DeepSeek-VL是目前DeepSeek系列中专门支持图片识别的多模态模型，具备高分辨率图像输入、多场景物体识别及跨模态理解能力。以下是其核心特点：
高精度图像处理
支持1024x1024分辨率的大尺寸图片输入，能识别细小物体，适用于目标检测、图像分析等高精度需求场景。
通用多模态能力
可同时解析逻辑图、网页、科学文献、自然图像等复杂数据，结合文本与视觉信息进行综合判断，例如识别菜品、场景或科学图表。
中文适配优化
针对中文自然语言描述生成或识别图片内容，在本地化应用中表现优于部分国际主流模型。
动态场景适应性
在复杂图像中能捕捉细微信息（如重叠物体），但可能存在个别误判（如将炸鸡块识别为炒豆），需结合人工校验提升准确性。
若需处理图像与文本混合任务，DeepSeek-VL是当前首选，后续可关注模型迭代以进一步提升细节识别能力。
DeepSeek 最好的模型是 DeepSeek-V3，它在多个基准测试中表现卓越，拥有 6710 亿参数，速度快且性价比高。 DeepSeek-V3 凭借其庞大的 6710 亿参数实现了更细致的理解和文本生成。它采用 Mixture-of-Experts（MoE）架构提高效率，如同拥有一组专家，每项任务只咨询合适的专家，这使得模型更快、更高效。在 14.8 万亿个高质量 token
目前接入DeepSeek大模型的企业和平台覆盖互联网、汽车、政务、教育、医疗等多个领域，包括百度文心一言、极狐汽车、阿里云、国家超算互联网平台、马蜂窝、顺丰同城、网易《逆水寒》、中国电信天翼云等头部厂商，以及多地政务系统和高校科研机构 。这些合作方通过API接入、本地化部署或深度集成等方式，将DeepSeek的智能能力应用于客服、搜索、内容生成、智能座舱等场景
DeepSeek模型是一款高性能的大语言模型，由深度求索公司开发，适用于文本生成、对话能力、代码编写、数学计算和推理任务等多种场景。以下是如何使用DeepSeek模型的详细步骤： 1. 准备工作 选择模型版本 ：DeepSeek系列包括DeepSeek-R1、DeepSeek-V3等不同版本，根据任务需求选择合适的模型。例如，DeepSeek-R1在数学、代码和自然语言推理等任务上表现尤为出色
DeepSeek目前拥有六大核心模型 ，分别覆盖通用语言处理、代码生成、数学推理、多模态交互、对话优化及高效计算领域，专精化设计 显著提升垂直场景任务效率。 DeepSeek-LLM系列 通用大语言模型，擅长文本生成、对话交互与内容创作，提供7B和67B两种参数规模，采用预规范化Transformer架构，平衡性能与资源消耗。 DeepSeek Coder 专为编程设计，支持多语言代码生成与补全
电子厂的AOI（自动光学检测）是通过高精度视觉技术实现电子产品自动化质量检测的核心环节，主要用于检测焊接缺陷、元件错位、短路等问题，提高生产效率和产品可靠性。 AOI编程的核心任务是为设备设置精准的检测逻辑。工程师首先根据产品特性编写测试程序，明确需要扫描的区域（如焊点、元件位置）和判定标准（如元件偏移阈值）。随后通过调试优化参数，例如调整光源亮度、相机焦距和图像处理算法
电子厂AOI岗位工作强度中等 ，需要长时间站立和专注 ，但自动化程度高 且体力消耗低于传统流水线 。具体累不累因人而异，主要取决于岗位类型、工作环境和适应能力。 工作内容与强度 AOI（自动光学检测）岗位主要负责通过设备检测产品质量，如电路板缺陷、焊接问题等。工作以操作电脑和监控设备为主，体力消耗较小 ，但需长时间保持注意力集中 ，避免漏检
AOI检验员工作稳定且发展前景良好，适合对电子制造质检领域感兴趣的人群，其薪资福利可观，并有清晰的晋升路径。 AOI检验员主要负责利用自动光学检测（AOI）设备对电子元件、电路板焊点等进行视觉检测，确保产品质量符合生产标准。岗位职责明确，通常包括设备操作、参数调试、数据记录、不良品分析与反馈等。工作中需结合AOI自动化技术与人工目检经验，识别元件偏移、虚焊、短路等瑕疵
AI人工智能从事的工作涵盖多个领域，包括电商、教育、金融、医疗、制造、农业等，具体表现为预测分析、智能客服、个性化推荐、虚拟助手、图像识别等应用。 主要工作领域 电商与零售 AI用于个性化推荐，提升用户购物体验。 通过预测分析优化库存管理和物流调度。 教育与培训 开发智能教育平台，提供个性化学习内容。 利用AI技术进行自动化批改和智能答疑。 金融与保险 AI用于欺诈检测、信用评分和风险评估。
电子厂CE（Chief Engineer）是负责工厂整体技术管理和研发工作的核心岗位，主要职责包括技术规划、生产优化、设备管理和团队领导。 该岗位需要统筹电子制造全流程，确保技术先进性、生产效率和产品质量，是连接研发与生产的关键桥梁。 技术管理与创新 CE主导工厂技术路线制定，评估新工艺、新材料应用可行性，推动自动化与智能化升级。例如，在SMT（表面贴装技术）产线引入AI质检系统
电子厂ME工程师（制造工程师）是负责生产全流程优化与技术支持的核心角色， 主要工作涵盖设备管理、工艺改进、问题解决及标准化流程制定，旨在提升生产效率与产品质量。 PCB设计与生产优化 ：主导手机等电子产品的PCB布局与3D堆叠设计，与硬件团队协作确保产品设计可行性；优化生产线工艺，跟踪从试产到量产的工艺稳定性，快速解决零件打样和试产问题。 设备维护与生产支持
电子厂的AE（Application Engineer）是应用工程师，主要负责芯片产品的终端验证、技术支持和客户需求对接，是连接设计与市场的关键桥梁。 其核心职责包括调试参考设计板、解决产品Debug问题、撰写技术文档，并需具备微电子专业背景及跨部门协作能力。 电子厂AE的具体工作可分为三方面： 技术验证与调试 ：主导芯片在终端应用场景的性能测试
根据权威信息，DeepSeek的版本选择需根据使用场景和需求决定，主要分为以下四类： 一、基础语言模型（LLM） DeepSeek V3 参数规模 ：6710亿参数 特点 ：混合专家架构，支持多语言处理，生成速度提升3倍，性能对标GPT-4o1，适用于知识问答、代码生成等复杂任务。 轻量级版本 如 DeepSeek LLM 6.7B （670亿参数）和 DeepSeek LLM 7B
线路板AOI岗位是自动光学检测岗位 ，主要负责通过光学检测设备检查线路板的生产质量，包括焊接点、元器件贴装等是否符合要求。其核心职责是排查不良情况，提高产品良率 。 1. 岗位职责 检测线路板质量 ：通过AOI设备，检查线路板的焊点、元器件贴装等是否出现少锡、连锡、缺件等问题。 分析异常情况 ：对检测中发现的不良情况进行记录和分析，找出问题原因，并提出改进建议。 报告生成与反馈 ：整理检测数据
DeepSeek生成的文字可通过特定提示词直接下载为Word文档，无需复制粘贴，其核心在于利用HTML格式的下载功能实现一键导出，操作简单高效。 关键步骤 ：在DeepSeek输入框中输入带排版要求及HTML下载指令的提示词，如"将生成内容用html格式输出，页面需有直接下载word文档的功能"，并明确排版细节（如标题字体、行距、段落格式）。AI会生成含HTML代码的响应
电子厂的AVI（自动视觉检测系统）是一种利用高精度摄像头和图像处理技术，对电子产品进行自动化外观检测的设备，核心功能包括 缺陷识别**、尺寸测量 和质量分拣 ，大幅提升生产效率和产品一致性。** 缺陷识别 ：通过高速摄像头捕捉产品表面图像，结合AI算法快速检测划痕、污渍、焊接不良等微小缺陷，准确率可达99%以上，替代传统人工目检。 尺寸测量 ：自动比对产品与设计图纸的尺寸差异，确保零部件装配精度
手机DeepSeek无法输入文字的问题可能由以下原因导致，建议优先参考官方解决方案： 应用版本过旧或未更新 检查应用是否为最新版本，通过应用商店更新至最新版本，以修复已知漏洞或兼容性问题。 网络连接异常 确保设备网络畅通，尝试切换Wi-Fi/移动数据，或重启路由器后重试。 系统资源不足 关闭后台应用释放内存，或重启手机以清理临时文件，提升应用运行效率。 输入法冲突 检查是否安装了其他输入法
DeepSeek文字导出可通过复制粘贴、截图或使用API接口实现，核心方法包括直接提取文本、保存为图片及批量自动化处理。 以下分点介绍具体操作方式： 复制粘贴导出 在DeepSeek对话界面选中需要导出的文字内容，按Ctrl+C （Windows）或Command+C （Mac）复制，再粘贴到文档、笔记或聊天工具中。此方法适合少量文本的快速导出，但格式可能丢失。 截图保存为图片
在DeepSeek中复制文字的核心方法包括基础快捷键操作、精准选择部分文本以及处理特殊网页内容，用户可根据需求选择最适合的方式高效提取信息。 基础复制方法 ：选中文字后，使用快捷键Ctrl+C （Windows）或Command+C （Mac）即可完成复制，适用于大多数场景。 部分文本精准复制 ：在移动端长按文本，选择“文本选择”功能自由框选内容后点击“拷贝”
