Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下：

编写有效的DeepSeek提示词（Prompt）需要结合其模型特性，清晰传达任务目标并引导出高质量结果。直接告诉模型要做什么，避免模糊表述。❌ 模糊：“写一篇关于环保的文章”✅ 明确：“以‘城市垃圾分类的3个关键措施’为主题，写一篇800字的说明文，面向社区居民，语言通俗易懂并包含具体案例”补充背景信息、约束条件或参考依据，帮助模型定位方向。例：“作为一名高中物理老师，请解释相对论中的‘时间膨胀’

此外，现在也有许多低代码或零代码的智能体开发平台，如百度AgentBuilder、阿里云魔搭社区、Coze AI等，这些平台提供了便捷的开发工具和界面，适合不同技术背景的开发者快速搭建智能体。以Coze AI为例，用户只需访问官网注册登录，进入编辑器后，将左侧的组件拖到编辑区，并在右侧设置参数，然后到插件中心选择插件并配置，在模型设置中选择大语言模型，完成后保存、发布，即可将创建的机器人部署到社交

DeepSeek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司研发的技术，在自然语言处理领域成果显著。DeepSeek Agent 基于 DeepSeek 强大的语言模型能力，能够实现多种复杂任务，比如智能客服、数据分析、自动化办公等。快速开发部署：能以 5 倍的速度完成 AI 智能体的开发与部署，极大提升开发效率。代码简洁：独特的 API 设计，让开发所需代码量减少 70% ，降低开发难度。安全可

豆包和小冰有以下区别：

不过，目前DeepSeek编曲也存在一些局限性，比如生成的旋律和节奏可能存在不够灵动、缺乏个性化等问题，在与歌词的匹配度上有时也不尽如人意。

Load Time（加载时间）是JMeter对单个请求/事务的核心计时指标，官方定义为“从请求发出到客户端接收到响应的最后一个字节所消耗的总时间”（单位：毫秒）。它包含了网络传输时间、服务器处理时间、响应数据传输时间等完整链路耗时，是衡量单个请求性能的基础指标。Average（平均值）是对所有采样样本的Load Time进行算术平均计算的结果Average = 所有样本的Load Time总和 ÷

AI生成的短视频内容保证版权问题，需要从法律、技术、行业规范、平台管理等多方面入手，具体如下：

在智能知识库问答系统中，结合向量库（用于语义检索）和 MongoDB（用于存储结构化/非结构化数据）的调用逻辑，通常需要分步骤实现“数据预处理→检索→增强→生成”的流程。系统的核心目标是：通过向量库快速找到与用户问题语义相似的“候选知识”，再结合 MongoDB 中存储的完整知识细节，最终生成精准回答。通过以上逻辑，系统既能利用向量库的语义检索能力快速定位相关知识，又能通过 MongoDB 灵活存

通义（Tongyi）是由阿里巴巴集团推出的多模态人工智能大模型系列，旨在通过统一的技术底座和层次化模型架构，覆盖文本、图像、音频、视频等多种模态的智能处理需求。为核心竞争力，覆盖从基础语言处理到复杂跨模态任务的场景，是阿里云推动AI普惠的重要技术载体。其开源策略和行业解决方案进一步降低了企业智能化门槛。