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【菜科解读】

今天给各位分享怎么用deepseek做ppt_如何用deepseek做一个ppt，其中也会对大家所疑惑的内容进行解释，如果能解决您现在面临的问题，别忘了关注多特软件站哦，现在开始吧！

怎么用deepseek做ppt

使用DeepSeek制作PPT，你可以按照以下步骤进行：

### 1. 收集素材

首先，在使用DeepSeek之前，你需要准备好要在PPT中展示的内容。

这可以包括文字、图片、图表等。

确保你的素材组织有序，方便在制作PPT时快速找到所需内容。

### 2. 打开DeepSeek并选择模板

打开DeepSeek应用后，浏览并选择适合你演示主题的PPT模板。

DeepSeek提供了丰富的模板供你选择，可以根据你的需求挑选合适的布局和风格。

### 3. 定制幻灯片

在选定的模板中，开始定制你的幻灯片。

将之前收集好的素材拖放到相应的位置，调整大小和布局。

你可以利用DeepSeek提供的工具来增强你的幻灯片，例如添加动画效果、切换方式等。

### 4. 编辑和完善

仔细检查每一页幻灯片的内容和格式，确保信息准确无误，布局合理美观。

利用DeepSeek的编辑功能，对文本进行排版，调整图片和图表的大小及位置，使其更符合你的演示需求。

### 5. 预览和保存

完成PPT的制作后，使用DeepSeek的预览功能来查看整体效果。

如果满意，就可以选择保存你的作品了。

DeepSeek通常提供多种保存格式，如PPTX、pdf等，你可以根据需要选择合适的格式进行保存。

请注意，虽然这里给出了使用DeepSeek制作PPT的一般步骤，但具体操作可能会因软件版本或特定功能而有所不同。

建议参考DeepSeek的官方教程或用户手册以获取更详细的指导。

此外，如果你发现DeepSeek不能满足你的全部需求，也可以考虑使用其他专业的PPT制作软件，如Microsoft Powerpoint等。

这些软件通常提供更多高级功能和定制选项，可以帮助你创建更专业、更具吸引力的演示文稿。

通过遵循上述步骤，你可以高效地使用DeepSeek制作出高质量的PPT，并确保整个过程顺利进行。

如何用deepseek做一个ppt

要使用DeepSeek辅助制作PPT，您可以按照以下步骤操作：

### 搜集资料

首先，在DeepSeek搜索引擎中输入与PPT主题相关的关键词，搜集相关资料和信息。

DeepSeek能够深度挖掘互联网上的信息，帮助您快速找到所需内容。

### 整理信息

接下来，将从DeepSeek上搜集到的信息进行筛选和整理，挑选出最适合您PPT主题的内容。

根据信息的性质进行分类，如数据、图表、案例等，以便后续使用。

### 设计PPT框架

在PPT软件中创建一个新的演示文稿，并根据整理好的信息设计PPT的整体框架和布局。

确保框架逻辑清晰，便于填充内容。

### 填充内容

将从DeepSeek搜集的信息按照设计好的框架填充到PPT中。

确保信息的准确性和逻辑性，使内容条理清晰、易于理解。

### 添加视觉效果

利用PPT软件中的工具添加图表、图片和动画效果，以增强PPT的视觉吸引力。

注意保持整体风格的一致性和专业性，避免过度装饰影响内容传达。

### 检查和修改

仔细检查PPT中的每一页内容，确保没有错误或遗漏。

根据需要进行适当的修改和调整，以达到最佳呈现效果。

确保文字、图片和图表的准确性，以及排版的美观度。

### 演示和分享

完成PPT制作后，可以进行演示练习，确保流畅性和准确性。

与同事或朋友分享您的PPT，收集反馈并进行必要的调整。

通过实际演练，进一步优化PPT的内容和表现形式。

请注意，虽然DeepSeek可以帮助您快速找到相关资料，但在制作PPT时，还需要结合自己的创意和思考，以确保内容的独特性和吸引力。

通过这些步骤，您可以更高效地制作出高质量的PPT。

有关怎么用deepseek做ppt_如何用deepseek做一个ppt的内容就介绍到这里了，如果还想更多这方面的信息的小伙伴，记得收藏关注多特软件站！

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谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，把AI推理过程中最吃内存的KV cache压缩至少6倍，精度零损失。

市场的解读简单粗暴，长上下文AI推理以后不需要那么多内存了，利空内存。

网友纷纷表示，这不就是美剧《硅谷》里的Pied Paper？ Pied Piper是2014年开播的HBO经典美剧《硅谷》里的虚构创业公司，核心技术就是一种“近乎无损的极限压缩算法”。

2026年，类似的算法在现实世界居然成真了。

KVCache量化到3 bit 要理解TurboQuant为什么重要，先得理解它解决的是什么问题。

AI大模型推理时处理过的信息会临时存在KV Cache，方便后续快速调用，不用每次从头算起。

问题是随着上下文窗口越来越长，内存消耗急剧膨胀。

KV cache正在成为AI推理的核心瓶颈之一。

传统的解决思路是向量量化，把高精度数据压成低精度表示。

但尴尬的是，大部分量化方法本身也需要存储额外的“量化常数”，每个数字要多占1到2个bit。

TurboQuant用两个改动把这个额外开销干到了零。

PolarQuant（极坐标量化）：不用传统的X、Y、Z坐标描述数据，转而用极坐标”距离+角度”。

谷歌团队发现，转换后角度的分布非常集中且可预测，根本不需要额外存储归一化常数。

就像把“往东走3个路口，往北走4个路口”压缩成”朝37度方向走5个路口”。

信息量不变，描述更紧凑，还省掉了坐标系本身的开销。

QJL（量化JL变换）：把高维数据投影后压缩成+1或-1的符号位，完全不需要额外内存。

TurboQuant用它来消除PolarQuant压缩后残留的微小误差。

两者组合后PolarQuant先用大部分bit容量捕捉数据的主要信息，QJL再用1个bit做残差修正。

最终实现3-bit量化，无需任何训练或微调，精度零损失。

8倍加速，Benchmark全线拉满谷歌团队在Gemma和Mistral等开源模型上，跑了主流长上下文基准测试，覆盖问答、代码生成、摘要等多种任务。

在“大海捞针”任务上，TurboQuant在所有测试中拿下完美分数，同时KV cache内存占用缩小了至少6倍。

PolarQuant单独使用，精度也几乎无损。

速度提升同样显著。

在英伟达H100 GPU上，4-bit TurboQuant计算注意力分数的速度，比32-bit未量化版本快了8倍。

不只是省内存，还更快了。

在向量搜索领域，TurboQuant同样超越了现有最优量化方法的召回率，而且不需要针对具体数据集做调优，也不依赖低效的大码本。

AI内存的DeepSeek时刻？ Cloudflare CEO评价“这是谷歌的DeepSeek时刻”。

他认为DeepSeek证明了用更少的资源也能训出顶尖模型。

TurboQuant的方向类似，用更少的内存，也能跑同样质量的推理。

谷歌表示，TurboQuant除了可以用在Gemini等大模型上，同时还能大幅提升语义搜索的效率，让谷歌级别的万亿级向量索引查询更快、成本更低。

不过TurboQuant目前还只是一个实验室成果，尚未大规模部署。

更关键的是，它只解决推理阶段的内存问题。

而AI训练环节完全不受影响。

论文地址： https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/ 参考链接： [1]https://x.com/eastdakota/status/2036827179150168182?s=20 — 欢迎AI产品从业者共建 —