使用Deepseek开发命运探索器应用，体验地址：
https://roadheroai.com/命运探索器2/
输入个人基本信息。
点击了解更多后引导进入新页面。
https://roadheroai.com/路上侠客微信号/
可以加微信公众号进行微信公众号引流。
此时，分析命运按钮已变成蓝色有效状态可以点击。
分析结果：
提示词：
请为我设计一个命理学的互动游戏，解释下为何有些人成功有些人失败，有些人生在好的家庭有些人天生不幸，有些人可以人生顺利有些人命运坎坷。可以通过输入一些生活的中数据或案例就能完成对命理学的完整解释，要求通俗易懂，解释清晰，图形化呈现，有趣耐人寻味。注意，这个游戏界面是可以进行互动和输入数据，然后进行图形化呈现的。
命运要素分析中请包含更多的数据和图表展示。
其中先对用户输入的“姓名”、“出生年份”、“教育背景”、“家庭背景”、“个人努力程度”、“人生挑战”，分析后给于各自一个权重数值，数值范围从1-100。然后对各个权重数值进行累加，得到一个“综合总分”。
如：使用饼图展示不同命运要素的占比，其中多维度分析计算如下：
- 先天命数（原始权重20% * “综合总分”）
- 后天努力（原始权重30% * “综合总分”）
- 环境影响（原始权重25% * “综合总分”）
- 机遇把握（原始权重25% * “综合总分”）
图形化呈现：
- 使用饼图直观展示各个因素的权重数值
- 使用图标增强视觉效果
- 清晰的卡片布局展示分析结果
互动性：
- 用户可以输入个人信息
- 点击按钮获取个性化分析
- 实时显示分析结果
易懂性：
- 通俗的语言解释
- 清晰的视觉层次
- 重点突出的结论呈现
优化提示词：
修改命运探索器2.html: 二维码扫码后，分析命运按钮才变为有效可点击。
补充知识：
DeepSeek是一个由深度求索公司开发的先进的人工智能语言模型，主要用于文本生成、对话能力、代码编写、数学计算和推理任务等多种功能。以下是对DeepSeek开发使用的编程语言的详细介绍：
DeepSeek的开发编程语言
DeepSeek主要是基于Python语言开发的。Python作为一种广泛使用的高级编程语言，具有简单易学、功能强大且拥有丰富的库支持等特点，非常适合用于开发和实现大型的语言模型。
DeepSeek的主要功能和技术特点
文本生成：DeepSeek能够理解和生成自然语言，可以进行语言翻译、文本摘要、情感分析和命名实体识别等任务。
对话能力：能与用户进行智能对话，理解用户的意图和情感，并给出相应的回答。
代码编写：具备强大的代码生成能力，可以帮助开发者快速生成代码片段，提高开发效率。
数学计算和推理任务：在数学、代码和推理方面表现尤为出色，这种专业化使DeepSeek在某些应用场景中可能比其他通用模型更具优势。
DeepSeek的技术创新
DeepSeek采用了混合专家(MoE)架构、多头潜在注意力(MLA)、无辅助损失的负载平衡策略、多tokens预测训练目标等多项技术创新，使其在性能、效率和成本方面都取得了显著优势。
DeepSeek的应用场景
在线客服：帮助企业提供在线客服服务，回答客户的问题，提供技术支持等。
智能问答：在各种智能设备上提供问答服务，例如智能音箱、智能手表等。
教育培训：帮助学生和教师提供教育培训服务，例如提供在线课程、解答学生问题等。
健康咨询：帮助医生和患者提供健康咨询服务，例如提供健康建议、解答健康问题等。
一、核心模型的开发语言
Python 主导
作为主流AI开发语言，深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）均基于Python构建。
模型训练代码、API接口开发等环节高度依赖Python生态系统。
C++ 性能优化
底层计算库（如CUDA加速）可能使用C++实现。
混合专家架构(MoE)中的参数调度模块需高性能支持。
CUDA 硬件适配
在英伟达GPU上训练时，使用PTX语言直接操作硬件指令。
二、配套工具链的语言选择
组件 主要语言 技术特征
API服务 Go/Java 高并发处理能力要求
Web前端 TypeScript 基于React/Vue框架
量化工具 Rust 内存安全与高性能需求
CLI工具 Python 快速迭代开发优势
三、开源生态中的多语言支持
模型部署
通过ONNX/TensorRT支持C++/C#调用。
提供Python/Java/Node.js 的SDK封装。
社区贡献
量化版本包含AWQ(Assembly)/GGUF(Rust)等实现。
四、典型技术栈示例
# 模型推理示例（Python）
from deepseek import DeepSeekCoder
model = DeepSeekCoder.from_pretrained("deepseek-coder-33b")
response = model.generate("Write Python code for quick sort")
print(response)
需要特别说明的是：
核心创新点在于架构设计而非编程语言，其混合专家架构(MoE)和MLA注意力机制等技术突破，使得模型在任意编程语言环境下都能保持高效。
总之，DeepSeek作为一个由深度求索公司开发的先进的人工智能语言模型，不仅在开发使用的编程语言上选择了广泛应用的Python，而且在多个领域展现出了卓越的性能和广泛的应用前景。
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