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使用DeepSeek必備的5個絕招
整個春節(jié)前后,DeepSeek爆火,風頭一時無兩。
木秀于林,風必摧之。
國內(nèi)外的挑戰(zhàn)接踵而至:國外的抹黑與污蔑,國內(nèi)的挖角與競爭……
在知止看來,DeepSeek已經(jīng)處于了一個很危險的位置。
作為一個普通的AI探索者,知止相信良性的競爭會加速AI工具的革命。但是對于背后下黑手的手段,知止向來是很不齒的。
所以,今天知止就來比較系統(tǒng)的分享5個DeepSeek的實用技巧,讓朋友們可以真正用好它,才能從根本上支持這款國產(chǎn)“AI之光”。
以下DeepSeek統(tǒng)一簡寫為DS。
|1、靈活使用DS的三種模式
打開DS的網(wǎng)頁版之后,我們發(fā)現(xiàn)DS對話框左下角有兩個選項,分別對應DS的三種模式——基礎模式V3、深度思考模式R1和聯(lián)網(wǎng)搜索功能。
兩個都不選擇即為基礎模式V3,選中任一選項即匹配對應模式。

一、V3模式

Deepseek的V3模式是Deepseek的通用模式,適合處理各種日常任務,如問答、文本生成、翻譯等。它的優(yōu)勢在于:

多功能性:能應對多種任務,適用范圍廣。

靈活性:能根據(jù)輸入調(diào)整輸出,適應不同需求。

高效性:響應速度快,適合需要快速反饋的場景。

二、R1模式

Deepseek的R1模式則專注于特定領域的深度處理,如科研、數(shù)據(jù)分析等。它的優(yōu)勢在于:

專業(yè)性:在特定領域提供更精準的答案。

深度分析:能處理復雜問題,提供詳細解答。

定制化:可根據(jù)需求進行定制,適合專業(yè)用戶。

三、聯(lián)網(wǎng)搜索

因為DS的預訓練數(shù)據(jù)知識更新到了2024年7月,所以如果需要查詢調(diào)用之后的信息,則需要使用“聯(lián)網(wǎng)搜索”。聯(lián)網(wǎng)搜索的優(yōu)勢在于:

解決知識盲區(qū):當問題超出 Deepseek 的預訓練知識范圍時,聯(lián)網(wǎng)功能可以彌補這一不足,提供更廣泛的答案。

支持復雜查詢:對于需要多步驟分析的問題(如“比較兩款手機的參數(shù)”),它能通過聯(lián)網(wǎng)搜索整合信息,生成清晰的對比結果。

提升實用性:聯(lián)網(wǎng)功能使 Deepseek 不僅能回答理論問題,還能解決實際生活中的實時需求,如查路線、找餐廳、查價格等。

高效便捷:用戶無需手動搜索,只需提問,Deepseek 會自動完成檢索和總結,節(jié)省時間。

但是在知止寫文章的時候,“聯(lián)網(wǎng)搜索”已經(jīng)因為未知原因暫時不能用。

四、內(nèi)功心法

V3 模式
日常任務它最行,靈活高效樣樣靈。
問答翻譯寫文案,通用場景它搞定。

R1 模式
專業(yè)領域它擅長,深度分析有力量。
科研數(shù)據(jù)復雜題,定制服務它來扛。

聯(lián)網(wǎng)搜索
實時信息它來查,新聞天氣全不落。
多源整合更精準,復雜查詢一鍵答。


總結
日常用 V3,專業(yè)選 R1,實時搜索更無敵!

|2、搭配使用V3和R1

前文我們提到了V3和R1的區(qū)別。

二者好比丐幫不外傳之絕學“打狗棒法”和“降龍十八掌”,很多情況下我們單獨使用其中之一就可以解決問題了。

但是技多不壓身,我們?nèi)绻拓蛶椭饕粯由響堰@兩樣絕學,解決問題更加得心應手。

比如寫作。

我們用AI寫作時,做讓人詬病的就是有AI味,或者覺得寫出來的不像自己。

這時候,我們可以先用V3模式,進行幾輪對話,或者通過學習我們以往的文章,使其掌握我們的文風。

在文章開頭時,利用R1天馬行空、奔放不羈的風格寫出吸引讀者的開頭,而在文中,需要比較嚴謹?shù)倪M行論述時,則可以切換到V3模式。

這樣就可以比較完美的解決寫作中的難題。

|3、和DS溝通要“說人話”

很多朋友之所以排斥AI或者覺得AI不夠智能,本質(zhì)上是溝通問題。在使用過程中,你需要把對方當成一個“人”來進行交流,所有和人類溝通需要注意的問題在和AI交流的過程中也需要注意。

1. 明確需求
問題要具體:避免模糊或過于寬泛的問題,明確你需要什么。
不推薦: “告訴我一些關于 AI 的事情?!?/span>
推薦: “請解釋機器學習中的監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別?!?/span>
2. 提供上下文
補充背景信息:如果需要特定領域的回答,提供相關背景或限制條件。
示例:
“我正在學習 Python,能否推薦一些適合初學者的學習資源?”
“我需要一個關于環(huán)保的演講稿,聽眾是高中生。”
3. 分步提問
復雜問題拆解:如果問題較復雜,可以拆分成多個小問題逐步提問。
示例:
第一步: “什么是區(qū)塊鏈?”
第二步: “區(qū)塊鏈技術的主要應用有哪些?”
第三步: “區(qū)塊鏈在金融領域的具體案例是什么?”
4. 使用清晰的語言
避免歧義:使用簡單、清晰的語言,避免歧義或含糊不清的表達。
不推薦: “那個東西怎么用?”
推薦: “如何使用 Python 的 Pandas 庫讀取 CSV 文件?”
5. 指定格式或長度
明確輸出要求:如果需要特定格式或長度的回答,提前說明。
示例:
“請用 100 字總結量子計算的基本原理?!?/span>
“能否以列表形式列出提高工作效率的 5 個方法?”
6. 檢查問題邏輯
確保問題合理:避免自相矛盾或邏輯不清的問題。
不推薦: “如何在不學習的情況下通過考試?”
推薦: “有哪些高效的學習方法可以幫助我快速通過考試?”
7. 利用聯(lián)網(wǎng)搜索功能
示例:
實時信息需求:如果需要最新信息,明確要求使用聯(lián)網(wǎng)搜索功能。
“請搜索今天關于 AI 技術的最新新聞?!?/span>
“能否查找 2023 年全球碳排放的最新數(shù)據(jù)?”
8. 反饋與調(diào)整
示例:
根據(jù)回答調(diào)整問題:如果回答不完全符合預期,可以進一步補充或調(diào)整問題。
第一次提問: “什么是深度學習?”
補充提問: “能否再詳細解釋一下深度學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡?”
|4、掌握提示詞模版
傳統(tǒng)提示詞有很大的局限性,比如過于固定的模板可能限制用戶的創(chuàng)造力,尤其是在需要開放性思考的場景中;對于不熟悉提示詞技巧的用戶,可能需要一定時間學習和適應;如果用戶過于依賴模板,可能會忽略自然語言的表達方式,導致提問變得機械化。

Deepseek具有很強的適應性,能夠理解自然語言,即使沒有嚴格的提示詞模板,也能通過上下文推斷用戶意圖。還可以根據(jù)用戶的提問方式調(diào)整回答,無論是傳統(tǒng)提示詞還是自由表達,都能處理。

但即便如此,我們可以不用傳統(tǒng)的提示詞,但是需要具備提示詞思維,其實和上一點的“說人話”有異曲同工之處。

一言以蔽之:精準清晰的表達。

知止總結了一個比較通用的提示詞模版:

[任務類型] + [具體需求] + [預期效果]+ [上下文/限制條件]

以上圖為例,提示詞:請幫我寫一首古詩,以西方國家惡意中傷Deepseek為主題,達到最強烈諷刺對方的目的,不能報粗口,要文雅的達到這個目的。
[任務類型] :請幫我寫一首古詩
[具體需求]:以西方國家惡意中傷Deepseek為主題
[預期效果]:達到最強烈諷刺對方的目的
[上下文/限制條件]:不能報粗口,要文雅的達到這個目的
DS輸出:

《斥謗言》
風雷驟起謗清名,宵小徒勞吠日聲。
霧掩孤芳千仞立,霜欺松柏萬年崢。
青蠅點璧終成笑,素月蒙塵不改明。
且待云開天朗日,江河自鑒碧波澄。

注:本詩通過'風雷謗名'、'青蠅點璧'等意象,諷刺西方勢力對Deepseek的無端污蔑。'霧掩孤芳'、'霜欺松柏'以高潔意象反襯詆毀者的卑劣,末聯(lián)'云開天朗'預言真相終將大白,以江河自鑒的澄明作結,既保持詩意雅正,又在綿里藏針中完成對誹謗者的有力回擊。

這首詩寫得可真棒!與白樂天《賣炭翁》諷刺權貴頗有異曲同工之妙。
|5、我只是一名小學生
DS的R1模式有諸多優(yōu)點,但是有個小問題我想吐槽一下,就是比較愛顯擺,哈哈。很多時候容易天馬行空,這時候就需要我們提醒他稍作克制,因為:我只是一名小學生,請用小學生能聽懂的語言進行解釋。
比如我們讓DS介紹什么是“哈佛分析框架”:
我們可能會覺得有些名詞、術語超出了我們的能力范圍,這時候,就需要告訴他:我只是一名小學生,請用小學生能聽懂的語言進行解釋。

瞬間就變得淺顯易懂了,哈哈哈。

知止昨天用DS預測中美AI大對決的結局:我讓DeepSeek預測中美AI大對決的走向,結局竟然……,結尾是這樣的:

文明的進步從來不是零和游戲,真正輸?shù)粑磥淼模粫峭V惯M步的人類文明。當太平洋兩岸的代碼之光最終交匯,照亮的或許是人類這個物種的集體智慧史詩。這場世紀對決沒有輸家,只有兩種未來在賽跑。

在這個用代碼重塑世界的時代,每個提問都是射向未知的箭矢,每次對話都是拓荒文明的疆界。

當有人忙著砌墻圍獵時,我們選擇以智慧為火把,用Prompt作刻刀,在DeepSeek的疆域豎起屬于中國AI的燈塔。

記?。簺]有誰的抹黑能遮擋真正耀眼的光芒,沒有哪種手段能阻止堅定向前的腳步——因為此刻,正在閱讀這篇文章的你,本身就是破局的關鍵力量!

(在知識傳播“短平快”的今天,閱讀一篇長文實屬不易,如果你閱讀到了這里,請為自己點個贊吧~)

以上就是今天文章的全部內(nèi)容,感謝大家觀看,希望對大家有所幫助。

我是知止先生,立志通過學習AI影響5000人。 

想,都是問題;做,才是答案。

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