01.

• 知識淵博

無論是復雜概念如“量子力學里的薛定諤的貓”，還是熱點話題“AI搜索會不會取代谷歌搜索”，R1都能條理清晰地解答，且深入淺出。

• 語言能力強大

R1在中英文切換方面表現(xiàn)卓越。例如，它可以用文言文創(chuàng)作春節(jié)祝福，也可以為外國朋友撰寫地道的春節(jié)邀請函，甚至熟練掌握網(wǎng)絡熱梗和方言詞匯。

• 創(chuàng)作能力突出

以春節(jié)為主題，R1能夠迅速創(chuàng)作出韻律和諧、意境優(yōu)美的七言律詩，展示其強大的文本生成能力。

02.

高效使用DeepSeek R1的技巧

• 提問越精準，答案越滿意

明確任務目標和具體要求是關鍵。比如為跨境電商設計增長計劃時，應詳細說明市場及方案內(nèi)容，而非模糊描述。

• 巧用指令引導輸出

添加指令詞能提升回答質(zhì)量。例如，“簡要概括”或“詳細分析”可幫助獲得符合預期的內(nèi)容。

• 多輪對話補充知識盲區(qū)

通過多輪對話完善信息交流。對于復雜問題，逐步提問能挖掘更豐富的內(nèi)容。同時，補充行業(yè)背景知識有助于生成更專業(yè)的內(nèi)容。

03.

無效提示的解決策略

• 換個說法，柳暗花明

若初始提問未獲理想回答，嘗試調(diào)整表述方式。如將“CNC外貿(mào)客戶詢盤怎么才能成交？”改為更詳細的背景說明。

• 補充背景，精準理解

提供充分背景信息能讓AI更好地理解需求。例如推薦春節(jié)禮物時，補充預算范圍及收禮人喜好。

• 縮小范圍，聚焦重點

避免問題過于寬泛。例如從“春節(jié)美食有哪些”縮小至特定地區(qū)如“四川攀枝花春節(jié)期間的特色美食”，以獲取更有針對性的答案。

無效提示詞需注意

以下提示詞可能產(chǎn)生反效果：

• 思維鏈提示：無需要求模型一步步思考，其本身已具備優(yōu)良思維鏈路。

• 結構化提示詞：Markdown格式并非必要，簡化提示內(nèi)容即可。

• 扮演專家角色：R1會自動運用專家思維，無需額外設定。

• 假裝給獎勵：此類誘導無效，可能被模型當作玩笑。

• 解釋已知概念：R1對知名風格有深入理解，無需用戶贅述。

DeepSeek R1的局限性

• TOKEN化學習：由于訓練數(shù)據(jù)被拆分為TOKEN，處理特定任務如數(shù)字母數(shù)量存在難度。

• 知識有截止時間：其知識庫更新至2023年底，后續(xù)事件無法自動識別，但可通過聯(lián)網(wǎng)搜索或補充信息彌補。

• 缺乏自我認知：多數(shù)大模型無法準確知曉自身身份，可能誤認為其他模型。

• 記憶有限：上下文長度限制影響長文檔處理能力。

• 輸出長度受限：單次輸出長度有限，長文任務需分階段完成。

以上是對DeepSeek R1的測試心得，希望對大家有所幫助。AI工具發(fā)展迅速，建議盡早熟悉并實踐，以免落后于技術進步。