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DeepSeek新用法,逻辑思考易如反掌!
2025-03-27 15:12

爆火的原因主要有三个:

DeepSeek新用法,逻辑思考易如反掌!

1.开发成本是ChatGPT1/10但能力相当

2.开源(ChatGPT封源)

3.来自中国

本文字数:1514字

阅读时间:5分钟

在科技领域,美国一直领头,此次中国研发的DeepSeek R1大模型一举成名,这实属历史上的一刻。截至撰文此时,美股英伟达持续下跌,市值已经蒸发了4.5亿美元。

但今天,不是想聊艰深难懂的AI技术(我也不是专家),反而是在使用的过程中,我发现了DeepSeek的额外好处:

——训练自己的逻辑思考。

DeepSeek(后续简称DS)除了上述特点外,最有趣的是会将自己的思考过程展开来,再给你最终答案。你若去细品它的思考过程,不仅觉得像个活生生的人,还可以从中学习解题思路。

两个对话案例,揭秘DeepSeek的思考逻辑

我开启了DS的“深度思考(R1)”和“联网搜索”两个功能,进行了两次对话。

案例一:数字工具与AI技术的差别

核心问题是:

我想知道过去的数字工具和现在的AI技术间的差别,AI到底是直接取代还是在既有中赋能?

Step1:确认需求

DS将问题拆分成两部分,即区分传统数字工具和AI,以及AI是取代还是赋能特定环节。

好的,我现在需要回答用户关于数字工具和加入AI技术后的差别,以及AI是直接取代工作还是在既有工具中赋能的问题。首先,我得先理解用户的问题。用户提到过去的自动化工具(数字化转型)已经提升了效率,现在有了AI技术,想知道这两者的区别,以及AI是取代还是赋能特定环节。

Step2:搜集浏览信息

DS从搜索结果中寻找前述两部分的相关信息,并且进行归纳:网页1、6、7、9讨论数字化、信息化和AI化的区别;网页2、4、8、10讨论AI如何取代或赋能工作。

接下来,我需要从提供的搜索结果中寻找相关信息。先看一下各个网页的内容:

网页1、6、7、9都讨论了数字化、信息化和AI化的区别,可能对区分传统数字工具和AI有帮助。比如......。

网页2、4、8、10则讨论了AI如何改变职场,取代或赋能工作。例如.......。

网页3和5内容较少,可能相关性不大。

Step3:提炼总结信息

DS整理这些信息,通过找相同找不同,去比较传统数字工具和AI工具的差异,以及AI是取代还是赋能。同时总结思考能通过两种维度来进行对比说明:技术端、应用端。

现在需要整理这些信息,比较传统数字工具和AI工具的差异,以及AI是取代还是赋能。

传统数字工具可能侧重于......,而AI引入了......。

关于取代还是赋能,网页2提到AI......,而数字化是......。

Step4:优化信息表达

DS综合观点,通过结构化的列点,同时引用不同网页的例子,来进行回答。

需要综合这些观点,......。同时,引用不同网页的例子,比如......等。还要注意引用格式,每个要点后引用对应的网页。比如......。

最后,结构上可以分为几个部分:......,每个部分结合搜索结果中的例子和观点,确保回答全面且有依据。

DS最后给我的答案,区分了五个模块,皆包含来源与例子,同时,除了回答原本的两个问题,还增加了未来趋势和总结:

1. 技术基础的差异

2. 应用模式的差异

3. 取代与赋能的平衡

4. 未来趋势

5. 总结

案例二:自动化流水线与数据录入的异同

我针对DS前面的回答,进阶发问:

拿“自动化流水线”和“数据录入”为例,数字化和AI化两者分别的搭建处理和价值有哪些异同?

Step1:确认需求

DS回顾之前的对话,确保回答的一致性,并推敲背后的需求和解答方向。

好的,用户现在希望以“自动化流水线”和“数据录入”为例,详细比较数字化和AI化在搭建处理和价值上的异同。我需要先回顾之前的对话,确保回答的一致性。之前已经讨论了传统数字工具和AI技术的核心差异,现在需要具体到这两个例子。

首先,用户可能想知道在数字化转型中,这两个任务是如何处理的,而引入AI后又有什么不同。需要分别分析自动化流水线和数据录入在数字化阶段和AI化阶段的技术基础、处理方式、价值差异,以及它们的异同点。

Step2:提炼总结信息

DS回顾前面的搜索结果,针对性地提取信息。

对于自动化流水线,传统数字化可能涉及......,而AI化可能......等。

数据录入方面,传统方式可能......,而AI可能......。

需要注意的是,用户可能希望了解技术实现的不同,比如......。还要比较两者的相同点,比如都......。

Step3:优化信息表达

DS同样的结构化回答,并且附上案例,同时思考到了可能的深层需求。

需要结构清晰,分点回答,可能分为......,最后总结异同。

要确保例子具体,避免过于抽象。同时,用户可能对实际应用场景感兴趣,可以举一些实际案例,比如......。

还要注意用户可能存在的深层需求,比如企业考虑是否投资AI升级,需要了解成本和收益。......。

最后,确保语言简洁,逻辑清晰,用例子说明差异,帮助用户更好理解。

DS最后给我的答案,区分了四个模块,除了原本提问的两个场景,分别以三个维度(技术搭建、处理方式、价值体现)说明外,再次提出数字化和AI化的总结对比以及案例补充:

1. 自动化流水线

2. 数据录入

3. 数字化与AI的核心差异

4. 案例补充

从DeepSeek的思考过程中,我们能学到什么?

如果我是老板,收到这样的两份作业,绝对舒心。

从前面的拆解可以看出,接到任务后,

第一要务是:确认需求(甚至超越期待)

首先要明确发问者到底想了解什么,如果已经有些来回的讨论,更要去考量经过之前的讨论,对方进阶的提问是出于什么理由,实际想知道的会是什么?(这是职场必备的核心能力)

当确认了需求之后,

第二要务是:明确解题思路

有些事情是你本来就知道的,有些是需要时间搜集处理的,但不管是哪一种情况,在回复以前,都要先组织好信息,同时思考能如何结构化回答。

最后关键一步:优化信息表达

不管是第一轮还是第二轮的回答,DS都秉持了几点职场上的汇报技巧:

1.回答全面,深层满足

2.结构清晰,分点回答

3.语言简洁,总结清晰

4.补充案例,有理有据

针对逻辑思考的方法,也欢迎复习之前发表过的文章《如何想清楚、说明白、做到位?你需要掌握【结构化思维】》

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