DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎,结合深度学习与自然语言处理,提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek,感受未来智能搜索的无限可能!
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deepseek微信使用教程
1、通过微信AI搜索使用DeepSeek:打开微信,点击首页右上角“搜索”按钮,若看到“AI搜索”功能入口(位于搜索框下方),点击进入后选择“深度思考”模式,即可调用DeepSeek-R1模型。这种方法适合快速获取实时信息,回答会标注来源,且支持结果一键转发。
2、微信DeepSeek的使用方法主要包括以下几个步骤:了解DeepSeek DeepSeek是微信内置的一个深度搜索功能,旨在帮助用户更高效地查找微信内的信息,包括聊天记录、文件、图片、视频等。启用DeepSeek 注意:目前,DeepSeek并非一个独立的应用或功能按钮,而是集成在微信的搜索功能中。
3、第一种,你可以直接在微信搜索栏里使用。打开微信,点击顶部的搜索框,然后点击“AI搜索”。在左下角选择“深度思考”,就可以开始使用DeepSeek了。如果你的账号还没被灰度到,可能看不到“AI搜索”,那就需要耐心等待全面开放。第二种方法是通过“腾讯文档”小程序。
4、首先,你可以尝试在微信的搜索框中直接使用DeepSeek。打开微信聊天页顶部的搜索框,点击“AI搜索”按钮,然后选择“深度思考-R1”。这种方式可以让你直接在微信中利用DeepSeek的AI能力,进行信息的深度搜索和思考。其次,你可以利用微信的浮窗功能来使用DeepSeek。
deepseek底层用了什么开源模型
DeepSeek底层使用了基于Transformer框架的开源模型。DeepSeek作为一个开源大模型,它的技术实现融合了前沿的大模型架构与自主创新。在模型的底层,它采用了Transformer框架,这是一种在自然语言处理领域广泛使用的深度学习模型架构。
DeepSeek开源大模型是一款由深度求索团队开发的大规模预训练语言模型,以其高效推理、多模态融合及在垂直领域的深度优化而闻名。DeepSeek基于Transformer架构并通过技术创新如MoE(混合专家)架构来降低计算复杂度,提升模型效率。
DeepSeek在2025年开源周开源了多项技术,包括FlashMLA、DualPipe、EPLB、3FS和Smallpond。FlashMLA:于2月24日开源,是针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核,支持变长序列处理。它通过优化MLA解码和分页KV缓存,提高LLM推理效率,尤其在H100 / H800高端GPU上性能出色。
DeepSeek Coder是面向编码任务的开源模型,训练数据中87%为代码,适合软件开发。DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型,性能接近GPT-4,适用于广泛的语言任务。DeepSeek-V2采用了多头潜在注意力和DeepSeekMoE架构,提高了效率和经济性,支持完全开源和商用。
英伟达H800芯片是DeepSeek训练模型时明确使用的一种,据说他们使用了2048颗这样的芯片来训练出6710亿参数的开源大模型。有分析师推测DeepSeek可能还拥有一定数量的英伟达H100芯片,尽管由于美国出口管制等因素,DeepSeek无法公开承认或证实这一点。
deepseek接入微信的详细教程
1、使用docker一键启动,并扫码登录微信小号。这样,你就可以通过微信与DeepSeek进行交互了。而接入微信公众平台则稍微复杂一些,需要更多的配置和开发工作。主要步骤如下:注册并认证微信公众号,获取AppID和AppSecret。准备服务器,并配置HTTPS,因为微信公众平台要求服务器必须使用HTTPS。
2、首先,你需要在DeepSeek官方网站上注册并获取API Keys。这是连接DeepSeek服务和你的微信群的关键。接下来,你需要准备一台可以运行Docker的服务器。这台服务器可以是云服务器,例如阿里云、腾讯云等提供的轻量级实例。服务器的操作系统推荐选择Ubuntu,因为它对Docker的支持较好。
3、启动服务并扫码登录微信。在docker-compose.yml文件所在目录下,打开命令行窗口,输入命令启动服务。然后,通过查看日志或Docker Desktop面板找到微信登录二维码,扫描二维码用微信登录。另外,如果你觉得以上步骤过于复杂,还有另一种简单的方法可以接入DeepSeek:直接在微信中搜索并使用“ima知识库”小程序。
4、要将DeepSeek接入微信,可以通过使用开源项目chatgpt-on-wechat(简称cow)来实现。下面是具体的操作步骤:获取DeepSeek的API Key。首先,你需要在DeepSeek的开发者平台上注册一个账号(如果还没有的话),然后创建一个API Key。这个API Key是调用DeepSeek API的凭证,一定要妥善保存。安装Docker。