3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。 第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字） 填充“虚但必需”的部分： p 政策背书： “生成5条2023年国家层面支持智能物流园区的政策原文（带发文号），并解读对本案的指导意义。” p 风险评估： “列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。” ，最大限度维持职场 专业度。 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难 “学习太难？DeepSeek带你‘开挂’逆袭！ 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 场景：数学课上，老师正在讲解“隐函数求导”，步骤写到第三行时突然跳过了中间推导，直接给出结果：“所 以这里的dy/dx=(-2x-y)/(x+3y²)”。你盯着白板上的公式一脸懵——前两步的链式法则展开去哪了？为什么分 母突然多了3y²？ 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 1.课堂当下（隐蔽求助） p 适用场景：课堂上随时快速跟进 p 操作技巧： Ø 在笔记软件中快速标注困惑点（如：“疑问：第二 步到第三步如何展开？”） Ø 输入精准问题： “隐函数求导例题：从方程x² + xy + y³ = 0推导 dy/dx，请展示完整的链式法则展开步骤，特别是分母 3y²的来源。” Ø 秒速获取步骤解析： 立即对照补全笔记，跟上老师进度。 2. 课间5分钟（深度追问）

这样做竟然达到了惊人的、意想不到的效果，推理超越 OpenAI O1，如下 图10所示，蓝线表示单次推理（pass@1）的准确率，红线表示 16 次推理取一 致性结果（cons@16）的准确率，可以看出一致性推理提高了最终性能。虚 线代表 OpenAI O1 的基准表现，图中可以看到 DeepSeek-R1-Zero 的性能 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资

领域的巨大潜力，但其仍然处于发展阶段，存在一定局限性和优化 空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破： 通用能力提升 解决语言混杂问题 目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮 对话、复杂角色扮演和 JSON 输出等任 务中的能力不及 DeepSeek-V3。未来， DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目

“写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？”

“写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？”