技巧要点

DeepSeekapp的横空出世与近期的巨大进展已经成为全球人工智能领域的焦点。它的全新版本DeepSeekR1更是以其无与伦比的表现引发了业界和用户群体的广泛热议。基于庞大的数据和复杂算法的支持，这款应用的迅速崛起和广泛普及是意料之中的事情。作为一个从事AI教学和分享AI产品使用经验的博主，我对这款产品的理解和使用经验有着深厚的积累，今天想与大家分享一些关于DeepSeekR1的使用技巧和理解。

让我们理解DeepSeekR1与众不同的特点。
不同于我们日常使用的对话类AI，如OpenAI的GPT系列，DeepSeekR1是一个推理模型，专注于逻辑推理、问题解决的模型，能够自主处理需要多步骤分析、因果推断或复杂决策的任务。
这种模型的特点决定了它与指令模型在交互方式和使用体验上的显著差异。
例如，当我们使用指令模型时，可能需要通过特定的提示词来引导AI完成任务，而在使用DeepSeekR1时，我们只需清晰、明确地表达我们的需求，就能获得超出预期的回答。
这就像我们有一个比自己更聪明、更有经验的下属，我们只需要布置任务，而不需要过多干预其执行过程。

接下来，让我们深入探讨大型语言模型（LLM）的本质特征。
尽管DeepSeekR1在诸多任务上展现出了令人难以置信的能力，但它仍然存在着一些固有的局限。
例如，由于模型训练的特性，它在处理某些任务时可能会遇到挑战。
理解这些特点将有助于我们更好地应用它。
以下是五个重要的特点：

1. 大模型所看到的世界与现实不同：大型语言模型在训练时会将内容切割成token序列，这种处理方式决定了大模型在处理某些任务时的局限性。例如，对于精确的数字计算或特定字数要求的任务，大模型可能会感到困难。因此，在使用DeepSeekR1时，我们应尽量避免这些复杂任务，转而让其处理更复杂、更具挑战性的任务。
2. 知识存在时间壁垒：尽管DeepSeekR1拥有强大的处理能力，但它的知识库是基于过去的训练数据建立的。这意味着它可能不知道最新的信息或趋势。为了弥补这一缺陷，我们可以利用联网搜索功能来获取最新信息。
3. 缺乏自我认知：DeepSeekR1并不具备自我意识或自我认知的能力。这意味着它可能无法准确描述自己的特点或使用技巧。因此，在使用时我们需要充分理解其能力范围并据此布置任务。
4. 记忆和输出长度有限：DeepSeekR1的上下文长度和输出长度都是有限的。这决定了我们无法一次性提供大量数据或期望其生成过长的文本。因此，在布置任务时需要充分考虑这一点，将任务拆分成更小、更具体的部分。

基于对DeepSeekR1的理解，我们可以探讨一些有效的使用技巧：

1.清晰明确的要求：避免使用模糊的指令或让DeepSeek去猜测你的意图。明确告诉它你需要它做什么，以及期望的结果是什么。
2. 提供充分的背景信息：在布置任务时，提供充分的上下文信息有助于DeepSeekR1更好地理解你的需求并给出更准确的答案。
3. 定义目标而非过程：作为推理模型，DeepSeekR1擅长于解决问题而非执行具体步骤。因此，我们应更注重描述目标而非具体的过程。

有些过去有效的提示词策略现在已经不再适用。
例如，思维链提示、结构化提示词、扮演专家角色等策略现在已经不再需要。
这是因为DeepSeekR1已经具备了更强的自我思考和解决问题的能力。
对于示例提示和角色扮演等技巧，DeepSeekR1也不太擅长。
因此，在使用时我们需要避免这些策略，转而采用更符合其特点的方式与之交互。

DeepSeekR1的出现为我们带来了全新的体验和挑战。
为了更好地利用这一工具，我们需要理解其特点、局限和使用技巧。
通过不断地实践和探索，我们将能够充分利用这一强大的工具，为我们的生活和工作带来更多的便利和效率。

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