怎么把deepseek放到word里doc格式文档免费下载-菜科网

【菜科解读】

今天给各位分享如何把deepseek放到word里_excel如何接入deepseek，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！

如何把deepseek放到word里

要在Word中使用DeepSeek，可以通过安装官方插件来实现。

以下是详细的步骤：

首先，确保你的Word版本与DeepSeek插件兼容。

如果兼容，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Word软件，找到并点击“插件”或“应用商店”选项。

2. 在搜索栏中输入“DeepSeek”，找到官方插件后点击安装。

3. 安装完成后，可能需要进行账号绑定。

完成绑定后，重启Word以确保插件生效。

启用DeepSeek插件后，你将在Word的菜单栏中看到一个新的“DeepSeek”选项卡。

通过这个选项卡，你可以访问DeepSeek提供的各项功能，从而在文档中更高效地工作。

需要注意的是，具体的安装和使用步骤可能会因Word版本和DeepSeek插件版本的不同而有所差异。

因此，在实际操作中，建议参考DeepSeek官方提供的最新安装和使用指南，以确保顺利安装和使用。

如果你的Word版本不支持DeepSeek插件，或者遇到无法直接安装的问题，可以考虑其他解决方案。

例如，你可以通过在线服务使用DeepSeek，或者将文档导出为其他格式后再进行处理。

总之，通过上述方法，你可以轻松地在Word中集成和使用DeepSeek，提升文档处理的效率和效果。

excel如何接入deepseek

要在Excel中接入DeepSeek，首先需要在DeepSeek平台上注册并获取API密钥。

一旦你获得了API密钥，便可以通过多种方式将DeepSeek的数据连接到Excel中。

例如，你可以使用Excel的“数据”菜单中的“从Web获取数据”功能，输入DeepSeek API的URL，并将你的API密钥作为参数传递。

这样，你可以选择需要查询的字段，并将数据导入到Excel工作表中。

如果你熟悉VBA编程，还可以编写自定义脚本来自动化这个过程。

通过VBA，你可以更灵活地控制数据的获取、处理和展示方式。

这不仅提高了工作效率，还使得数据操作更加精准和便捷。

值得注意的是，具体的接入步骤可能会随着DeepSeek平台的更新而有所变化。

因此，建议查阅DeepSeek的官方文档或联系他们的技术支持以获取最准确的信息。

总的来说，虽然Excel接入DeepSeek需要一定的技术背景，但如果你熟悉Excel和API的使用，这将是一个非常强大的工具组合，能帮助你更高效地处理和分析数据。

无论你是选择使用内置的数据获取功能还是编写自定义的VBA脚本，都能显著提升数据管理的效率和灵活性。

以上内容就是小编为大家整理的如何把deepseek放到word里_excel如何接入deepseek全部内容了，希望能够帮助到各位小伙伴了解情况！

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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 —