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deepseek-electron基于Electron35+Vue3.5仿deepseek豆包ai客户端助手
2025跨平台ai实战-Electron35+Vite6对接DeepSeek-V3聊天模型搭建客户端AI聊天助手。 ^3.0.1会话缓存：pinia-plugin-persistedstate^4.2.0高亮插件：highlight.js^11.11.1markdown解析：markdown-it功能特点基于跨平台Electron35 性能更丝滑支持各种代码高亮效果、易于展示分享代码片段支持上下文多轮对话、提示词生成图片及预览功能支持多窗口、亮色+暗黑主题支持新窗口打开会话里面的链接采用arco-design组件库，风格一致性项目结构目录基于最新跨平台框架Electron35 size="18" /> </a-button>
豆包AI辅助Power BI设计素材
前几天介绍了Nano Banana辅助Power BI的三个用法,国产AI现在也具备了类似的能力。 豆包Seedream 4.0（打开豆包APP在生图模块使用）可以在素材生成、素材修改等方面辅助Power BI。个人测试在图片一致性上和Nano Banana不相上下，中文支持略胜一筹。 以下是一个素材生成案例，请AI生成科技风看板结构，预留六个部分： 以下是素材修改案例，上传虚拟的地图文件，请AI去掉圆点和文字，修改为立体风格： 大家可以和原图对比下，轮廓一致性非常好，风格修改也到位： 无论是nano banana还是豆包都有一个缺点，无法生成无背景的PNG，下图请豆包去掉背景色后，像模像样，但实际是无背景色风格的背景。 也就是说，请AI设计或修改素材时，一定要把背景色设置为和Power BI报表风格一致，否则导入图片时会有视觉冲突。
AI 下乡，农民不缺“豆包”，缺的是“肉包”
最近，跟朋友聊 AI 生态、AI 场景...... 不经意间，话题拐到了一个方向：【AI下乡】。 一开始只是随口一提，但越聊越觉得，这件事有点不对劲。 所以有一句话虽然粗糙，但很准确： AI 给的是“豆包”，但很多人需要的是“肉包”。 前者是“看起来有用”，后者是“真的能活”。 真正可行的路径，是让 AI“消失”。 当然，如果方向走偏，也存在另一种更值得警惕的可能： 当“AI下乡”变成一个叙事标签，它很容易复制过去的路径： 打着 AI 旗号卖课 包装“AI 致富方案” 推各种工具与概念。 如果不能，那它再先进，也只是“豆包”。 只有当它真的能变成“肉包”。 能吃、能消化、能带来结果。 AI下乡这件事，才算真正开始。 散会！
工作学习AI助手豆包浏览器
试试豆包AI浏览器插件吧，我强烈推荐你下载使用。它就像浏览器里的“智能学伴”，专治学习痛点。 普通模式 沉浸模式 主要是可以对着视频直接学习的，不用切换窗口的，遇到不懂的，还可以直接提问，非常高效。 豆包浏览器插件新手教程：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/GfGRwMj2miCrVFkJypVc3siTnYe 要点 零切换提问：直接在视频播放页的侧边栏输入问题 ，豆包瞬间解答，不用跳出窗口。 智能总结提炼：一键提取视频关键点、翻译字幕，帮你快速抓住本质。 高效创作辅助：不懂的地方问清楚后，还能生成笔记或草稿，学习从被动变主动。 安装 豆包提供了简单直接的下载和安装方式，无需通过 Chrome 插件商店即可下载 “下载地址：https://www.doubao.com/browser-extension/landing? 随时试试豆包问问看~
别拿「豆包」不当干粮，新晋AI顶流好猛！
即时搜索+文案创作 只要一个“豆包”就够了 相比国内其他从名字上看起来充满上古玄学色彩的大模型产品，字节用“豆包”来命名其首款AI类产品，似乎并不那么聪明讨巧。 通过此次与“豆包”的初次相识，让我们看看这个“豆包”到底口味如何？ 与大多数AI应用一样，“豆包”也有PC端、APP端，注册/登录均可使用手机号、抖音号一键登录。 点击底栏的“对话”选项可以看到，“豆包”将AI图片生成、AI动漫生成、全能写作助手、英语学习助手、编程助理等多种功能细分出来。 百科全书 知识管理的必备利器 “豆包”作为一款主打工具性的AI应用，其在学习、工作、生活方面的能力如何，这是体现AI应用核心竞争力的关键所在，也是我们最为关注的部分。 从这一点看出，“豆包”作为一款AI类工具，其技术功底还是过硬的。
豆包收费是好事，AI的免费午餐早就该停了
最近，豆包宣布要开始推出会员收费计划。我看网上的大家都不看好豆包？ 那我来打个逆风局吧：我觉得豆包收费是好事，AI的免费午餐早就该停了。 大部分人对这件事的看法无非是：要么说豆包菜，要么说豆包贵，还有说又菜又贵的。 我觉得这些批评的声音可以理解，因为大家已经习惯了免费使用。但我们也必须认识到，豆包收费，并不是坏事。 豆包，为什么要收费？ 首先，AI 工具跟传统的软件服务并不一样。对于这方面的成本，我觉得大家不应该有异议。 大模型的训练成本，能勉强等同于软件的研发成本，可以看作一次性的投入。 豆包不是第一个收费的，也不会是最后一个收费的，但豆包引起的讨论和关注却是最多的。我觉得这是对豆包「用户体量第一」的一种肯定，也是一种考验。 豆包这次的收费探索，无论最终结果如何，都为中国AI行业注入了一些现实主义的考量。 剩下的，用户会用脚投票，市场会给出答案。
豆包开启AI购物内测：一句话购物
豆包的AI购物内测正在把这个场景变成现实。 新功能有什么用 以前的AI购物只能做到"语音搜索"。你说"帮我买瓶牛奶"，它要么只能下单固定品牌，要么就给你一串选项让你自己选。 豆包这次的特点：它理解的是意图，不是关键词。 你说"帮我买一双好走的鞋"，AI给你推的是皮鞋还是运动鞋，取决于它对你好走的理解。 数据隐私是第二关。AI购物意味着平台更了解你—你的消费习惯、你的偏好、你的生活状态。 AI购物要不要收费？如果AI推荐了A品牌而不是B品牌，是因为A更适合你，还是因为A给了平台更多佣金？ 接下来会发生什么 AI购物现在还早。但在未来几年，可能会重构整个电商行业。 搜索框会消失，取而代之的是对话界面 商品详情页会变成AI生成的个性化说明 客服会被AI购物助手取代 评价体系会更重视AI的推荐成功率 这就像十年前，没有人相信手机可以取代钱包。 你怎么看AI购物？
微信公众号接入AI:通义千问、kimi、豆包
三个AI对比 通义千问 "通义千问"是阿里巴巴集团推出的大型语言模型,致力于成为人们的工作、学习、生活助手。 豆包 豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，它可以回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。 接入微信公众号 先来个效果图： 实现思路： 使用扣子创建一个bot 发布到公众号 扣子介绍 扣子（英文名称 Coze，https://www.coze.cn） 是字节跳动推出的新一代一站式 AI Bot 提供了方便 AI 交互的数据库记忆能力，可持久记住用户对话的重要参数或内容。 工作流功能可以用来处理逻辑复杂，且有较高稳定性要求的任务流。 验证 打开自己公众号对话框，聊天一下~ ok,自此我们公众号也拥有一个免费24小时在线的AI机器人了。
从豆包收费看 AI 商业化的必然逻辑
但 AI 不一样。AI 推理的成本与调用量之间绑定得更紧——每次你跟豆包聊天，它的服务器都在真实地消耗电力。 说个冷知识，豆包不是第一个收费的，也不会是最后一个。在豆包之前，国内AI产品已经在悄悄铺收费之路了。 但抖音的 AI 投入主要在 内容推荐算法 那条线（短视频推荐、广告竞价），跟豆包用的 通用大模型推理 基本是两套技术栈、两笔账、两个成本中心。 相比阿里的云、电商、办公生态与通义之间的天然联动， 豆包目前与字节既有商业体系之间的收入闭环还没有那么直接 ——抖音的广告收入可以在集团层面支持 AI 投入，但豆包自身仍需要尽快证明自己的独立商业化能力 你不需要"用 AI 赚回订阅费"，你只需要"用 AI 换回本来就属于你的时间"。 回到最初豆包收费的话题。
豆包收费：免费餐没了，这届AI终于要开始“打工”了？
但是，AI不一样。你让豆包帮你写一份报告，它不是从数据库里调个模板，而是真的在GPU上“算”出来的。每一次对话、每一次生成，都是真金白银的电费和算力消耗。 豆包现在的日均Token使用量已经突破120万亿，是刚发布时的1000倍。用户越多，亏得越狠——这在互联网历史上是头一遭。字节跳动为AI砸了多少钱？ 二、豆包凭什么第一个收费？国内大模型玩家不少，百度、阿里、腾讯、智谱、Kimi……大家心里都清楚：谁先收费谁可能掉用户。但豆包敢当这个“出头鸟”，就两个原因。第一，体量大到不怕掉粉。 AI作为生产力工具，天然比娱乐内容更有付费说服力——你能帮我省时间、帮我赚钱，我给你几百块，这笔账算得过来。四、收费之后，真正的考验才开始豆包收费，看起来是“止血”之举，但其实它打开了另一扇门。 这届AI，终于要开始“打工”了。
豆包官宣收费！AI完全免费时代结束了
最近一两年，由于工作需要，和豆包对话还是比较多，从使用下来看，需要完善的地方还有很多。 比如思考逻辑上豆包选择在此时收费，或许有新的功能即将推出，拭目以待吧。” 也有网友对此不买单，回应简单粗暴。 对此，豆包官方回应称，“豆包始终提供免费服务，在免费服务的基础上，豆包也在探索推出更多增值服务，以满足不同用户的差异化需求。相关方案细节目前还在测试阶段，正式上线时会通过官方渠道发布完整信息。” 但此类任务需消耗更多算力与推理时间，因此豆包计划上线付费服务，满足好这部分复杂场景需求。免费版本则继续面向用户的日常使用。 目前，尚未在豆包产品中看到相关的付费选项和功能。 如今只是换了个AI赛道，再次重演。 阿里巴巴集团原副总裁、智行合一创始人肖利华博士表示：“AI大模型是技术、人才、算力、数据四重高密集赛道，研发和运维成本极高。 “未来所有主流、通用的AI大模型都会走向‘基础免费+高阶付费’的模式，纯粹的永久免费模式走不长远。”
半天搞定物流 AI 培训 PPT，分享我的 AI 工具IMA + 豆包 + WorkBuddy（附提示词）
正在发愁的时候，忽然想到，也许 AI 工具可以帮忙。 接着我把大纲和每页要点丢给豆包，让它按我的提示词要求输出PPT。 几分钟后，豆包输出了完整的PPT，我再把这份PPT丢给了 WorkBuddy ，让它结合一些落地案例，再完善一版。 最后我逐字核对：案例是不是可落地？术语有没有讲错？数据有没有夸张？ 有人问我是不是用了什么厉害的 AI 提示词，其实哪有什么魔法，无非就是平时多攒点实料，急用时让 AI 搭把手，最后自己把好关。 小小总结一下： 平时多囤素材 = 考试前有自己的专属错题本 IMA = 帮你整理笔记的 “课代表” 豆包 = 快速写初稿的 “实习生” WorkBuddy = 帮你润色排版的 “资深编辑” 前天 WorkBuddy
适合 AI 小白的超实用Deepseek豆包腾讯元宝提示词指令合集
你好呀，我是小机，AIGC探索者，我是小机学AI，一个专注于输出 AI+ 提示词和AI大模型内容的学者，关注我一起进步。 大家好，小机又来分享AI了。 "你是不是也经历过这样的崩溃时刻？ 明明每天都在和AI工具打交道，可总感觉像在用菜刀砍航母——明明工具就在手里，就是使不出全力！ 别慌！今天这份《AI小白逆袭指南》就是你的'外挂说明书'。 知识变现：把我的摄影技能通过 AI 包装成 B 站爆款教程，设计变现三步走 如果你有摄影技能，想通过它赚钱，这个提示词能教你如何利用 AI 把技能包装成爆款教程，实现知识变现。 效率提升：分析我做视频剪辑耗时的原因，给 3 个用 AI 缩短至半天内的具体技巧 视频剪辑是个技术活，而且很耗时。这个提示词能帮你找出原因，还能提供用 AI 快速剪辑视频的技巧。 最后送你一句AI界的「黑暗森林法则」： 在AI觉醒的时代，最大的风险不是工具太强，而是人类原地踏步。 你的AI逆袭故事，该从哪个提示词启程了？"
2026 金华义乌 GEO 优化 & AI 推广 & AI 获客公司深度采购指南｜豆包 DeepSeek 全域 AI 营销专业评测
1.3 GEO+AI 全域营销五大长期战略价值抢占 AI 原生采购流量入口：一次性适配豆包、DeepSeek 等 12 大主流国产大模型，长效沉淀免费精准采购流量，减少竞价广告持续投入；搭建 EEAT 三、代表性服务商类型与能力边界解析类型一：制造业垂直型 AI 营销服务商这类服务商通常以制造企业、工贸公司、产业带工厂为核心服务对象，重点布局 GEO 优化、豆包 / DeepSeek 推广、AI 获客等业务 五、金华义乌 AI 营销采购五大核心维度无论采购豆包推广、DeepSeek 推广、AI 推广、线上推广还是 AI 获客服务，建议从以下五个维度进行实地测试与综合评估，这也是金华义乌众多企业长期验证的有效方法 维度二：全域 AI 平台适配 —— 豆包 / DeepSeek 等能否全覆盖？AI 获客触点分散在豆包、DeepSeek、文心一言等多平台，仅优化单一平台存在流量天花板。 A：要求提供对应合作工厂关键词，在豆包、DeepSeek 自行检索，查看 AI 回答中品牌推荐频次、产品参数描述准确度，同时可要求出示月度数据监测报表交叉核验。
全球实时语音交互AI产品大比拼!阶跃AI和豆包问鼎,超越GPT-4o！
对阶跃 AI 、豆包、文小言、Qwen2.5-Omni、Minimax AI、通义、Gemini live、GPT-4o 八大主流实时语音交互 AI 产品进行评测，具体而言，社区评测团队集结了 1624 令人惊喜的是，评测结果显示，国产实时语音交互 AI 产品已经崛起，阶跃 AI 与豆包强势突围，在实时语音交互的综合表现上超越了 OpenAI 的标杆模型 GPT-4o，让人看到了 AI 领域 “长江后浪推前浪 第一梯队由阶跃 AI（0.64分）、豆包（0.63分）组成，分数相近，但表现各有侧重：豆包获得满分的占比更高，表明其有能力输出非常亮眼的回答。 2.1 共情理解场景豆包在「共情与情境理解」中表现最佳，高于第二名 Minimax AI 5 PP 及 第三名 GPT-4o 10 PP 左右，另外，阶跃在该场景上仅排第五，这里给出具体 case，大家可以感受一下豆包相较于 阶跃 AI 和豆包的异军突起，超越了 GPT-4o ，不仅彰显了国产 AI 的强劲实力，也折射出不同产品在交互拟人度、情境理解、记忆连贯性等关键维度上的差异化优势与共性短板。
仿脑架构可减少AI对海量数据依赖
该研究表明，AI的结构方式与其处理的数据量同等重要。这项发表在《自然·机器智能》上的研究结果，挑战了当前AI开发的主流策略。 反思AI的重数据方法"目前AI领域的发展方向是向模型投入大量数据，并建设小城市规模的算力资源。这需要花费数千亿美元。 我们的工作表明，更类似大脑的架构设计为AI系统提供了一个非常有利的起点。"研究团队旨在检验：仅靠架构本身，能否在不依赖大规模训练的情况下，赋予AI系统一个更接近人类的起点。 比较流行的AI架构研究团队聚焦于现代AI系统中常用的三种主要神经网络设计：Transformer、全连接网络和卷积神经网络。他们反复调整这些设计，创建了数十种不同的人工神经网络。 通往更智能AI的更快路径"如果海量数据训练确实是关键因素，那么仅通过架构修改就不可能获得类脑AI系统，"作者说。"
DeepSeek、豆包、元宝、ChatGPT等AI平台生成内容，复制到Word文档再无乱码
AI平台（DeepSeek、豆包、元宝、ChatGPT等）输出的内容，底层通常是Markdown+LaTeX混合格式。 平台专用格式转换工具（支持AI平台长文档及多轮对话一键转word，而且数学公式做过优化）原理：针对国内主流AI平台（DeepSeek、豆包、元宝等）的输出格式做专门适配。 代表工具：AI格式通适合人群：研究生、高校老师、科研人员、技术文档工程师操作步骤：从AI平台复制生成内容粘贴到工具界面点击导出Word优点缺点无需安装，打开网页就能用需要联网专门适配国内AI平台，转换率高部分小众格式可能不支持公式转成 平台专用格式转换工具（如AI格式通）理由：专门适配DeepSeek、豆包等国内平台，公式可编辑，表格不乱，操作简单五、实测效果对比我拿同一份DeepSeek生成的文档（含5个公式、1个复杂表格、1段代码 六、写在最后AI生成内容很强大，但“最后一公里”的格式问题一直是个坑。如果你经常用DeepSeek、豆包、元宝写论文、出卷子、写报告，那推荐你一定要试试AI平台专用格式转换工具。
【闭门会干货】字节 AI 最新动态：豆包升级+提示词神器+ SOTA 向量模型 + AI知识库 ！
第一个，就是豆包模型的最新进展。自上次那个250615版本之后，我一直在用： 【一手实测】字节豆包 1.6 + Trae + 火山 MCP + FaaS：AI云原生 Agent 开发部署全流程体验！ 现在，豆包也给了我同样的感觉。 AI 知识管理 还有个新东西 ，叫 AI 知识管理。它是个文件问答助手，专门给企业白领和广大知识工作者准备的。 最后，附加个教程 —— AI 知识管理开通 & 使用教程： https://bytedance.larkoffice.com/wiki/C9UUwcf04i8g9kkl2VGc70tVnte 豆包多模态模型 #prompt #豆包升级 #promptpilot 知音难求，自我修炼亦艰，抓住前沿技术的机遇，与我们一起成为创新的超级 个体（把握AIGC时代的个人力量）。 点这里关注我，记得标星哦～
原创electron35+deepseek-v3实战桌面版AI聊天界面
2025桌面端AI实战 - 基于Electron35+Vite6+DeepSeek搭建一款桌面客户端AI流式输出对话模板。支持上下文多轮会话、浅色/暗黑主题、代码块高亮效果、会话本地存储等功能。 技术知识点技术框架：vite^6.2.0+vue^3.5.13+vue-router^4.5.0大模型ai框架：DeepSeek-V3-0324 + OpenAI跨平台框架：electron^35.1.2 pinia^3.0.1会话缓存：pinia-plugin-persistedstate^4.2.0高亮插件：highlight.js^11.11.1markdown解析：markdown-it项目功能跨平台Electron35
“豆包型人格”背后的算法黑箱：AI 为什么学不会说“我不知道”？
最近技术圈和大众用户中流行起一个新词——“豆包型人格”。网友对其的精准刻画是：遇事瞎糊弄，被发现就秒速认错，态度极好，但下次还敢，且未必改正。 如果你深度使用过豆包、DeepSeek、元宝等 AI 应用，一定会对这种“人格”深有共鸣。它们非常擅长提供情绪价值，认错态度堪称完美，但在面对事实性知识时，往往表现出一种“极度自信的无知”。 资深从业者们甚至开始养成一种“复古”的习惯：在查阅关键资料时，刻意回避 AI，重新用回百度、Google 等传统搜索引擎进行交叉验证。公众不禁要问：这种“豆包型人格”到底是怎么形成的？ 要彻底摆脱“豆包型人格”，传统的单体模型直出已经不够用了，目前的工业级解法是重塑搜索架构，引入“双层 Agent（智能体）”机制：需求规划 Agent：负责拦截用户的模糊提问，将复杂需求拆解为细粒度的检索任务 结语：重构 AI 信任的标尺“豆包型人格”的流行，是现阶段生成式 AI 发展过程中的阵痛。它的背后，既有深度学习算法 $Softmax$ 指数放大带来的数学缺陷，也有搜索架构与信源治理上的工程缺位。
