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R1 本地部署，跳过审查
怪不得服务稳定了

Deepseek 现在调整为仅允许+86 手机号注册

终于轮到海外找虚拟手机号服务了
测了一下午，初步结论：

Deepseek很好解决了「下限」门槛问题，通过推理，填充了用户「未言之意」，从而补全上下文，实现了高质量回复。

「上限」对比，目前还是Claude 3.5 Sonnet最强。
开个帖收集下 deepseek 好玩的内容玩法。写古诗词的炸群了，写金刚经的也炸群了😏
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揭秘DeepSeek：一个更极致的中国技术理想主义故事
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杯子里的鲸鱼（含教程）

准备开一个新系列，这些系列会探索一些短小的AI特效效果！每个效果都会含如何制作的快速教程～！

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Crazy！！！在我孱弱性能的老手机上，尝试了本地离线跑DeepSeek-R1蒸馏的Qwen1.5B，竟然效果出奇的好！！才1.5B的参数规模，就能完整推理。
虽然是纯CPU推理，但目测也有10 tokens/s以上的吞吐率😲惊了
能在边缘设备上跑有CoT思维链的大模型，这哪怕放在1个月前，也是不敢想😵而且1.5B模型拥有深度思考能力，1个月前也是不敢想的。
简直打开端侧未来想象空间！
DeepSeek R1 + 深度研究 + Ollama 新玩法：
下载Ollama Deep Researcher，在本机装好 R1 。
然后给 R1 一个主题，观察它搜索网络、学习、反思、搜索更多内容。
它会自动重复此过程， 想让它研究多久，它就研究多久。
最后它会给出一份研究彻底的报告，报告附有它看过的所有信息来源。

该项目和模型全部开源。

M1 的 Mac 就可以跑起来

Ollama Deep Researcher GitHub 地址：https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher

DeepSeek R1 Ollama 模型地址：https://ollama.com/library/deepseek-r1
去年的时候，我问 deepseek的人，你们模型为什么做的好？
那位同志说，因为我们老板在自己读论文，写代码，搞招聘。
这句话还是挺有力量的，确实，时间花在哪里，哪里就容易出效果，听着很简单，但真相就是这么简单。
哦，顺带分享下一个使用小技巧，推理模型的正确打开方式

Gemini 2.0 flash thinking版本的免费token是1M Token，由于AI Studio并不具备联网能力，那么你就用Mac的双开窗口，左侧是DeepSeek R1+ 联网模式，右侧是Google AI Studio，Gemini 2的作用，就是将R1的推理过程的提示词，进行升级与优化，并协助你进行「推理提示词」+「指令提示词」进行双重优化，然后再复制过来，在DeepSeek R1进行提问。

多试几次，你才会知道，为何我沉迷于推理模型不可自拔了。
很有创意
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