【菜科解读】

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清华deepseek使用指南的详细步骤

### 清华DeepSeek使用指南

#### 一、创建AI伙伴

首先，访问DeepSeek官网并注册账号。

点击右上角的“笑脸图标”，选择注册方式，建议使用常用邮箱进行注册。

完成注册后，请查看收件箱中的验证邮件，并点击确认按钮以验证身份。

#### 二、认识AI控制台

接下来，熟悉控制台界面，主要包括对话输入框、历史记录栏和功能工具栏。

在对话输入框中输入问题或指令，并按“Enter”发送。

利用功能工具栏可以进行格式调整、保存重要信息等操作，方便管理和回顾之前的对话内容。

#### 三、基础对话技巧

为了更好地与AI互动，建议明确需求，向AI提出具体的问题或请求。

提供必要的背景信息有助于AI更准确地理解您的需求。

同时，您可以指定输出格式，如表格、图表等，以便于后续处理。

此外，尽量保持问题简洁明了，以提高沟通效率。

#### 四、文件处理与复杂任务

DeepSeek支持上传pdf、word、TXT等多种格式的文件进行分析。

您可以输入具体指令，如总结文档要点、提取关键数据等。

此外，AI还可以帮助您进行数据清洗、对比分析等复杂任务，从而节省时间和精力。

#### 五、场景实战应用

1. **学术论文辅助**：从开题到答辩，DeepSeek可以为学术研究提供全流程指导。

2. **自媒体运营**：生成吸引人的内容，并进行数据分析，助力打造爆款文章。

3. **学习规划**：根据个人情况定制专属学习计划，帮助攻克知识点。

#### 六、高级功能探索

1. **构建私人知识库**：通过知识管理，您可以随时调用所需信息，提升工作效率。

2. **自动化工作流**：例如，设置日报自动生成系统，进一步提高日常工作的自动化程度。

请注意，以上步骤仅为概述，具体使用时可根据需求进行调整和扩展。

同时，建议定期查看DeepSeek官方网站，以获取最新的功能更新和教程。

改了SE网站密码怎么邮箱收不到?

当您更改了SE网站的密码后，发现邮箱无法收到SE的邮件时，可能会感到困惑和焦虑。

不过，请不要担心，因为这种情况通常有两种可能的原因。

以下是一些排查步骤，帮助您找到问题所在并解决它。

首先，检查是否与您的邮箱服务提供商有关。

例如，如果您使用的是163邮箱，尽管我没有直接使用过163邮箱，但据一些用户反馈，他们能够成功接收SE的邮件。

因此，建议您检查是否有特定的邮件过滤规则设置，或者是否已将SE的邮件地址添加到安全联系人名单中。

确保这些设置正确无误可以避免邮件被意外拦截或丢失。

其次，另一个常见原因是SE发送的邮件被误判为垃圾邮件。

这种情况在使用Hotmail等邮箱服务时尤为常见。

如果邮件被误判为垃圾邮件，它们往往会自动被移动到垃圾箱中，从而无法被收件人直接查看。

为了解决这个问题，您可以检查垃圾邮件文件夹，看看是否有来自SE的邮件。

如果找到了，将其标记为“非垃圾邮件”，这样以后的邮件就可以正常到达您的收件箱了。

此外，确保您的邮箱和SE网站的设置正确无误也非常重要。

例如，检查是否启用了邮件通知功能，以及是否设置了正确的接收地址和用户名。

如果这些设置有误，可能会导致邮件发送失败或无法正常接收。

总之，面对更改密码后邮件接收问题，您可以按照以下步骤进行排查：首先检查是否与特定的邮箱服务提供商有关，然后确认邮件是否被误判为垃圾邮件。

通过这些基本的排查步骤，通常可以找到问题所在并解决它。

如果您在尝试上述方法后仍然遇到问题，建议联系SE网站的支持团队或您的邮箱服务提供商，以获得更专业的帮助和指导。

希望这些建议能帮助您顺利解决问题。

以上就是多特软件站小编给大家带来的清华deepseek使用指南的详细步骤_改了SE网站密码怎么邮箱收不到?全部内容了，希望对小伙伴们有所帮助。

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全球首创！清华团队“光学导航”重新定义全球性导航

教育部近日公布2025年科学研究优秀成果奖（自然科学和工程技术）的获奖名单，其中清华大学智能微系统与纳卫星团队的全球性光学导航定位技术与系统获评工程技术奖特等奖。

3月24日，北京青年报记者从清华大学了解到，清华团队深耕二十载，一举破解了在“卫星无线电拒止环境”下（即通过技术手段在特定区域内使卫星导航系统失效）“卫星无线电无法定位”“天文光学定位精度差”两大行业瓶颈。

“古代水手依赖灯塔导航，而我们做的是把‘灯塔’搬到太空，让发光卫星代替‘灯塔’成为可靠的光信号，为万物指引航向。

”团队负责人、清华精密仪器系教授邢飞这样概括这项成果的灵感来源。

这套以光学信号为载体、以测角定位为核心的全球导航系统，是在卫星上搭载大功率、宽覆盖的光学信标源，向空间发射携带导航编码信息的光信号。

当地面接收机捕获信号后，结合卫星精密轨道，通过极坐标原理即可完成自身定位，团队以此构建起了光学式“信源基准－传递链路－测量仪器”的全新导航架构。

光波的波长极短，只能直线传播，干扰信号无法通过绕射进入到接收机的视场范围内。

因此光学导航不仅拥有抗干扰的天然优势，更通过可控的太空光学信标，弥补了天文光学导航的信源缺陷，从原理方法到应用模式完成了全方位革新。

团队的攻坚之旅早在20年前便已启程，20年间完成了三次关键跨越：从十公斤到百克的光学敏感器微型化，解决了“能不能使用”的问题；

从单一卫星技术到卫星、载荷、飞机多载体应用，解决了“能不能复用”的问题；

从只有姿态测量到定姿定位导航一体化，解决了“能不能通用”的问题。

这项技术首创全球光学导航定位新方法，不仅要为车辆、飞机、舰船找到物理坐标，更要为中国导航技术找到在全球的领先坐标，为国家空间安全找到自主可控的坐标，从多个维度定义着全球导航的新高度。

该项目目前已构建起由11颗卫星组成的光学导航星座。

它作为北斗卫星导航系统的重要补充，为我国全球导航、遥感定位、深空探测等重大战略提供核心技术支撑。

依托项目的核心技术，团队实现航天产品标准化、国际化相关产品，已销往美、英、法等近20个国家，在航天与导航领域打造出中国品牌，形成了广泛的国际影响力。

未来在低空经济领域，团队计划与现有的通信基础设施结合，构建光学导航增强网络，解决无人机、自动驾驶车辆在隧道、复杂路况下的导航盲区问题。

在深空探测领域，光学导航更能发挥不可替代的作用，目前团队的技术已参与到月球科学多个国家重大计划中，未来还将应用于更远距离的深空探测任务。

供图/清华大学 文/北京青年报记者 雷嘉 编辑/张丽

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 —