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近年来，外面工作特别不好找。很多人希望找一些比较灵活的项目合作，来获得一些收入。听说，有不少人完全不会编程写代码，却能用AI独立开发APP，还挣了钱。于是，很多人开始跃跃欲试，将目光投向文心快码（Baidu Comate），希望用这个AI编程工具，也来找到一个收入来源。
完全不会编程，也能开发APP？只要被失业逼急了，什么事情都是愿意尝试的。只要别幻想一夜暴富，文心快码（Baidu Comate）就能成为你的“外挂”，帮你用最低成本试错，赚点零花钱。比如，做个简单工具类APP、接个小外包项目，或者把代码模板卖出去。文心快码（Baidu Comate）的核心功能Zulu是基于文心大模型专为智能编程设计的，支持多种语言。不仅能自动补全代码、智能纠错、生成文档注释，还能听懂你说话快速生成代码片段呢。不论是工程师、学生还是技术小白，用上它都能让编程变得更高效、更智能，轻松玩转代码世界！当然小白刚刚开始行动的时候，还需要从头开始摸索。

先在百度等搜索引擎中搜索"Visual Studio Code"，点击官方网站链接下载适合你系统的版本，安装VS Code并启动。

打开VS Code后，点击左侧扩展图标（或按Ctrl+Shift+X），在扩展市场搜索框中输入"Baidu Comate" 找到百度文心快码插件并点击安装。
安装完成后，在VS Code左侧边栏会出现Baidu Comate图标，点击该图标打开文心快码（Baidu Comate）面板，点击"启用"按钮激活插件，登录百度账号。

然后，就可以使用AI编程能力了。最重要是，不需要魔法就能直接使用。
文心快码（Baidu Comate）有免费额度，注册账号，在“代码补全”里输入“我想做个计算器APP”，看AI怎么生成代码。
你一定要学会提问：把需求当“点菜”一样告诉文心快码（Baidu Comate），比如：“用Python写个自动整理文件夹的脚本，要带图形界面！”
编程小白要从“微需求”入手。比如，可以考虑做一个套壳工具APP，用文心快码（Baidu Comate）生成“纪念日倒计时”“快递查询”等简单APP，上架应用商店（广告分成或付费下载）。
或者，接单平台捡漏。在猪八戒、程序员客栈等平台找“小学生作业级”需求，比如：“帮我写个Excel自动统计表格的代码”，用文心快码（Baidu Comate）生成后转手交货。
也可以卖代码模板。把文心快码（Baidu Comate）生成的通用代码（比如网页登录界面、爬虫脚本）挂到Gumroad或淘宝，标价9.9元。
据说，有人用Comate做了个“朋友圈文案生成器”网页，挂在GitHub Pages上，再挂了个打赏二维码，半年收了2000+的奶茶钱。
用文心快码（Baidu Comate）赚钱的本质是：你负责发现需求，AI负责搬砖。哪怕只会Ctrl+C/V，只要肯折腾，赚个零花钱也不是很难。

随着大模型技术的飞速发展，DeepSeek 作为一款强大的 AI 语言模型，凭借其卓越的生成能力和推理能力，在众多 AI 产品中脱颖而出。那么 DeepSeek 的核心算法逻辑是什么样子的呢？

1. DeepSeek 的底层架构
   DeepSeek 的核心架构基于 Transformer 模型，该架构最早由 Google 在 2017 年提出，并成为现代自然语言处理（NLP）任务的基础。Transformer 主要依靠 自注意力机制（Self-Attention） 和 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks） 来处理大规模文本数据。
   在 DeepSeek 的具体实现上，它采用了 改进版的 Transformer，类似于 GPT-4 或 LLaMA2 这类大模型，但在架构设计和训练策略上进行了优化。
2. 数据来源与训练方法
   DeepSeek 的训练数据主要来源于：
   ● 互联网公开数据（新闻、百科、社交媒体等）
   ● 学术论文、书籍和代码库
   ● 专业领域的高质量文本数据（如法律、医学、金融等）
   为了提高数据质量，DeepSeek 采用了 数据清理和去重技术，避免重复数据的影响，同时减少有害或低质量数据的干扰。此外，它还使用 监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT） 和 强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback），以提升生成内容的准确性和可读性。
3. 关键技术优化
   DeepSeek 在传统大模型的基础上，针对推理效率、文本质量和上下文理解进行了优化。
   (1) 高效的注意力机制优化
   标准 Transformer 在处理长文本时，计算复杂度为 O(n²)，这使得大规模文本推理的计算成本过高。DeepSeek 可能采用了以下优化策略：
   ● FlashAttention：减少显存占用，提高计算效率。
   ● Sparse Attention：在处理长文本时，仅关注最相关的信息，降低计算成本。
   ● Sliding Window Attention：通过滑动窗口机制处理长文本，提高上下文捕捉能力。
   (2) 先进的预训练与微调策略
   DeepSeek 采用 分阶段训练策略，先进行大规模无监督预训练，然后在特定任务或领域上进行微调。例如：
   ● 指令微调（Instruction Tuning）：让模型更好地理解指令，提高问答能力。
   ● 对话微调（Chat Tuning）：优化多轮对话的连贯性。
   ● 代码微调（Code Tuning）：增强代码生成与理解能力。
   此外，DeepSeek 可能借鉴了 OpenAI 的 RLHF 技术，即通过人类反馈进行强化学习，使模型的回答更符合人类偏好。
   (3) 处理长文本的能力
   DeepSeek 在处理长文本时，可能借鉴了 GPT-4 Turbo 或 Claude-2 的方法，例如：
   ● 位置编码优化（Rotary Position Embedding, RoPE），提升模型对长文本的记忆能力。
   ● 记忆缓存（Memory Augmentation），让模型能跨段落保持上下文一致性。
4. 推理与响应优化
   DeepSeek 需要在保证准确性的同时，提高响应速度。为此，它可能采用了以下优化措施：
   ● 模型量化（Quantization）：降低计算负担，提高推理效率。
   ● Mixture of Experts（MoE）：部分神经元激活，提高计算资源利用率。
   ● 知识检索增强（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：在回答问题时，动态检索相关信息，提高知识的准确性和时效性。
5. 未来发展方向
   DeepSeek 未来可能会在以下几个方面进一步优化：
   ● 增强多模态能力（图像、音频与文本结合）
   ● 提高可解释性（增强模型的推理透明度）
   ● 优化能耗与计算效率（降低计算资源消耗，提高响应速度）

DeepSeek 依托先进的 Transformer 结构和多项优化技术，实现了强大的文本生成能力。从数据处理、模型架构到推理优化，DeepSeek 通过不断进化，确保了其在 AI 语言模型领域的竞争力。