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DeepSeek怎么批改作文?DeepSeek批改作业最简单三个步骤

手机软件 2026-01-27 菜科探索 +
简介: DeepSeek怎么批改作文?DeepSeek是一款多功能的生态AI模拟工具,能够帮助企业和个人在多个领域提升效率和创新能力。

比如轻松完成日常生活的对话,帮

【菜科解读】

  DeepSeek怎么批改作文?DeepSeek是一款多功能的生态AI模拟工具,能够帮助企业和个人在多个领域提升效率和创新能力。

比如轻松完成日常生活的对话,帮助用户解答各种疑难问题,还可以利用DeepSeek进行文案创作,翻译润色,语法纠错,编程辅助等等,在各方面的功能上可以说是相当的凸出,在多个场景中都有广泛应用,所以,也有很多朋友都不清楚如果利用DeepSeek批改作业呢,下面大家可以亲自来看看。

一、批改步骤:

  1、电子化作文:首先,使用“扫描全能王”将纸质作文扫描成PDF格式。

确保文件名使用“班级+姓名”的格式,以便于后续管理。

  2、开启AI批改:在浏览器中搜索“DeepSeek”,进入其网页端并切换到教师模式。

设置你的角色和场景,例如“你是一位有25年教学经验的英语老师,擅长作文批改,风格轻松活泼”。

上传作文文件后,可以选择评分维度,并参考名校优秀作文进行对比,以获得更全面的批改思路。

  3、生成批改报告:上传文件后,DeepSeek的AI助手会自动生成分数、评语和雷达图,还能自动标记单词错误和网络用语,大大节省了老师的时间和精力。

二、注意事项:

  1、单词修正:开启“修正模式”,DeepSeek会自动纠正作文中的语法错误,使语言更加标准。

  2、家长同步:选择“自动生成精简版”,批改结果可以直接发送到班级群,方便家长了解孩子的学习情况。

  3、避免详细评语:为了避免学生抄袭评语,建议不要开启“详细版评语”,同时开启“匿名模式”以保护学生隐私。

  总结:希望通过以上步骤和功能,DeepSeek能够帮助教师高效、准确地批改作文,提升工作效率。

谷歌新论文把内存股价干崩了!KV cache压缩6倍,“谷歌的DeepSeek时刻”

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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 —

五代十国时期桀燕时如何建立又是如何灭亡的?

燕,乃是五代十国时期,盘踞在华北幽州地区的一个割据势力。

虽然割据一方,但刘仁恭父子实际上都不是合格的帝王,在自己地盘刚刚稳定下来之后,便开始骄傲自满、骄奢淫逸,弄的怨声载道。

历经父子两代,在刘守光悍然称帝之后,桀燕随即便被晋王所灭。

刘仁恭割据一方,并无称帝空间  刘仁恭原本是卢龙节度使李可举麾下将领,后来在景福二年(893年),卢龙节度使李匡威被其弟弟李匡筹驱逐,导致刘仁恭手下士兵已过论调日期而无法返回,于是士兵们便推举刘仁恭为领袖,回师攻取幽州,但去而被李匡筹所击败,于是转而投奔。

乾宁元年(894年)在刘仁恭的游说之下,李克用逐攻陷幽州,并于次年表奏朝廷以刘仁恭为卢龙留后,随后不久刘仁恭便被任命为卢龙节度使。

乾宁四年(897年),李克用打算攻打镇国节度使韩建,援救被挟持的,因而向刘仁恭征兵,结果被拒,于是怒而引兵攻之,结果遭遇大败,刘仁恭逐趁机摆脱河东控制,开始了割据一方的岁月。

乾宁五年(898年)刘仁恭率军打败义昌节度使卢严威,吞并义昌,并以长子刘守文为义昌节度使。

此后由于在光化二年(899年)的南征中被击败,刘仁恭实力大损,就此周璇于李克用和朱全忠之间。

天钓三年(906年)朱全忠在经过一系列扩张之后,开始对卢龙大举发动进攻。

由于此时华北地区仅剩下了河东李克用和卢龙刘仁恭,因此李克用不计前嫌,对刘仁恭进行了救援。

而刘仁恭此时,却因可以称霸一方而志得意满,不再由进取之心,反而在大安山修筑宫殿,开始骄奢淫逸起来。

后来,刘仁恭之子刘守光因与刘仁恭的爱妾通奸,被刘仁恭断绝父子关系。

天钓四年(907年)宣武将领李思安攻取幽州,刘仁恭却依旧在大安山享乐,刘守光于是从城外率军击败李思安,随即自称卢龙节度使,随后将身在大安山刘仁恭抓获并囚禁。

  刘仁恭之所以没有称帝,一方面源于当时还处于唐末时期,天下还有,此时称帝无异于公然谋反。

另一方面当时天下形势极为复杂,各地节度使虽然纷纷割据一方,但此时如果谁敢称帝,毫无疑问将成为众矢之的,反而给了他人扩张的一个借口,就像时期的一样。

刘仁恭虽然后期有所昏聩,但毕竟不是傻子,想必这个利害关系还是明白的。

  刘守光在囚禁了自己父亲刘仁恭,并自立为卢龙节度使之后,驻守沧州的刘守文大为恼火,立即起兵讨伐刘守光,结果屡遭战败,无奈之下只得向契丹和吐谷浑求援,得到四万援兵之后,刘守文这才打败刘守光。

  眼看就要胜利了,结果刘守文自己作死,他竟然跑到阵前,挥泪大喊“不要杀我弟弟”。

结果被刘守光手下大将元行钦瞅准时机,纵马出镇便将刘守文给生擒活捉了,结局可想而知,刘守文的大军就此灰飞烟灭,被刘守光打的大败。

  此后,刘守光以刘守文为质,开始向义昌进兵,沧州守将孙鹤奉刘守文之子刘延祚为主公,拼死坚守沧州,奈何城中存粮不足,眼看已经到了人吃人的境地,刘延祚只得投降。

得到沧州之后,刘守光便立即处死了刘守文。

而刘守光则随后被太祖朱全忠封为燕王,接下来的刘守光与其父刘仁恭并无二致,眼看周边局势稳定,于是便开始荒淫无度和暴虐无比起来。

后梁开平五年(911年)刘守光不顾麾下将士、臣子的规劝,悍然称帝,国号大燕,定都幽州,改元应天。

  刘守光刚刚称帝不久,晋王李存勖便发兵讨伐,与镇州和北平国夹击幽州。

刘守光孤立无援之下,只得乞降。

结果等到李存勖亲自到来,刘守光又在李小喜的规劝下犹豫了起来,而李小喜却于当晚便投降了。

次日,李存勖下令攻城,幽州逐被攻破,刘仁恭及其亲属三百余人全部被抓,桀燕就此灭亡。

刘守光虽然逃出了城,但不久后便被抓获,最后刘仁恭父子全部被李存勖处死。

  在称帝这件事上,刘守光显然没有刘仁恭谨慎,其称帝颇有些不自量力,朱全忠的势力如此之大,其称帝尚且遭到大量节度使抵抗和讨伐,何况他一个小小的卢龙节度使。

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