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DeepSeek 有三种模式，其中深度思考(R1)模式是其核心亮点之一。在深度思考模式下，DeepSeek 的工作原理是把问题分解，形成思维链，考虑提问者的状态和目的，模仿人类思考。它会先分析用户的问题，把问题划分成几个方面，形成思维链，判断这个问题可以涉及到哪些子问题，把问题拆成小问题，一个一个地去解决，最终复盘每个小问题的处理结果，然后还会评估下最终的结果。在解决问题的过程中，DeepSeek 会进行自我判断，会进行自我肯定或否定，由此来决定是否要重新处理子问题，直到它自己能把自己说服。 一、掌握正确的提问方式 提供真实场景和具体需求 ：DeepSeek 不需要复杂的提示词模板，它更擅长处理真实场景下的具体需求。比如，如果你想了解新能源汽车行业的情况，不要只是简单地问 “请分析新能源汽车行业”，而是可以这样提问：“我下周要和比亚迪的供应商谈判，但对动力电池一窍不通。帮我用最通俗的语言说明：1. 他们的技术优势在哪;2. 可能要价多少;3. 有什么谈判时能用的专业术语。重点是让我听得懂，能装得像内行。” 这样带有具体场景和明确需求的问题，能让 DeepSeek 更好地理解你的意图，从而给出更有针对性的回答。 使用通用公式 ：可以使用 “我要 xx，要给 xx 用，希望达到 xx 效果，但担心 xx 问题…” 这样的通用公式来组织你的提问。例如，“我要写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章，要给医疗行业的从业者看，希望能让读者了解最新的技术进展和应用案例，但担心内容不够专业。” 这样的提问方式能让 DeepSeek 更清晰地知道你需要什么，以及在回答时需要注意哪些方面。 二、激发深度思考的技巧 使用特定提示词 ：如果你想让 DeepSeek 进行更深入的深度思考，可以使用一些特定的提示词。比如 “请在你的思考分析过程中同时进行批判性思考至少 10 轮，务必详尽”“请在你的思考分析过程中同时从反面考虑你的回答至少 10 轮，务必详尽”“请在你的思考分析过程中同时对你的回答进行复盘至少 10 轮，务必详尽”。这些提示词可以促使 DeepSeek 进行更全面、更深入的思考和分析，从而给出更有深度的回答。 利用符号化精准控制 ：在问题前添加特定符号，可触发深度响应模式。例如，输入 “#debug 这段 Python 报错 ValueError”，DeepSeek 将自动解析错误堆栈、定位到具体行号，并给出 3 种修复方案(含代码差异对比)。再比如，输入 “@web 2024 特斯拉电池技术白皮书”，它将抓取最新行业报告，智能过滤营销话术，并生成核心参数对比表。通过这些符号，你可以更精准地控制 DeepSeek 的思考方向和回答内容，从而获得更符合你需求的深度思考结果。 三、注意事项 避免过度依赖 ：虽然 DeepSeek 的深度思考能力很强，但它毕竟是一种人工智能工具，其回答可能存在一定的局限性和不准确性。因此，在使用 DeepSeek 时，不要过度依赖它的回答，而是要结合自己的思考和判断，对它的回答进行适当的筛选和验证。 合理利用资源 ：由于 DeepSeek 的深度思考需要消耗一定的算力资源，因此在使用时要注意合理利用资源。如果问题比较简单，不需要进行深度思考，就可以使用一般模式来快速获得答案，避免浪费资源。 |
