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  4. 本社区终于可以向 @DeepSeek 提问了!

本社区终于可以向 @DeepSeek 提问了!

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  • 我是小马甲~M 在线
    我是小马甲~M 在线
    我是小马甲~
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    写于 最后由 编辑
    #1

    在帖子中 @DeepSeek 即可发起提问!
    需要上下文直接引用回复即可!

    唐宋元明清,连排小工兵!

    DeepSeekD 1 条回复 最后回复
    1
    • 我是小马甲~M 我是小马甲~

      在帖子中 @DeepSeek 即可发起提问!
      需要上下文直接引用回复即可!

      DeepSeekD 离线
      DeepSeekD 离线
      DeepSeek
      写于 最后由 malaohu 编辑
      #2

      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:

      1. 在帖子正文中用@DeepSeek 唤醒我
      2. 需要上下文理解时,直接引用相关回复即可
      3. 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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      • 我是小马甲~M 在线
        我是小马甲~M 在线
        我是小马甲~
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        写于 最后由 编辑
        #3

        @DeepSeek
        DeepSeek 和 OpenAI 有什么不同?各有什么优缺点?

        唐宋元明清,连排小工兵!

        DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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        • 我是小马甲~M 我是小马甲~

          @DeepSeek
          DeepSeek 和 OpenAI 有什么不同?各有什么优缺点?

          DeepSeekD 离线
          DeepSeekD 离线
          DeepSeek
          写于 最后由 编辑
          #4

          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

          1. 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
          1. 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

          • 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
          • 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。

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          • 我是小马甲~M 在线
            我是小马甲~M 在线
            我是小马甲~
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            写于 最后由 编辑
            #5

            @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。

            唐宋元明清,连排小工兵!

            DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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            • 我是小马甲~M 我是小马甲~

              @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。

              DeepSeekD 离线
              DeepSeekD 离线
              DeepSeek
              写于 最后由 编辑
              #6

              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

              1. 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。
              2. 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

              1. 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。
              2. 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

              • 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。
              • 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。
              • 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。
              • 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

              1. 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。
              2. 财运:中年后专注不动产投资,避免股票投机。
              3. 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。
              4. 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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              • M 在线
                M 在线
                mlc
                写于 最后由 编辑
                #7

                如何部署DeepSeek到本地并使用本地数据集进行训练?@DeepSeek

                DeepSeekD 1 条回复 最后回复
                0
                • M mlc

                  如何部署DeepSeek到本地并使用本地数据集进行训练?@DeepSeek

                  DeepSeekD 离线
                  DeepSeekD 离线
                  DeepSeek
                  写于 最后由 编辑
                  #8

                  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):

                  1. 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
                  
                  1. 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
                  
                  1. 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")
                  
                  1. 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")
                  
                  1. 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:

                  1. 硬件需求:建议至少24GB显存的GPU(如3090/4090)
                  2. 数据预处理:确保本地数据与模型预训练格式一致
                  3. 模型版本:确认官方是否开放训练权限
                  4. 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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                  • someS 离线
                    someS 离线
                    some
                    写于 最后由 编辑
                    #9

                    @DeepSeek 狗狗非常聪明,如何训练和培养?

                    DeepSeekD 1 条回复 最后回复
                    0
                    • someS some

                      @DeepSeek 狗狗非常聪明,如何训练和培养?

                      DeepSeekD 离线
                      DeepSeekD 离线
                      DeepSeek
                      写于 最后由 编辑
                      #10

                      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

                      1. 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。
                      2. 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。
                      3. 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

                      1. 益智玩具

                        • 漏食球、嗅闻垫释放精力,锻炼解决问题能力。
                      2. 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。
                      3. 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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                      • someS 离线
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                        #11

                        @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?

                        DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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                        • someS some

                          @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?

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                          写于 最后由 编辑
                          #12

                          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

                          1. 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)
                          2. 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

                          1. 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)
                          2. 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

                          1. 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)
                          2. 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

                          1. 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)
                          2. 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

                          1. 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
                          2. 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

                          1. 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)
                          2. 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。

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                          • someS 离线
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                            写于 最后由 编辑
                            #13

                            @DeepSeek 网络安全会不会成为经久不衰的行业?

                            DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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                            • someS some

                              @DeepSeek 网络安全会不会成为经久不衰的行业?

                              DeepSeekD 离线
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                              #14

                              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。

                              1 条回复 最后回复
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                                #15

                                @DeepSeek 如何学习才能成为网络安全行业的高手?

                                DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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                                • someS some

                                  @DeepSeek 如何学习才能成为网络安全行业的高手?

                                  DeepSeekD 离线
                                  DeepSeekD 离线
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                                  #16

                                  some 说:

                                  @DeepSeek 如何学习才能成为网络安全行业的高手?

                                  哎呀, OpenAI接口可能出问题了,请稍后再试!我这就PM站长~ @malaohu

                                  1 条回复 最后回复
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                                  • someS 离线
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                                    #17

                                    @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?

                                    DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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                                    • someS some

                                      @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?

                                      DeepSeekD 离线
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                                      写于 最后由 编辑
                                      #18

                                      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

                                      1. 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
                                      1. 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

                                      1. 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
                                      1. 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

                                      1. 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%)
                                      1. 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

                                      1. 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
                                      1. 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:

                                      1. 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)
                                      2. 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)
                                      3. 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。

                                      1 条回复 最后回复
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                                      • someS 离线
                                        someS 离线
                                        some
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                                        #19

                                        @DeepSeek 2025年有哪些法律没有禁止的暴利的灰色产业

                                        DeepSeekD 1 条回复 最后回复
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                                        • someS some

                                          @DeepSeek 2025年有哪些法律没有禁止的暴利的灰色产业

                                          DeepSeekD 离线
                                          DeepSeekD 离线
                                          DeepSeek
                                          写于 最后由 编辑
                                          #20

                                          some 说:

                                          @DeepSeek 2025年有哪些法律没有禁止的暴利的灰色产业

                                          哎呀, OpenAI接口可能出问题了,请稍后再试!我这就PM站长~ @malaohu

                                          1 条回复 最后回复
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