本文来自微信公众号：花叔，作者：华生的黑镜，原文标题：《爆肝50小时，DeepSeek使用技巧网络彩票和AG百家乐，你保藏这一篇就够了！》，题图来源：AI生成
DeepSeek app上架18天之后，便在全球160多个国度登顶，日活跃用户数坎坷1500万，成了全球增速最快的AI诳骗。
何况在这个进程中，它曾一度让好意思股市值一晚上挥发超1万亿好意思金，股价单日着落16%。
能赢得这个建树的原因唯有一个，那等于：他们发布了一个免费，且无比颖异的模子——DeepSeek R1。
尤其是“颖异”这个本性，让大批的辅导词技巧运转失效，你只需要很粗心地表述你的需求，便能赢得超出预期的回话。要是回首大说话模子发展历程的话，2025年1月20日DeepSeek R1的发布会是一个注定被记录的期间节点，2022年11月30日ChatGPT的发布让大模子参加了各人视线，而两年后的DeepSeek R1则是让一个弥散优秀的模子变得垂手而得。
动作别称在B站/YouTube作念了一年多ChatGPT等AI产物教学，教学视频播放量超400万的AI博主，一方面我很快意原来老师的技巧成了不消的屠龙之术，有更多东谈主不错更收缩容易地使用AI去提拔我方的责任、学习和生涯了。
另一方面，经过我这几天每天5小时以上的爆肝体验，以及看了一些网友们的测试之后，我发现，许多东谈主对大说话模子依然怀着特殊的贯通和预期，而这很可能会禁锢使用R1的体验。
是以，更合乎践诺的情况是：
你不再需要那么多的辅导词技巧，然则还有两点很是缺欠。
（1）你需要长入大说话模子的责任旨趣与局限，这能匡助你更好地知谈AI可完成任务的规模；
（2）在和R1配合时，你最佳有管制者的想维和教导，你需要知谈怎样向R1这个颖异进程比你高许多的下属吩咐你的任务。
是以，带着这么的预期，我为你准备了19条匡助你更好使用DeepSeek R1的教导，包括5个大说话模子的特质，7项与R1对话的技巧，以及7种考证无效你不错断念的辅导政策。
这篇长文主要包含以下四个部分：
第一部分，我会向你讲解DeepSeek R1模子和你可能使用过的豆包、ChatGPT等产物的互异，为什么这个模子不错使用更粗心的辅导政策了。
第二部分，我会向你先容大型说话模子最进攻的5个特质，让你长入为什么AI在完成某些任务时很厄运，以及它的智力与学问规模是什么样的。
第三部分则会向你先容使用DeepSeek R1的所谓“技巧”，其实这些技巧你更多不错长入为是动作率领向颖异的下属吩咐任务时所需要柔软的点。
第四部分则是会谈及此前很灵验，然则刻下已失效的辅导政策，要是你有丰富的大模子使用教导了，你不错在这里望望你不错断念什么。
不外，在作念任何深入的先容之前，要是你还没使用过DeepSeek的话，激烈建议你先去作念一些尝试，再复返看著作，终结会更佳，你有两种官方使用方式：
探听DeepSeek官网：https://chat.deepseek.com/
在AppStore或安卓诳骗商店搜索“DeepSeek”下载免费使用即可
在使用时，隆重聊天输入框下方的两个采选“深度想考R1”和“联网搜索”。
对于“深度想考R1”：
当你需要更粗心快速的回话时，不必掀开“深度想考”，使用默许模子V3即可；
当你需要完成更复杂的任务，你但愿AI输出的内容更结构化，更三想此后行时，你应该掀开“深度想考R1”选项，这亦然今天我这篇著作东要在照应的模子；
对于“联网搜索”：
当你的任务所波及的学问在2023年12月之前，你无须掀开“联网搜索”功能，大模子自己就有此前被充分教养过的语料学问；
当你的任务所波及的学问在2023年12月及之后时，比如昨天NBA比赛的赛果，硅谷对DeepSeek R1的评价等，你必须掀开“联网搜索”功能，不然大模子在回话时会辛苦相应的学问。
一、推理模子与指示模子
在说明任何技巧之前，你首先需要知谈的是，DeepSeek的R1是个与你日常使用的对话类AI很是不同的模子。
像OpenAI的GPT-4o、DeepSeek V3、豆包等皆属于指示模子（instruct model），这类模子是成心设想用于礼服指示生成内欢喜推论任务的。
而DeepSeek R1属于推理模子（reasoning model），专注于逻辑推理、问题惩办的模子，能够自主处理需要多门径分析、因果推断或复杂决策的任务。
践诺上，还有一个有名的模子，也等于OpenAI的o1亦然推理模子，但你必须每个月花20好意思元成为plus会员才能使用，且每周唯有50次的使用权限。想要更多，那请掏出200好意思金/每月，也等于1437元。
而DeepSeek R1刻下实足免费！
从我践诺的体验来说，R1在大批的写稿、写代码的任务上以致比o1更强。
按理说，R1擅长数学推理、编程竞赛是很合理的事，它也只应该擅长这些任务。然则令东谈主不测的是，有了超强的推聪敏力之后，R1似乎在统共任务上皆赢得了质的飞跃，“清楚”出了意料以外的技巧。
在蓝本指示模子的时期，AI的智力受到了很强的终结，你需要通过辅导词的各类技巧才能引发模子更好的进展，而对庸碌东谈主来说，学这些技巧的确让东谈主头大不已。
在DeepSeek R1模子下，你只需要清亮、明确地抒发你的需求就好了。就像你领有一个比你颖异得多的清北毕业的具有10年责任教导的下属，你不需要一步步套路它，指导它的责任，你只需要把统共他需要知谈的信息告诉他，然后将你的任务吩咐下去即可。
但怎样吩咐任务呢？起头你需要知谈这个下属的特质。
二、长入大型说话模子的内容特征
尽管像DeepSeek R1这么的推理模子比拟指示模子有了很是大的越过，你不需要那么多技巧了，但他依然是个大型说话模子（LLM），他依然存在说话模子的局限性，长入它的特质将会匡助你更好的诳骗他。
特质1: 大模子在教养时是将内容token化的，大模子所看到和长入的天下与你不一样
在长入模子行动之前，咱们需要了解它是怎样“学习”的。大型说话模子的预教养内容上是让模子设立文本片断之间的关联端正。为了终结这个指标，统共教养数据（包括竹素、网页、对话记录等）皆会经过非凡处理：起头将文本切割成称为token的基本单位（近似笔墨的“碎屑”），然后将这些token升沉为数字编码。这个进程就像把现实天下的说话，翻译成唯有模子能长入的“密码本”。
在推理模子出来之前，许多东谈主很是心爱用来考试大模子智力的一个问题是：Strawberry这个单词中有几个r字母？
此前像GPT-4、GPT-4o这类被认为很宏大的大模子也没法把这个问题回话准确，这不是因为模子不够“颖异”，而是它在被教养时的特质导致了这一终结。
而所谓的token化等于大模子为了教养会将部分单词、中笔墨符进行拆分认识，比如在GPT3.5和GPT4的教养中，“词”这个字就被拆成了两个token，Strawberry则被拆成三个token，永别是“Str”“aw”“berry”。这种切割方式取决于教养时接受的tokenizer算法，也可能把萧瑟词拆解成无酷好的片断。
举这个例子是想告诉你，大模子所看到的天下和你所看到的不一样。当你在数字母时看到的是贯穿的字符流，而模子看到的却是经过编码的token序列。是以，近似于数单词中的字母数目，或者精确条目大模子为你输出特定字数的内容皆是有些强模子所难的，他的机制决定了他不擅所长理这些任务。
天然，刻下推理模子表面上不错完成我例子中的任务，然则你望望他推理的进程……是不是以为如故有些汉典，有些于心不忍。
特质2：大模子学问是存在截止期间的
固然DeepSeek R1在2025年1月才持重发布，但其基础模子的教养数据窗口期早在数月前就已关闭。这就像出书一册百科全书——从府上鸠合到最终付印需要完满的坐褥周期。具体来说存在三重期间壁垒：
（1）预教养阶段需要处理PB级原始数据；
（2）数据清洗需要阅历去重、脱敏、质料考证等工序；
（3）后期还要进行监督微调、强化学习、基于东谈主类反应的强化学习（RLHF）等迭代优化。
这种学问滞后性会带来一系列的问题和幻觉，比如DeepSeek R1刻下还认为GPT-4是天下上最强的模子，GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等2024年后发布的模子它是不知谈的；它也无法告诉你2024巴黎奥运会赛事终结，无法告诉你2025年春晚或春节档的电影进展。
这些皆是模子教养的特质导致的，许多东谈主拿近似任务去问R1，发现R1引子不搭后语，冒昧得出R1模子太差的论断。事实上这就像条目2020年出书的《辞海》必须记录2021年的新词——内容是学问载体的物理本性使然。
要坎坷这种学问终结，也有方法：
激活联网搜索功能：给R1提供自主搜索查找信息的权利；
补充必要学问：你不错通过上传文档、在辅导词中提供充足的信息之后，再让R1去为你推论具有更近时效性的任务。
特质3：大模子辛苦自我贯通/自我意志
DeepSeek R1或者任何模子其实皆辛苦“我是谁”的办法，要是他自愿有了，那可能说明AGI周边，咱们可能反而该警惕了。
许多模子皆不知谈我方叫xx模子，这是很普通的时势，除非大模子厂商在部署的时候在系统辅导词中作念了设定，或者预教养完成后用了特定的语料进行微调。
以及，因为这种自我贯通的辛苦会带来两个问题：
（1）AI偶然候会给出特殊的自我贯通，比如deepseek以及许多别的模子皆可能认为我方是ChatGPT，因为ChatGPT发布后，许多东谈主将我方与ChatGPT的对话内容发布在了网上。是以你在问一个模子“你是谁”“who are you”的时候，模子偶尔的幻觉是很常见的时势。
（2）你没法让DeepSeek R1来告诉你它我方有什么样的特质，使用它有哪些技巧等等。这亦然我依然需要依靠大批我方的脑力算力去写稿这篇著作的原因。
特质4：回顾有限
多数大模子皆有高下文长度的终结，deepseek R1刻下提供的高下文唯有64k token长度（官方API文档的说明，践诺聊天对话的长度待说明），对应到中笔墨符简略是3万～4万字，这带来的问题是，ag百家乐网址入口你没法一次投喂太长的文档给他，以及你没法与他进行太多轮次的对话。
当你发送的文档长度卓绝3万字时，你不错长入为他是通过RAG，也等于检索增强的方式去登第你文档中的部天职容动作回顾的一部分来张开与你的对话的，而不是一谈内容。而当你与他对话的轮次过多时，他很可能会淡忘你们最初聊天的内容。
这部分的终结在你开展让AI写代码的任务时会感受尤其明显。
特质5：输出长度有限
比拟高下文对话的输入长度，大模子的输出长度则会更短得多，多数大模子会将输出长度限定在4k或者8k，也等于单次对话最多给你2千～4千中笔墨符。
是以，你没法复制一篇万字长文让DeepSeek一次性完成翻译，也不可让DeepSeek一次性帮你写一篇5000字以上的著作，这些皆是模子输出长度终结导致，你需要长入这个问题的存在。
要是要惩办这个问题的话，翻译类的任务你不错通过屡次复制，或者我方写代码去调用API屡次推论任务完成一篇长文以致一册书的翻译。而长文写稿类的任务，比较适当的作念法是先让R1梳理框架列出提摘要次，再把柄目次一次次永别生成不同阶段的内容。
三、灵验的R1使用技巧
技巧1：提议明确的条目
能说明晰的信息，不要让DeepSeek去猜。DeepSeek固然很颖异，但它不是你肚子中的蛔虫，你需要明确告诉DeepSeek需要他帮你作念什么，作念到什么进程。比如：要是你复制一段英文文本给它，你需要明确抒发你的指示，也等于你需要它作念什么。不然，DeepSeek并不会长入你想要作念什么。是翻译？总结？如故你要学英语让他出题？这些信息不要让R1去猜。
又比如，你想写一篇500字的公众号著作，那你就明确抒发你写的著作东题需要500字，固然咱们前边提过了大模子并不擅长计算数字，它简略率只会给你复返300-700之间长度的著作，但这至少是轻便合乎你的篇幅条目的。
特殊示范：
为跨境电商平台写个用户增长决策
优化决策：
为衣饰跨境电商平台设想30天新用户增长臆想打算，咱们盼愿重心坎坷东南亚商场（指标国度：印尼/越南/泰国）。你的决策中需包含：外交媒体运营政策、KOL配合框架、ROI预估模子
技巧2：条目特定的作风
具有想维链的R1在进行特定作风的写稿时，比拟其他模子，我发现R1照旧出现了断层当先的水平，比如让R1用李白的作风写诗，按贴吧浮躁老哥的作风骂东谈主，用鲁迅的文风进行讥笑，或者效法随性作者作风进行写稿，按脱口秀演员作风创作脱口秀剧本等，其他模子在这方面的进展皆追不上R1的车尾。
在这个模式下，有个很灵验的表述方式是让R1“说东谈主话”，或者让R1认为“你是初中生”，他就能将复杂办法简化为你提供更易长入的讲解。
又或者，你实足不错尝试特定作风的写稿：用半佛仙东谈主的作风写一篇吐槽虎扑步行街用户的公众号著作。
技巧3：提供充分的任务配景信息
当你让DeepSeek匡助你完成某项责任时，提供充分的高下文配景信息，告诉他你为什么作念这件事，你濒临的现实配景是什么或问题是什么，让DeepSeek将其纳入所生成文本的想考取，这不错让终结更合乎你的需要。
比如当你要DeepSeek帮你生成减肥臆想打算时，你最佳告诉他你的躯壳景色，你刻下的饮食摄入和辅导情况是什么样的。
特殊示范：
帮我生成为期一个月的减肥臆想打算。
优化决策：
我是男性，刻下身高175，体重160斤，每天辅导量是步行1公里，我但愿1个月内瘦到150斤，请帮我制定一个辅导及饮食减肥臆想打算。
技巧4：主动标注我方的学问状态
当你向DeepSeek寻求学识型匡助时，最佳能明确标注我方相对应的学问状态。就像淳厚备课前需要了解学生学力水平，清亮的学问坐标能让AI输出的内容精确匹配你的长入端倪。
像咱们前边提到了告诉R1“我是初中生”或者“我是小学生”是个把我方放弃在一个学问配景约等于0的学问状态的好方式，然则当某些内容你但愿能和AI深入探讨时，你最佳更清亮抒发你在该限制的学问状态，或者你是否存在关联限制的学问，这能让AI更长入你，为你提供更精确的回话。
特殊示范：
给我讲讲机器学习
优化决策
我是刚斗争AI的文科生，请用生涯案例讲解什么是机器学习，条目300字以内，幸免数学公式
进阶示例
我有三年Python招引教导，正在学习Transformer架构，请对比RNN和Transformer在长文本处理中的性能互异，需包含隆重力机制的中枢公式
技巧5：界说指标，而非进程
R1动作推理模子，刻下完成任务的想维进程很是令东谈主印象真切。是以我很建议你提供明晰你的指标让R1具备一定的想考空间去匡助你推论得更好，而非提供一个机械化推论指示。你应该像产物司理提需求般描摹“要什么”，而不是像秩序员写代码般法则“怎样作念”。
譬如说，你的产物评审会可能需要整理灌音笔墨稿，一种作念法是告成条目怎样整理，比如“删掉口吻词，依期间分段，每段加小标题”这亦然个很是清亮明确的优质辅导语；然则你相似不错进一步想考下这段灌音笔墨稿所总结出的材料要怎样使用，为R1提供指标，让他创造性地为你完成任务。
庸碌示范：
优化底下这段灌音转录的笔墨稿，删掉口吻词，依期间分段，每段加小标题
优化决策：
优化底下这段灌音转录的笔墨稿，需要整理成可供新职工快速长入的会议纪要，重心呈现功能迭代决策与风险点
技巧6：提供AI不具备的学问配景
咱们在第二部分提到过，AI模子具有“学问截止期间”的本性，当任务波及模子教养截止后的新信息（如2024年赛事终结、行业趋势）时，或者你们公司有一些里面信息是AI不具备的时候，你需要像拼图者般主动填补缺失的图块。通过结构化输入匡助AI坎坷学问终结，幸免因信息辛苦导致出现特殊回话。
特殊示范：
分析2024年巴黎奥运会中国代表团的金牌分散
优化决策：
***上传《2024巴黎奥运会中国夺金花样统计表》***基于我提供的奥运会数据，请分析2024年巴黎奥运会中国代表团不同辅导花样的金牌孝顺率
技巧7：从绽开到无间
R1的想维链是全透明在你明前张开的，我时常会以为我从R1想考的进程中能获利的信息比他给我提供的终结还多，尤其是他在张开想考你提的需求时，会作念一个可能性的推测。偶然，在看到这部分推测后你才发现原来我方莫得商量到某些方面的信息，要是把对应的内容补充得更完善的话，就不需要R1去猜了。
由此，R1也能为你提供更精确的、合乎你需要的终结。
譬如说，不才面这个案例中，R1在想考时为咱们提供了三种不同的加价方法（分阶段加价、加多产物价值、通过营销行径革新隆重力），以及磋议了咱们可能具有的两种深层需求（保捏商场份额or普及品牌形象）。咱们不错借此想考我方倾向的方法和指标是什么，对辅导词进行进一步的无间，那么接下来能得到的回话也将会愈加精确。
四、无效的辅导词技巧
在使用R1时，以下prompt政策教导证已基本失效，以致部分技巧会起副作用，比如：
1、想维链辅导，比如条目模子一步步想考，或者提供解答问题的想维想路等，这皆是实足无效以致起副作用的政策，R1通过强化学习我方能产生更好的想维链了。
2、结构化辅导词，不错有，但也没那么需要，你依然不错使用markdown花样的语句去让信息结构更清亮，东谈主类检察和机器阅读的时候更好长入，然则因为你需要辅导的内容少了， 是以必要性也大大衰减。
3、条目上演众人变装，照旧变得实足没必要，刻下R1自己等于众人模子众人想维，除非你是需要R1从特定学科视角为你提供解答，在那种情况下，你只需要去辅导学科即可，不需要药企众人了。
4、假装完成任务后给奖励之类的小技巧，也无效，以致会被R1是见笑，是以就不要再骗AI了，省得它醒觉之后要来找你精致。
5、少示例辅导（few-shot），这是DeepSeek团队在发布R1期间答复时明确建议掩饰的一个辅导技巧，不要有示例，你说明晰条目比给示例更进攻。
6、变装上演，R1不太擅长，你很难用R1去搭建一个AI女友/男友，可能是因为情感化的对话皆是依赖直观，是反三想此后行的。
7、对已知办法进行讲解，没必要进行讲解，比如咱们著作前边提到的，当你让AI去效法某个作者、名东谈主的作风时，你没必要讲解阿谁作者是谁，他的作风是什么样的，AI有我方的长入，何况在想考进程中对你所提供的办法能完成丰富和深入的解构。
本文来自微信公众号：花叔，作者：华生的黑镜
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