教你把 deepseek 内嵌到 wps

将DeepSeek内嵌到WPS办公软件中,可以实现AI辅助写作、智能排版、数据分析等功能,大幅提升办公效率。‌ 以下是具体操作步骤和注意事项:

  1. 下载DeepSeek插件
    访问DeepSeek官网或应用商店,下载与WPS兼容的插件版本。确保插件支持你的操作系统(如Windows或macOS)。

  2. 安装并激活插件
    运行安装程序,按照提示完成安装。打开WPS后,在菜单栏或工具栏中找到DeepSeek插件图标,点击登录或激活账户。

  3. 功能调用与使用

    • 智能写作‌:在WPS文档中,通过插件调用DeepSeek的AI写作功能,输入关键词或提纲即可生成内容。
    • 数据分析‌:在WPS表格中,使用DeepSeek的公式辅助或数据预测功能,快速处理复杂数据。
    • 智能排版‌:选中文本后,通过插件一键优化格式、调整段落或生成目录。
  4. 注意事项

    • 确保WPS为最新版本,避免兼容性问题。
    • 部分高级功能可能需要订阅DeepSeek的付费服务。
    • 定期更新插件以获取新功能和性能优化。

通过以上步骤,你可以轻松将DeepSeek集成到WPS中,实现更智能、高效的办公体验。

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你适合下一个deepseek是什么意思

“你适合下一个DeepSeek”通常指个人或企业是否具备使用DeepSeek AI技术的能力与场景需求,核心评估维度包括技术适配性、资源投入、应用目标及长期价值。 技术适配性 若涉及编程、数据分析或内容创作 ,DeepSeek的代码生成、逻辑推理与多模态处理能力可显著提升效率。 非技术用户可通过其交互式问答、文档整理 等功能快速上手,但需适应AI辅助的工作流程。 资源与成本 硬件要求

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deepseek是谁参与

​​DeepSeek是由一群来自中国顶尖高校的年轻天才团队打造的AI大模型项目,核心成员包括创始人梁文锋、北大物理系高华佐、北邮曾旺丁等,团队不足140人却以“高人才密度”和本土创新力闻名,主导了全球性价比最高的开源大模型研发。​ ​ DeepSeek的创始人梁文锋是浙江大学信息与通信工程硕士,曾创立量化对冲基金幻方量化,2023年转型AI领域。他坚持“看能力不看经验”的用人理念,聚集了清华

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关于deepseek你有哪些疑问

​​关于DeepSeek,用户最常问的包括其功能、使用门槛、安全性、应用场景及版本区别,同时担心隐私泄露和答案准确性等问题。​ ​ DeepSeek是一个由杭州深度求索人工智能公司开发的多模态大语言模型,具备强大的深度学习与自然语言处理能力,支持数据挖掘、文本生成、图像解析等多领域应用。其​​学习门槛低​ ​,提供丰富教程与多语言支持,适合新手快速上手;采用高级加密技术保护数据安全

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生成式ai跟以前的人工智能的区别

生成式AI与传统AI的核心区别在于其功能和应用场景。传统AI侧重于数据分类、预测和识别,而生成式AI则致力于创造新内容 。以下是两者的具体差异: 1. 核心功能 传统AI :基于规则和大量数据,主要用于识别模式、分类数据和预测结果。例如,图像识别、语音识别和金融风险评估。 生成式AI :利用深度学习模型(如生成对抗网络GANs、变分自编码器VAEs)创造新内容,如文本、图像、视频和音频等。例如

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生成式ai概述

‌生成式AI是一种能够自主创造文本、图像、音频等内容的人工智能技术,其核心能力包括 ‌内容原创性‌、 ‌多模态输出‌和 ‌高度拟真性‌。 ‌ ‌核心原理 ‌ 生成式AI基于深度学习模型(如GPT、Stable Diffusion等),通过海量数据训练学习规律,利用神经网络预测并生成符合逻辑的新内容。典型技术包括生成对抗网络(GAN)和Transformer架构。 ‌应用场景 ‌ ‌创意领域 ‌

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中国生成式ai有哪些

​​中国生成式AI已形成“互联网巨头+初创企业”的双轨格局,覆盖文本、图像、音频、视频等多模态领域,并在通用大模型和垂直场景中实现技术突破。​ ​百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元等大厂产品与月之暗面Kimi、MiniMax等新锐力量共同推动行业创新,部分模型性能已对标国际顶尖水平。 ​​互联网巨头全链条布局​ ​ 百度文心一言支持对话、创作与文档生成;阿里通义千问涵盖多语言互译与代码编写

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生成式ai手机是什么

​​生成式AI手机是基于大规模预训练模型实现多模态交互、本地化智能处理与情境感知的全新一代智能终端,其核心亮点在于摆脱云端依赖并重构人机协作方式。​ ​ 生成式AI手机通过内置大模型本地算力或云边协同架构,支持文本、图像、视频等多形式内容生成。例如,用户可直接调用手机内模型进行文案创作或图像编辑,无需依赖第三方应用。此类设备配备专用神经网络芯片(如NPU),结合大容量内存与高速通信模块

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deep seek是干啥的

Deep Seek 是一家中国初创公司开发的人工智能工具,专注于通用人工智能底层模型的研究,其目标是通过高效的技术推动人工智能在商业和学术领域的广泛应用。 主要功能 智能问答与文本生成 :Deep Seek 的大语言模型支持高效完成各种任务,包括自动生成内容、解答问题等。 逻辑推理与数学能力 :其模型 Deep Seek-R1 擅长逻辑推理和数学计算,能够实时解决问题,表现与 OpenAI 的

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deepseek什么时候发明的

​​DeepSeek(深度求索)于2023年5月由浙江大学毕业生梁文锋创立,并获得量化对冲基金幻方量化的支持,专注于开源大语言模型(LLM)的研发。​ ​其首款模型DeepSeek Coder于同年11月发布,标志着这一AI新星的正式崛起。此后,DeepSeek通过混合专家架构(MoE)、强化学习等技术迭代,迅速成为全球AI领域的重要参与者。 ​​创立背景​ ​

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deep seek创始人的简介

DeepSeek的创始人是‌前阿里巴巴高管周靖人 ‌,他作为‌阿里云智能首席科学家 ‌主导了多项AI核心技术研发,后创立专注于‌大模型与搜索技术 ‌的深度求索公司。以下是关于他的关键信息: ‌技术背景 ‌ 周靖人拥有哥伦比亚大学计算机博士学位,专攻分布式系统与大数据处理,曾在微软研究院参与核心AI项目,2015年加入阿里后推动ET大脑、通义千问等AI产品落地。 ‌阿里云核心贡献 ‌

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生成式ai会带来怎样的改变

​​生成式AI正以三大核心变革重塑社会生态——内容生产模式、信息传播路径及人机互动方式将被彻底颠覆,同时催生虚拟世界与智能经济新范式。​ ​ ​​1. 内容生产的自动化与质效跃升​ ​ 生成式AI通过算法、模型与大数据的融合,实现了从UGC(用户生成内容)到AIGC(AI生成内容)的跨越。基于递归生成模型与对抗神经网络,AI不仅能快速积累用户反馈更新内容,还能合成高度逼真的多模态素材

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deepseek股票最早是多少一股

DeepSeek股票最早发行价格为每股18.00美元 ,上市首日表现亮眼,开盘价即较发行价上涨约15%,最终以20.50美元 收盘,涨幅达14.44% ,总市值突破20亿美元 ,成为市场关注的热点。 1. 发行背景 DeepSeek的IPO吸引了大量投资者关注,其作为一家专注于人工智能技术的公司,凭借在大型语言模型、机器学习等领域的技术突破,受到资本市场的高度期待

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生成式ai如何保护隐私

​​生成式AI通过技术手段与法规协同构建隐私保护体系,核心措施包括数据脱敏、差分隐私、内容审核及用户授权机制,确保训练数据安全且生成内容不泄露敏感信息。​ ​ ​​数据源头管控​ ​:采用匿名化处理、加密技术及数据最小化原则,确保训练数据不包含可识别个人信息。开发者需遵循《生成式人工智能服务管理行办法》,合法获取数据并建立生命周期管理机制。 ​​隐私增强技术​ ​

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生成式ai如何改变医疗

​​生成式AI通过革新诊断、个性化治疗、流程自动化和提升医疗公平性,正在重塑现代医疗模式,尤其体现在提升诊断精准度、减轻医护负担、加速医学创新三大方向。​ ​ 生成式AI利用大语言模型和多模态技术高效解析复杂医疗数据,​​辅助医生实现更快、更准的诊断​ ​。例如,基于患者影像数据与病史的多模态分析,可精准识别心血管风险或罕见病生物标志物。上海东方医院的AI系统已能辅助诊断复杂跨学科疾病

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生成式ai如何重塑岗位

生成式AI正在通过自动化重复任务 、增强创意产出 和催生新兴职业 三大路径重塑岗位结构,其影响已覆盖客服、编程、设计等主要领域,形成“替代-升级-创造”的转型闭环。 1. 自动化低效环节,释放人力价值 客服行业60%的重复咨询可由AI处理,人工转向复杂问题解决;数据科学家将时间从数据清洗转向模型优化,效率提升57%。 2. 人机协作激发高阶能力 设计师借助AI工具快速生成原型,聚焦创意迭代

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生成式ai幻觉原因

生成式AI出现幻觉(即产生不准确或虚构内容)的核心原因在于‌模型训练数据的局限性 ‌、‌概率驱动的输出机制 ‌以及‌缺乏真实世界反馈 ‌。以下是具体原因分析: ‌训练数据偏差与缺失 ‌ 生成式AI依赖海量数据训练,若数据包含错误信息、片面观点或知识盲区,模型会复现这些缺陷。例如,医学领域未更新的数据可能导致AI生成过时治疗方案。 ‌概率生成的本质缺陷 ‌ AI通过计算词序列概率生成内容

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deepseek是靠什么盈利的

​​DeepSeek的盈利模式围绕开源生态、技术授权与企业级服务展开,核心策略包括云服务合作分成、行业定制化解决方案及开发者生态变现​ ​。其开源免费的大模型不直接收费,而是通过生态协同实现商业化,例如与云厂商的API调用分成、金融医疗等领域的私有化部署服务,以及硬件适配与数据增值服务。 ​​开源技术驱动的间接盈利​ ​ 开源模型吸引开发者与云服务商接入,形成技术生态闭环。例如,阿里云

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deepseek的商业模式

DeepSeek的商业模式采用“基础模型免费+增值服务收费”的模式,面向不同行业提供深度定制化解决方案,并通过API调用收费覆盖个人开发者、小微企业以及行业客户的需求。这种模式尤其适用于对数据隐私、合规性要求较高的领域,如金融、医疗等。 1. 分层服务覆盖多客群 基础层(C端用户) :面向个人开发者和小微企业,提供API调用收费模式,按Token消耗量计费。 增值服务(B端用户) :针对行业客户

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常用的ai大模型有哪些

​​常用的AI大模型涵盖通用与垂直领域,技术特点涵盖单模态、多模态及开源、闭源等形态,代表性产品包括OpenAI的GPT系列、Google的Gemini系列、Meta的Llama系列以及百度的文心一言和阿里的通义千问等。​ ​ 单模态AI大模型专注处理单一类型数据,如文本模型GPT-3.5、GPT-4和Claude 3等通过强大的语义理解和生成能力广泛应用于内容创作与编程辅助

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deepseek开源如何盈利

DeepSeek开源后通过多元化的商业策略实现盈利,核心路径包括企业级API服务、定制化解决方案、技术授权与生态合作,同时借助订阅制增值服务和硬件优化合作扩大收益。 企业级技术服务 提供高性能API调用服务,按使用量收费,定价优势吸引大量企业用户;针对金融、医疗等高合规行业,推出本地化部署及专属模型微调服务,收取高额许可费和技术支持费。 订阅制与增值服务 通过高级功能订阅(如个性化信息库搭建)

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