DeepSeek 能做什么？

DeepSeek 提供丰富的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成等功能。支持联网搜索与深度思考模式，也可上传文件并读取文本内容。

进阶指南：从入门到精通

当人人都会用 AI 时，你如何用得更好、更出彩？以下是关于模型选择和提示语设计的一些经验与技巧：

推理模型 vs 通用模型

**推理大模型** 强化了逻辑分析和决策能力，擅长数学推导、逻辑推理等复杂任务；**通用大模型** 则侧重语言生成与理解，擅长创意写作、多轮对话等开放任务。

快速反应 vs 链式推理

链式思维（Chain-of-Thought）的引入将大模型分为了“快速反应”和“慢速思考”两种模式。前者擅长即时响应，速度快但推理深度有限；后者通过逐步推理解决复杂问题，逻辑严谨但响应较慢。

提示语策略差异

• 对推理模型： 提示语尽量简洁明确，专注描述目标，无需详述推理步骤（模型可自行展开推理）。
            **提示**：避免使用过度花哨或角色扮演的提示语，以免干扰模型的逻辑思考。

• 对通用模型： 提示语需要明确分步指导，可提供示例辅助，引导其完整思考步骤，避免遗漏关键环节。
            **提示**：对于复杂问题，建议将任务拆解，并逐步验证模型输出，避免直接信任未经过推理分解的回答。

从「下达指令」到「表达需求」

根据任务性质，可以采用不同的提示策略：

• 指令驱动: 直接给出明确步骤或格式要求，适用于简单且需快速执行的任务。
            示例: “用 Python 编写快速排序函数，并添加注释。”
            ✅ 精准高效地得到结果；❌ 限制模型自主发挥。

• 需求导向: 描述问题背景和目标，让模型自行规划解决路径，适用于复杂且需模型推理的任务。
            示例: “我需要优化用户登录流程，请分析当前瓶颈并提出 3 种改进方案。”
            ✅ 激发模型深度推理；❌ 需要清晰定义需求边界。

• 混合模式: 结合需求描述与关键约束条件，平衡模型的灵活性与可控性。
            示例: “设计一个杭州三日游计划，要求包含西湖和灵隐寺，且预算不超过 2000 元。”
            ✅ 兼顾目标与细节；❌ 需避免过度约束以防抑制创意。

• 启发式提问: 通过连续提问引导模型主动思考（如“为什么”“如何”），适用于探索性任务。
            示例: “为什么选择梯度下降法解决此优化问题？请对比其他算法。”
            ✅ 触发模型自我解释能力；❌ 可能偏离核心目标，需要掌控方向。

通过合理选择模型类型并优化提示策略，用户可以充分发挥 DeepSeek 的强大能力，在 AI 应用中脱颖而出。