DeepSeek 19大使用技巧，从入门到精通
DeepSeek R1的发布标志着AI应用的重大进展，短短18天内在全球范围内取得了显著成就。该模型以其智能化特性，简化了用户与AI的互动，用户只需简单表达需求即可获得满意的回答。尽管R1减少了对提示词技巧的依赖，但理解大语言模型的工作原理和局限性仍然至关重要。视频中提供了19条使用DeepSeek R1的技巧，包括明确要求、提供背景信息以及避免无效提示策略，以帮助用户更高效地利用这一强大工具。
亮点:
00:08 DeepSeek R1的发布使得AI的使用变得更加简单和易于接触，用户只需简单的问题表述就能获得超出预期的回答。这一突破性的进展标志着大语言模型进入了一个新的阶段，成为全球增速最快的AI应用。
-DeepSeek R1的成功与其免费且智能的模型密切相关，这使得更多用户能够快速上手并享受AI带来的便利。相比于传统的提示词技巧，R1的使用方式更为直观和高效。
-尽管R1的智能化减轻了提示词的需求，但用户仍需理解大语言模型的工作原理和局限，以更好地利用AI的能力。这将有助于用户设定合理的期望，从而提升使用体验。
-使用DeepSeek R1时，用户应具备管理者的思维，学会如何与AI进行有效的沟通和任务布置。通过科学的交互方式，用户能够更好地发挥AI的潜力，完成复杂的任务。
04:05 DeepSeek R1是一种推理模型，专注于逻辑推理和复杂决策任务，能够自主处理多步骤分析问题。与传统的指令模型相比，R1在许多任务上表现更为出色，用户只需清晰表达需求即可获得更好的结果。
-DeepSeek R1与其他AI模型的不同之处在于其推理能力，能够处理复杂的逻辑问题。相比之下，许多指令模型只能根据用户的指令执行简单的任务，存在明显的局限性。
-R1的免费使用优势使其成为用户的理想选择，相比于需要付费的OpenAI o1模型，用户在使用上没有经济负担。R1在写作和编程方面的表现甚至超过了o1，展现出强大的潜力。
-大型语言模型的训练过程中，内容被TOKEN化，使得模型的理解与人类有所不同。这种训练方式使得模型能够建立文本片段之间的关联，进而影响其生成内容的能力。
08:10 大模型在训练过程中存在一些固有的特点，这些特点导致它们在某些任务上表现不佳，例如处理特定字数的内容。模型的知识也存在截止时间，这使得它们无法理解最新的信息和事件。
-大模型的TOKEN处理方式与人类的理解有所不同。举例来说，模型在训练时将单词拆分为多个TOKEN，这影响了它们对语言的理解与输出精确度。
-大模型的知识存在时间壁垒，这意味着它们无法获取训练完成后出现的新知识或事件。比如，DeepSeekR1的知识库截止到2023年，而无法理解2025年的新事件。
-大模型通常缺乏自我认知和自我意识，导致它们在与用户互动时无法意识到自身的局限性。除非通过特定的设置，否则模型不会知道自己的身份或角色。
12:13 人工智能模型在自我认知上可能会出现错误，例如DeepSeek和其他模型常常误认为自己是ChatGPT。这是因为ChatGPT的广泛使用导致了自我认知的混淆，使用者需谨慎对待这些模型的能力。
-大模型的上下文长度有限制，DeepSeek和R1目前只能处理约64K的token。这意味着用户在与模型对话时，不能一次性提供过长的文本，否则模型无法完整理解提供的信息。
-输出长度比输入长度短是大模型的另一个限制。大多数模型在一次对话中只能生成2,000到4,000个中文字符，这使得长文翻译或写作变得困难，用户需寻找解决办法。
-为了有效使用DeepSeek，用户应提出明确的要求，避免模糊指令。提供清晰的信息和具体的任务描述将有助于模型更好理解用户的需求，从而提供更合适的响应。
16:15 R1模型在风格模仿和文本生成方面表现优异，能够根据不同的作家风格进行创作，甚至可以简化复杂概念以便理解。通过提供充分的上下文信息和知识状态，可以显著提高生成文本的质量和相关性。
-R1能够模仿多种文风，如李白、鲁迅等，表现出色，能满足用户的多样化需求。这种能力使得它在创作领域独树一帜，其他模型难以匹敌。
-提供充分的任务背景信息是提高AI生成文本质量的关键。例如，在生成减肥计划时，告知身体状况和饮食习惯能帮助AI制定更合适的方案。
-明确标注自己的知识状态能帮助AI更精准地提供答案。就像老师了解学生的水平一样，这样的知识坐标能提升互动的有效性。
20:20 R1在思考过程中能够提供比仅仅结果更多的信息，尤其是在需求的分析和预测方面。通过补充必要的信息，R1可以生成更符合用户需求的精准结果，从而提高决策的有效性。
-在分析需求时，R1能够预测多种可能性，比如分阶段涨价、增加产品价值等。这种多维度的思考帮助用户更好地理解市场动态，从而制定更有效的策略。
-视频中提到了一些无效的提示词技巧，强调了不必要的思维链提示和角色扮演要求。这些策略在R1经过强化学习后已经变得多余，用户应避免使用。
-R1在生成内容时，不需要用户解释已知的风格或概念。R1已经具备对知名作家风格的深刻理解，因此用户可以直接提出需求，避免冗余的说明。