deepseek对话消失（deep dive session）

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！

本文目录一览：

• 1、deepseek如何删除聊天记录
• 2、Deepseek本地部署对话出现乱码怎么解决?
• 3、deepseek语音唤醒功能怎么设置
• 4、deepseek几个版本有什么区别?

deepseek如何删除聊天记录

点击该选项后deepseek对话消失，系统可能会要求确认是否要删除这些记录。请确保确实想要删除它们deepseek对话消失，因为一旦删除deepseek对话消失，这些记录将无法恢复。确认删除后，系统将会清除选定的聊天记录。请注意，以上步骤可能会因DeepSeek的版本或平台的不同而有所差异。

deepseek删除对话的步骤包括打开应用、进入对话列表、选择对话和确认删除。打开deepseek应用，通常可以在手机桌面或应用列表中找到它。点击打开后，进入应用的主界面。在主界面上，你会看到与不同联系人或群组之间的对话列表。这些对话可能按时间顺序排列，最新的对话通常显示在最上方。

在微信中，目前还不能直接使用DeepSeek功能。DeepSeek通常指的是一种基于深度学习的搜索技术，而微信主要是一个社交和通讯平台，没有内置这样的高级搜索功能。不过，如果你想在微信中进行内容搜索，可以使用微信的搜索功能来查找聊天记录、公众号文章、小程序等内容。

另外，微信本身也提供了一些搜索功能，虽然可能没有DeepSeek那么强大。在微信的搜索框中，你可以输入关键词来查找聊天记录、公众号文章、小程序等内容。这也可以满足一些基本的搜索需求。总的来说，如果你想在微信中使用类似DeepSeek的高级搜索功能，可能需要借助其他工具或平台来实现。

Deepseek本地部署对话出现乱码怎么解决?

1、在模型训练模块中选择合适的模型架构，并设置训练参数启动训练。利用自动调参功能优化模型性能。训练完成后，可将模型快速部署到云端或本地服务器，并通过API接口调用。高级功能探索：DeepSeek支持多任务学习，可以在一个模型中处理多个相关任务。提供模型压缩工具，减小模型体积，提升推理速度。

2、本地部署DeepSeek可以提供更高效的用户体验，并增强数据安全性与隐私保护。通过本地部署DeepSeek，用户可以直接在本地设备上运行模型，无需依赖网络连接，从而避免了网络延迟和不稳定的问题。这样可以确保快速响应和流畅的操作体验，特别是在处理大量数据或进行实时分析时，本地部署的优势更加明显。

3、本地部署的DeepSeek需要训练。DeepSeek虽然提供了预训练模型，但为了让模型更好地适应特定的应用场景和需求，通常还需要进行一定的训练。通过训练，模型可以学习到更多与具体任务相关的知识和模式，从而提高在实际应用中的性能和准确性。

4、本地部署DeepSeek的好处主要包括数据安全、处理速度、定制化服务以及成本控制。数据安全是本地部署DeepSeek的首要好处。由于数据存储在本地，而不是在云端，因此能大大降低数据泄露或被非法访问的风险。对于那些处理敏感信息或需要高度保障数据安全的企业来说，这一点至关重要。

deepseek语音唤醒功能怎么设置

1、如果是通过语音唤醒，只需唤醒小艺全屏态后，对小艺说“打开DeepSeek”或“启用DeepSeek模式”，即可开启该功能。这种方式在双手忙碌或想要快速获取信息时特别方便。如果是通过手动操作打开，需要先打开已经升级好的小艺应用，在界面上滑动至“发现”选项。

2、要设置DeepSeek语音唤醒功能，首先需要获取DeepSeek的API密钥，并在苹果设备上通过快捷指令App创建一个新的快捷指令来调用DeepSeek的API。具体来说，设置步骤如下：获取DeepSeek API密钥。前往DeepSeek官网，注册并登录账号，然后在个人中心找到并复制你的专属API密钥。

3、你可以通过语音唤醒小艺，并说“打开深度搜索模式”或“启用DeepSeek”来激活该功能。或者，在小艺助手的设置中找到【高级功能】，选择【AI模型切换】，然后选择【DeepSeek联网版】。优化使用体验：为了获得更好的使用体验，建议关闭“智能省电”功能，并在WLAN设置中开启“网络加速”。

deepseek几个版本有什么区别?

DeepSeek的各个版本在功能、性能和应用场景上有所不同。DeepSeek-V1：这是DeepSeek的起步版本，主打自然语言处理和编码任务。它支持高达128K标记的上下文窗口，能够处理较为复杂的文本理解和生成任务。然而，它在多模态能力上有限，主要集中在文本处理，对图像、语音等多模态任务的支持不足。

DeepSeek R1和V3在设计目标、核心能力、架构、训练方法及应用场景上存在显著差异。DeepSeek R1专为复杂推理任务设计，它强化了在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。这款模型通过大规模强化学习技术进行训练，仅需极少量标注数据就能显著提升推理能力。

DeepSeek R1基于强化学习优化的架构，有不同规模的蒸馏版本，参数范围在15亿到700亿之间。DeepSeek V3采用混合专家架构，拥有高达6710亿的总参数，但每次推理仅激活370亿参数。训练方式：DeepSeek R1的训练过程注重思维链推理，其中R1-zero主要使用强化学习，而DeepSeek R1增加了监督微调阶段。

DeepSeek R1和V3的主要区别在于它们的设计目标、技术架构和应用场景。DeepSeek R1专注于高级推理任务，它利用强化学习技术来提升推理能力，特别适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景。

DeepSeek R1和V3的主要区别在于模型定位、架构、性能表现以及应用场景。DeepSeek R1是推理优先的模型，它侧重于处理复杂的推理任务。这款模型采用稠密Transformer架构，特别适合处理长上下文，但相应的计算资源消耗会稍高。R1在数学、代码生成和逻辑推理等领域表现出色，性能与OpenAI的某个版本相当。