论初学者接触·deepseek网络普通版·小说设定
本帖最后由 wubingyonglei 于 2025-4-7 18:16 编辑氪金派/英文通/已有满血版/精通指令大佬可以忽略
在下：一定脑洞（阅尽几千部耽美小说）、宅文化（福瑞、二次元）；语言盲（只能中文）；指令不够精确
因接触好几天不知不觉入迷，将在下的某个脑洞·同人文扩写到？字
甚至好几次都出现“哇，不知不觉已经超出 DeepSeek 的最大长度。现在只能麻烦你点击 “开启新对话” 按钮，我们继续再聊~”
问过deepseek，如每次新对话=全新
试过将之前对话内容复制到txt附件发给新对话，虽说新对话可以识别附件文字并回答，但依然会出现部分曾忘记的设定，需要一一增加设定。（我经常要提醒AI关于错误设定）
估计所有初次接触都会见到“服务器繁忙”是硬伤，毕竟用户太多。
暂时没遇到“临时频次限制”：每日XX次限制。
其实在下想的是，提供不少个脑洞点子，让AI代写每部100-300万字长篇小说，超级遗憾这办不到！
deepseek偏爱提供小说设定（问过晋江风格是舒适区）
如在有一定对话，弄单人小剧场，成功率极高
要善于使用“编辑消息”（可以在打错字或感觉设定有问题修改）
以及“重新生成”（如对AI答案不满意，可以重新生成）
深度思考R1虽然可以帮助思考逻辑较完整，但会占据长度；
联网搜索感觉作用不大，除非是找冷僻知识（对小说设定作用不太大）
准确指令，遗憾在下没接触到这境界。
所以在下建议可以继续等AI完善（问过如要可以写出长篇估计3-7年左右，但依然要人工辅助）
感觉deepseek的服务器繁忙就是故意的，特意控制大家用 这个工具开发的目标也不是写小说，主要是问答系统，所以对这个方向就不太支持了 让AI代写每部100-300万字长篇小说
感觉这对于AI来说是一个很大的挑战惹{:6_169:} 本帖最后由 Brine 于 2025-4-7 19:21 编辑
诶嘿，对于刚接触的小白来说提点的蛮周全的，咱也来补充点੭ ᐕ)੭*⁾⁾
首先是在线平台响应就是会比较慢的，如果有能力推荐用api，openrouter平台就有各种模型接口，响应会快很多哦，r1和最近更新的v3模型都有免费接口，如果未来能有写作用的ide，使用接口调取记忆制定全局也会方便很多
然后在让它帮你写小说的时候限制框架制定规则是很重要的，为ai圈定一个身份背景，限定全局回话方式，对内容有什么样的修改权限都是要考虑到的（不然它真的会因为一点你提到过的描写乱埋伏笔），这个是官方给出的提示词库，可以参考一下：https://api-docs.deepseek.com/zh ... tm_source=ai-bot.cn
对了，跟ai对话很多时候用那么多礼貌词反而是不对的喔，虽然大家都是文明礼貌的好孩纸₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑，但在ai这里，简洁明了的指令才是它所喜欢的，不要相信智械危机它会因为礼貌放过你koa
记忆长度这点也是没有办法的事，目前的ai记忆大概有20条，之后就容易自由发挥，所以推荐让它给出大纲以后拆成小部分分开写
总之嘛，现在写作方面还是只适合玩一玩自娱自乐的程度嘿，也许再过半年ai领域又会变天，毕竟ds也才推出不到3个月，咱还是蛮看好的_(:зゝ∠)_
个人感觉ds动不动就报繁忙非常令人恼火...在他们投资扩大服务器之前都不是特别想用 隐隐约约记得貌似可以通过其他应用来访问ds惹，不知道会不会好一点 DS本身的长处不是处理长文本，或许可以试试（遗憾过气的）kimi ds动不动就繁忙，服务器资源完全不够用啊，只能说开了个好头了 可能是我用的不够频繁，所以没遇到过服务器忙的提示， 我直接用那个网页版的deepseek，感觉比起其它ai它明显笨，而且还越来越笨了，让它按要求修改润色文效果不太行，有时候输出来的文比输入的更差。而且它不怎么听话，总喜欢偷懒，生成的内容是能省就省，审核也过于严格。 本可也没遇过服务器超载提示,
但或许是DS不太能写瑟瑟~个人比较少用来写文...{:4_109:} 喝茶ing能长时间记忆的ai聊天以前就有，不过也是限制多多的，还可以再发展的～ 有把自己写的故事中的人物设定和性格,经历等交给小鲸鱼,让他模拟成我故事下的角色,和我聊聊天,也能从不同的角度充实一个角色 本身也不是为了写文开发的ai，估计也不会往这方面发展吧，不过以后ai发展越来越好之后细分市场说不定就会有人出用来写文的ai了 D指导的上下文能力还是有点弱了，没几个回复就记不住设定，别说百万字，现在万字看起来都不是很稳定 内容太长的话对服务器的负载也是一个考验 用来理大纲和框架应该还是可以用用的~ DS顶多帮你处理下段落的修改和润色。长篇内容生成就别多想了，绝对会服务器过载 联网搜索确实不太有用，整体来说对于LLM最重要的是结合上下文的能力。网络板的优势是几乎任意设备都可以获得满血模型的服务，但是对于类似文章生成的需求来说，本地部署一个最少24或32b的模型的使用体验应该会比网络服务的自由度好很多
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