deepseek+deep-reseach应用：超有用！关于近期推理大模型的十条使用心得!

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2025年02月15日 20:59

l如果传统生成式大模型是兼职助理，那推理大模型应该是“正式员工” ，且是一位对工作可以“兜底”的员工，包括理解需求、推测使用场景、寻找生产资料、组织生产资料并可输出一份完整的结构化内容。

l基于数据等生产资料的复杂、推理任务，可以试试推理大模型 ，包括预测型任务，输出结果最高八成满足研究目标。

l简单任务仍交给传统生成式大模型，以免陷入自寻烦恼画蛇添足陷进，所谓“简单任务”，好比传统搜索引擎式任务。

l模板类任务需要结合生成式大模型和推理大模型，各取所长，前者避免“华而不实”， 围绕中心内容打转；后者避免“自作主张”，脱离模板太遥远。

l提示语如果研究不明白，可以考虑放弃研究，强大的推理大模型是一个“善解人意”的好助手，如果理解不对，再纠正不迟。 在推力大模型面前，会出现对提示语“视而不见” 情况，毕竟太“聪明”，所以会自作主张，自由发挥。

l大胆启用推理大模型，但仍需谨慎验证，幻觉问题依然存在 ，尤其数据源本源性错误在所难免，且容易以AI的方式“举证”。

l优先使用DeepSeek本推，实在“系统繁忙”那就试试秘塔、硅基流动、Sider、 MAXai等访问路径。

l现阶段还需保持耐心，随时接受推理大模型“罢工”。 推理大模型也需要“调教”，当他不出结果时，多试试兵法。

l摩尔定律18个月迭代一次，某大模型每12个月就实现了10倍增长 ，所以永远保持“在场”很重要，不断实验，不断采纳，不断“碰南墙”，等待下一轮实验、采纳……

l 如果谈人与AI共同进化太过宏大，AI内化着实不可逆， 所以是否要做AI创新与扩散的创新者（约占2.5%）、早期采用者（约占13.5%）以及早期大众（约占34%），还是通常在社会压力下才采纳创新的晚期大众（约占34%）甚至落后者（约占16%）？

参考资料汇总合集：

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