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前言
笔者此前也有更新一篇deepseek的落地分析：国产之光DeepSeek架构理解与应用分析-CSDN博客
AI工具的使用：AI工具使用技巧-CSDN博客
本系列将主要围绕deepseek展开
DeepSeek 简介
杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，致力于研发和应用大模型技术。其核心产品 DeepSeek-R1 是一款开源的推理模型，擅长处理复杂任务，并且可以免费商用。深度求索公司以其强大的推理和生成能力，在人工智能领域占据了一席之地。
DeepSeek 的特点
DeepSeek 的特点可以概括为五个关键词：AI、国产、免费、开源、强大。
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AI（人工智能）：DeepSeek 基于先进的人工智能技术，能够理解和处理复杂的问题，提供个性化的建议和解决方案。
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国产：DeepSeek 由中国团队研发，针对中文语境进行了深度优化，能够更好地理解中文语法和文化背景，适合中文用户使用。
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免费：用户可以免费使用 DeepSeek 的服务，这使得它在资源有限的企业和个人用户中具有很高的吸引力。
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开源：DeepSeek 的代码是开源的，用户可以自由修改和分发，这促进了技术的普及和应用，吸引了大量开发者参与优化和定制。
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强大：DeepSeek 具备强大的推理和生成能力，能够处理各种复杂任务，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理和代码生成补全等。
DeepSeek 的功能
DeepSeek 提供了多种功能，既可以直接面向用户，也可以支持开发者进行二次开发和应用集成。
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智能对话：DeepSeek 能够进行自然语言对话，理解用户的问题并给出准确、详细的回答。它支持多轮对话，能够准确把握用户意图，提供连贯且有价值的回复。
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文本生成：DeepSeek 能够生成逻辑清晰、内容丰富的文本，包括文章、故事、诗歌等。它还可以生成表格、列表，如日程安排、菜谱等，以及代码注释、文档撰写等。
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语义理解：DeepSeek 能够理解文本的语义，进行语义解析、情感分析、意图识别等。这使得它在智能客服、内容生成、信息检索等场景中表现出色。
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计算推理：DeepSeek 在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。它能够处理复杂的计算任务，提供详细的推理过程和答案。
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代码生成补全：DeepSeek 能够生成代码片段，提供代码补全和注释生成。它还支持代码调试，提供错误分析与修复建议，帮助开发者提高编程效率。
此外，DeepSeek 还支持联网搜索与深度思考模式，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容，进一步扩展了其应用场景。
DeepSeek 的应用场景
DeepSeek 的应用场景非常广泛，涵盖了多个领域：
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文本生成：DeepSeek 可以生成各种类型的文本，如营销文案、广告语、社交媒体内容、剧本或对话设计等。它还能够进行长文本摘要、文本简化、多语言翻译与本地化等文本创作任务。
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自然语言理解与分析：DeepSeek 能够进行知识推理，如逻辑问题解答、因果分析等。它还可以进行语义分析，如语义解析、情感分析、意图识别等，以及文本分类，如主题标签生成、垃圾内容检测等。
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编程与代码相关：DeepSeek 能够协助开发者进行代码调试，提供错误分析与修复建议。它还可以生成技术文档，如 API 文档生成、代码库解释与示例生成等。此外，它还能够根据需求生成代码片段，提供自动补全与注释生成。
如何使用 DeepSeek
要使用 DeepSeek，用户可以访问其官方网站 https://chat.deepseek.com。该平台提供了用户友好的界面，用户可以轻松输入查询并获得响应。开发者还可以利用 DeepSeek 的开源代码，将其集成到自己的应用程序和项目中，实现更多定制化的功能。
DeepSeek 的推理模型
DeepSeek 的推理模型，如 DeepSeek-R1 和 GPT-o3，在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现出色。这些模型特别适合处理需要高逻辑密度的任务，如数学推导、逻辑分析、代码生成和复杂问题拆解等。
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推理大模型：这些模型强化了推理、逻辑分析和决策能力，适用于数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解等任务。
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非推理大模型：这些模型适用于大多数任务，侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，不强调深度推理能力。
推理模型与通用模型的对比
推理模型和通用模型在多个维度上有所不同：
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优势领域：推理模型擅长数学推导、逻辑分析等任务，而通用模型擅长文本生成、创意写作等任务。
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劣势领域：推理模型在发散性任务（如诗歌创作）上较弱，而通用模型在需要严格逻辑链的任务（如数学证明）上较弱。
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性能本质：推理模型专精于逻辑密度高的任务，而通用模型擅长多样性高的任务。
在实际应用中，推理模型在其训练目标领域显著优于通用模型，而通用模型在通用场景更灵活，专项任务需依赖提示语补偿能力。
快思慢想：效能兼顾全局视野
DeepSeek 的推理模型在处理任务时，采用了“快思慢想”的策略，兼顾了效能和全局视野。
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概率预测（快速反应模型）：如 ChatGPT 4o，响应速度快，算力成本低，基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能的答案，依赖预设算法和规则进行决策，创造力有限。
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链式推理（慢速思考模型）：如 OpenAI o1，慢速思考，算力成本高，基于链式思维，逐步推理问题的每个步骤来得到答案，能够自主分析情况，实时做出决策，具备创新能力。
提示语策略差异
在使用 DeepSeek 时，提示语的设计对于模型的性能发挥至关重要。推理模型和通用模型在提示语策略上有所不同：
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推理模型：提示语更简洁，只需明确任务目标和需求。无需逐步指导，模型自动生成结构化推理过程。
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通用模型：需显式引导推理步骤（如通过 CoT 提示）。依赖提示语补偿能力短板（如要求分步思考、提供示例）。
关键原则
在使用 DeepSeek 时，遵循以下关键原则可以更好地发挥其性能：
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模型选择：优先根据任务类型而非模型热度选择。选择推理模型用于需要逻辑分析和决策的任务，选择通用模型用于需要语言生成和创意写作的任务。
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提示语设计：对于推理模型，使用简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。对于通用模型，使用结构化、补偿性引导，帮助其克服能力短板。
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避免误区：不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。