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DeepSeek-R1作为一款源自国内的创新性大型模型，被视作国产 AGI的初步形态。它在技术路径上展现出显著特色，率先大规模运用强化学习的训练方式，这与传统依赖海量人类数据的监督学习形成鲜明对比。
1.基础指令
1.1直接提问
输入问题或需求，DeepSeek会自动解析意图并生成回答。
示例：
如何制作一杯拿铁咖啡？
DeepSeek输出如下：
1.2内容生成
使用明确的动词（如“写”“生成”“创作”）触发文本生成功能。
示例：
生成10个科技公司名称，要求中英文对照
DeepSeek输出如下：
1.3总结与解释
对长文本进行摘要或复杂概念简化。
示例：
用小学生能听懂的语言解释量子力学
DeepSeek输出如下：
2.格式控制指令
2.1指定输出格式
在指令中声明格式要求，如列表、表格、Markdown、JSON等。
示例：
列出5种可再生能源，用Markdown表格比较优缺点
2.2结构化输出
通过分层指令细化内容结构。
示例：
撰写Python入门教程，要求包含：1. 环境安装步骤 2. 基础语法示例 3. 常见错误解决方法
3.参数调整指令
3.1 控制输出长度
使用字数/行数限制或形容词调节篇幅。
示例：
用100字以内说明区块链原理
3.2 调整风格与语气
指定正式、学术、口语化等风格。
示例：
用幽默的口吻写一则手机充电提示
3.3温度参数（创造性控制）
通过隐喻指令调节创新性（默认temperature≈0.7）。
示例：
【保守模式】列举10种常见办公软件
4.高级功能指令
4.1多轮对话控制
使用上下文关联词保持对话连贯。
示例：
基于之前的讨论，进一步解释第三个方案的可行性
对比你刚才提到的两种方法的实施成本
4.2角色扮演
指定AI身份获得专业领域回答。
示例：
假设你是莎士比亚，用十四行诗描述人工智能
4.3逻辑运算与数据分析
直接输入数学问题或数据解析需求。
示例：
计算(12^3 + 45)/6的结果
5.优化与修正指令
5.1迭代优化
基于前次输出进行细化调整。
示例：
将第二段改为更积极向上的语气
用更具体的数据替换当前示例
5.2错误修正
直接指出问题并要求修正。
示例：
时间线有误，1945年应为二战结束年份，请修正
第三个代码示例无法运行，请检查语法错误
6.特殊场景指令
6.1多语言支持
中英文混合输入或指定输出语言。
示例：
用日语写一封商务道歉邮件
6.2安全边界设置
通过指令限制内容范围。
示例：
仅从技术角度分析加密货币
7.实用技巧
7.1复合指令
请以Markdown格式生成Git学习指南，要求：
1.包含基础命令表（操作/命令/说明三列）
2.常见问题解决方案（分点说明）
3.学习资源推荐（带超链接）```
7.2优先级符号
使用【】<>等符号强调关键参数：
写旅游攻略时<重点突出交通方式>和【预算控制】
7.3参考范例
提供样例辅助生成：
按照如下格式写会议纪要：日期：参会人：决议事项：后续行动：
8.常见问题处理
输出不完整：回复“继续”或“请完成后续内容”
偏离主题：使用“回到主题，重点讨论...”重新聚焦
信息过时：添加时效性限定词，如“截至2023年最新数据”