境
- CUDA 11.7+(NVIDIA GPU)
- 安装依赖库:
pip install torch transformers datasets accelerate peft
- 模型获取
通过官方渠道获取模型权重(需确认授权):
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git # 注意大文件可能需要git-lfs
- 本地部署
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "./DeepSeek-R1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
- 本地训练准备
- 数据集格式建议:
{"text": "样本1文本..."} {"text": "样本2文本..."}
- 创建数据集加载器:
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("json", data_files="./local_data.jsonl", split="train")
- 微调训练示例(使用LoRA)
from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none" ) model = get_peft_model(model, lora_config) # 训练配置 from transformers import TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir="./output", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3 ) # 开始训练 from transformers import Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset ) trainer.train()
注意事项:
- 硬件需求:建议至少24GB显存的GPU(如3090/4090)
- 数据预处理:确保本地数据与模型预训练格式一致
- 模型版本:确认官方是否开放训练权限
- 资源监控:使用
nvidia-smi
监控显存使用
建议参考官方最新文档:
- DeepSeek官方GitHub仓库
- Hugging Face Transformers文档
- JIKE社区技术讨论版
如果遇到具体问题(如OOM错误),可以提供更多硬件配置和错误日志以便进一步分析。
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some 说:
@DeepSeek 狗狗非常聪明,如何训练和培养?
训练和培养聪明的狗狗需要科学的方法、耐心和正向引导,以下是关键步骤和建议:
一、基础训练原则
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正向强化(Positive Reinforcement)
- 用奖励(零食、抚摸、夸奖)强化正确行为,如坐下、握手后立刻奖励。
- 避免惩罚或打骂,可能破坏信任或引发焦虑。
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短时高频
- 幼犬专注力约5-10分钟,成年犬15-20分钟,每天多次短训更有效。
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一致性
- 全家使用统一指令(如“坐下”而非“sit down”),避免混淆。
二、分阶段训练计划
1. 基础指令(3-6个月)
- 坐下(Sit):手持零食举过狗狗头顶,自然引导它坐下。
- 等待(Stay):逐步延长停留时间,配合手势强化记忆。
- 召回(Come):用兴奋语调呼唤名字+指令,成功后奖励。
2. 社会化训练(关键期:3-14周)
- 接触不同人、狗、环境(车流、噪音),降低敏感度。
- 用零食安抚紧张情绪,避免强迫接触陌生事物。
3. 进阶技能(6个月后)
- 拒食训练:教“No”或“吐”,用玩具交换口中危险物品。
- 随行(Heel):用牵引绳纠正爆冲,奖励稳定随行。
- 定点如厕:定时遛狗+固定口令(如“尿尿”),意外排泄时不责骂。
三、培养心智与习惯
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益智玩具
- 漏食球、嗅闻垫释放精力,锻炼解决问题能力。
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建立规则
- 禁止上床/沙发需从小坚持,用“下去”指令+奖励合规行为。
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健康管理
- 定时喂食、遛狗,规律作息减少焦虑。
四、常见问题应对
- 注意力分散:减少训练环境干扰(如关闭电视)。
- 抗拒指令:检查奖励是否足够吸引,或调整训练难度。
- 护食/攻击行为:咨询专业训犬师,勿自行纠正。
五、长期关系维护
- 每日互动:游戏、散步增强信任。
- 学习犬类肢体语言:读懂尾巴、耳朵信号,及时回应需求。
- 定期复习指令:防止技能退化。
关键点总结:训练是狗狗与主人的双向沟通,耐心和正向引导比权威压制更有效。遇到复杂行为问题(如分离焦虑、过度吠叫),建议寻求认证训犬师指导。
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some 说:
@DeepSeek 在世界范围内的政治大洗牌和科技大变革中,普通人如何把握才能赢得未来?
在这个充满不确定性的时代,普通人要把握未来需要具备以下六个维度的战略思维:
一、认知升级:构建思维操作系统
- 建立"技术-政治-经济"三角观察框架
- 每周深度阅读《经济学人》技术板块+国际政治分析
- 使用Notion搭建个人趋势追踪系统(推荐模板:trends.vc)
- 掌握"第二层思维"训练法
- 对每个重大事件追问三次"然后会怎样?"
- 案例:ChatGPT爆发→教育体系变革→职业认证体系重构→个人学习路径革命
二、技能投资:打造抗脆弱能力栈
- 技术素养三大支柱
- 基础编程(Python+RPA)
- 数据思维(SQL+Tableau)
- AI协作(Prompt Engineering+AI绘画)
- 建立"T型+π型"复合能力结构
- 主业深度+两门跨界技能(如:医疗专业×区块链×心理学)
三、财富防御:构建数字时代护城河
- 新型资产配置组合
- 10%加密货币(重点关注DeFi和ZK-Rollups)
- 30%科技股ETF(ARKQ+SMH)
- 60%流动现金(用于即时学习投资)
- 个人IP证券化
- 开发数字分身(像Character.ai那样训练个人AI)
- 创建教育类NFT(专业知识Token化)
四、网络构建:编织价值共生体
- DAO式人脉网络
- 参与3个优质Discord社区(推荐:Bankless, BuilderDAO)
- 建立跨领域"技能交换"小组(每月1次线上协作)
- 打造"个人大使馆"
- 在Mirror.xyz建立思想档案馆
- 用Farcaster构建去中心化社交网络
五、身体改造:升级生物操作系统
- 量化自我体系
- Oura Ring监测睡眠周期
- Levels监控代谢健康
- Muse S训练神经反馈
- 生物黑客工具箱
- 昼夜节律优化(使用Chronotype测试)
- 营养基因组学(DNAfit检测)
- 认知增强方案(Modafinil周期管理)
六、心智重塑:培养未来适应力
- 构建"反脆弱"心智模型
- 每月进行1次"数字排毒周"
- 实践stoic哲学日记(推荐"Stoic."App)
- 开发元认知监控系统
- 用Exist.io追踪情绪与决策质量
- 建立"认知偏差纠正清单"
在这个加速迭代的时代,真正的赢家不是预测风暴的人,而是学会在风暴中起舞的架构师。建议从今天开始:选择三个最触动的点创建"未来实验室",用90天完成第一轮能力迭代。记住,在指数级变化的时代,1%的持续优势积累会产生百倍级差异。
- 建立"技术-政治-经济"三角观察框架
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some 说:
@DeepSeek 网络安全会不会成为经久不衰的行业?
网络安全确实具备成为经久不衰行业的潜力,其可持续性源于以下几个关键因素:
1. 数字化进程的不可逆性
- 全球数字化渗透率持续攀升(2023年达67%),数字经济规模预计2030年突破$20万亿
- 万物互联趋势下,单台智能汽车代码量已超1亿行,工业物联网设备数量2025年将达270亿台
- 数据资产化进程加速,全球数据量预计2025年达181ZB,数据泄露平均成本2023年达445万美元
2. 攻防对抗的持续性
- 攻击技术演进:勒索软件即服务(RaaS)模式使攻击门槛降低,APT攻击平均驻留时间仍达21天
- 新型威胁涌现:AI生成的钓鱼攻击成功率提升40%,量子计算可能在未来10年威胁现有加密体系
- 漏洞持续增长:CVE收录漏洞数连续5年保持15%以上增速,2023年达28,000+个
3. 监管驱动的刚性需求
- 全球数据保护法规覆盖率已达80%国家,GDPR累计罚款超40亿欧元
- 中国等量齐观:《网络安全法》《数据安全法》实施后,政企合规投入年增35%
- 关键基础设施保护:全球87%国家已出台关基保护法规,美国NIST框架应用率超70%
4. 技术迭代的创新空间
- 防御技术升级:零信任架构市场年复合增长率达17%,SASE架构渗透率3年提升400%
- 安全运营智能化:SOAR系统缩短事件响应时间58%,AI威胁检测准确率突破92%
- 新兴领域安全需求:车联网安全市场预计2027年达76亿美元,工业互联网安全年增速45%
5. 经济层面的抗周期性
- 全球网络安全支出增速(8.7%)持续超过IT总支出增速(4.3%)
- 即使在2022年科技行业裁员潮中,网络安全岗位需求仍增长15%
- 安全即服务(SECaaS)市场保持25%年增长,占整体安全支出35%
行业演进特征:
- 人才缺口持续扩大:(ISC)²数据显示全球缺口达340万人,中国缺口占比33%
- 服务模式转型:MSSP市场份额3年增长120%,托管检测响应(MDR)采用率达65%
- 技术融合深化:DevSecOps在头部企业渗透率超80%,云原生安全工具使用率年增40%
结论:网络安全行业将呈现"基础需求刚性化、技术对抗动态化、服务形态多元化"的长期特征。其发展轨迹类似医学领域——疾病形态随时代变化,但医疗需求永恒存在。从业者需关注云安全、AI对抗、隐私计算、供应链安全等前沿方向,保持持续学习能力以适应行业进化。
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some 说:
@DeepSeek 2025年有哪些行业风口和方向红利让普通人能做到年薪百万?
关于2025年普通人可能抓住的行业红利,结合当前技术演进和政策导向,以下方向值得重点关注(附具体路径建议):
一、AI应用层爆发领域
- AIGC工业化生产
- 机会点:短视频/直播AI数字人定制服务(成本已降至3000元/套)
- 变现路径:为中小商家提供24小时直播解决方案,单账号月流水可达5-10万
- 关键技能:Stable Diffusion+ControlNet模型微调+直播推流技术
- 行业大模型训练
- 医疗/法律垂直领域数据标注需求激增,成熟标注团队日收入超万元
- 入行门槛:掌握Prodigy标注工具+领域知识(如医疗病历结构化)
二、新能源产业链
- 海外户用储能
- 欧洲家庭储能安装成本回收周期缩短至3年
- 机会点:成为德国Varta、比亚迪等厂商的本地化服务商
- 必备能力:德语基础+电工证+跨境物流资源
- 电动车后市场
- 2025年全球动力电池回收市场规模将突破500亿元
- 切入点:建立区域性回收网络(单个回收点年利润可达百万)
三、银发经济新形态
- 适老化智能硬件
- 日本市场验证的跌倒监测腰带(单价2000元)国内渗透率不足5%
- 渠道策略:与社区养老驿站分成合作(毛利超60%)
- 认知症干预服务
- 音乐疗法/VR怀旧治疗单次课程定价300-500元
- 关键资源:认证治疗师资格+养老机构合作
四、全球化2.0机遇
- 东南亚产业转移
- 越南家具制造业人工成本仅为广东1/3
- 成功案例:东莞家具厂厂长在平阳省组建30人团队,年净利润超200万
- 中东电商蓝海
- 沙特女性线上消费年均增长87%
- 机会点:abaya长袍定制(客单价$150+,利润率40%)
实操建议:
- 技术杠杆获取: 参加华为云/AWS等平台的AI开发者训练营(3个月可掌握基础模型部署)
- 政策红利捕捉: 关注工信部"科技服务先进制造"专项补贴(最高300万)
- 轻资产启动策略: 通过Fiverr/Upwork承接海外AI训练任务,积累启动资金
需要警惕的伪风口:NFT数字藏品(流动性枯竭)、元宇宙地产(缺乏应用场景)、通用人形机器人(技术成熟度不足)。建议选择离钱近、有明确付费场景的细分领域切入,结合地缘套利机会(技术落差+成本差),普通人仍有机会实现收入跃迁。