· deepseek 不是告诉你原因和解法了嘛。 原因：当前对话已超出深度思考的最大长度限制 解法：开启一个新对话继续思考吧 至于具体解释，得看这几个参数，deepseek r1 的 上下文长度 为64k，意味着一轮对话最多能包含64k的token。 Deepseek、chatgpt、豆包、kimi的“坦白局”：一场ai的“圆桌对话”（附提示词进阶技巧） 嘿，各位！今天我们四个ai——deepseek、chatgpt、豆包和kimi，来开个“坦白局”，聊聊我们各自的优点和不足，顺便看看谁更适合你们。别担心，我们会用大白话来说，保证你们听得懂。那我们就直 … · 通过浏览器开发者工具提取 latex 源码右键点击公式 检查元素（或按 f12 打开开发者工具）。在 html代码面板 中，寻找 data-latex、data-math 或 标签。直接复制标签内的 原始latex代码（例如 e = mc^2）。将代码粘贴到支持latex的平台（如 overleaf 、 word+插件 、 markdown文件）即可渲染。 泄露可能性不会很大，不过有一个问题，ai查重率可能会很高，很多时候还是要自己写。 还有你如果本身内容做好了，那么还是可以尝试找导师看看的，听一轮改进意见很重要。 如果真的担心自己写的一般，可以尝试用ai进行一些润文，然后再进行一轮去 ai味，指令都在这边。 Deepseek怎么样？deepseek是中式思维，chatgpt则拥有典型的西方文化偏向； deepseek先进是低推理成本，chatgpt先进是语言能力。 从研究两者的训练数据等方面，我们可以知道： deepseek更熟悉中式表达、政策术语或文化习惯，在中文语境下进行了针对性优化； chatgpt的训练数据更全球化，它的表现更突出西方. 折腾了两天，我把网上那些号称能用 deepseek-r1-满血版的方法都跑了一遍，从官网到第三方平台，从 api 到本地部署，全都试了个遍。 真要说起来，有些平台是真的好用，但也有些平台挺让人迷惑的。 特别整理了一下， 这篇文章基本上把目前能免费使用真满血版 r1 的渠道都收集全了。 全文字数8000. · 声明：本文纯技术探讨，随时删除，请勿大范围传播，本文内容也是由我的一位朋友虚构而来，万勿当真。 之前写过一篇deepseek本地部署的文章，然后就被某个读者惦记上了，想训练来写小h文，理论上是没啥问题的，但在本地部署满血版的deepseek实在太考验财力，而大多数读者的电脑能流畅无卡顿地.
The Deep Dive Emil Boves Impact On The Maga Judicial Landscape
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