深度思考模式与问答式模式在本质上存在显著差异，相应地，用户在使用层面也会有较大不同。
目前，许多用户由于习惯了使用 ChatGPT，所以在使用 DeepSeek 时，仍然沿用之前的提问与交互方式，这导致浪费了许多不必要的时间。鉴于此，我根据 DeepSeek 的实际情况，整理出一份使用指南。该指南将分类提供一些参考性的提问、交互框架及例子，以便用户更容易理解和快速地正常投入使用 DeepSeek。
ChatGPT和DeepSeek的一些区别
- 交互模式
- ChatGPT ：侧重于自然语言的对话式交互，用户可以随意提问或进行闲聊，它会根据上下文回答。
- DeepSeek ：强调深度思考和系统性分析，需要用户提供明确、结构化的提问，以发挥其逻辑推理和分析能力，给出深入、有条理的答案。
- 回答特点
- ChatGPT ：回答偏向生成性文本，注重语言流畅性和创造性，但在逻辑严谨性和深度分析方面可能较弱。
- DeepSeek ：回答注重逻辑性和系统性，通过深入分析问题本质和相关因素，给出有条理、全面的答案，在处理复杂问题和多维度分析时更具优势。
- 应用场景
- ChatGPT ：适用于日常对话、信息查询、文本生成等广泛场景，适合处理简单、通用问题。
- DeepSeek ：适合需要深度思考和专业分析的场景，如商业决策、科研研究、技术问题解决等，提供更具深度和专业性的支持。
以下是专为深度思考型AI设计的优化使用指南，帮助您充分发挥模型的逻辑推理和系统性分析能力：
一、结构化提问框架（对比示范）
| 低效提问 | 高效提问模板 | 效果差异 |
|---|---|---|
| "如何提高产品销量？" | "请分三步分析：当前市场环境→用户痛点调研→营销策略优化，要求每个步骤包含数据验证方法和风险评估" | 获得系统化可执行方案 |
| "这个方案可行吗？" | "请从技术实现、成本收益、风险管控三个维度构建评估矩阵，对方案ABC进行量化对比" | 获得多维决策支持依据 |
二、动态交互策略
- 渐进式聚焦：
用户："请分析新能源车市场趋势"
AI：（输出宏观分析）
用户："聚焦2024年磷酸铁锂电池技术路线，补充上游原材料供应分析"
AI：（提供针对性深度分析） - 验证式追问：
用户："关于芯片制程突破路径，请列举三种技术方案"
AI：（方案ABC）
用户："请用梅尔曼创新指数评估各方案，指出最可能商业化的路径"
三、专业领域增强模式
- 科研场景：
"建立包含误差项的数学模型，验证当α∈(0,1)时，以下命题是否成立：[公式粘贴]，要求分引理证明" - 商业分析：
"构建波特五力模型分析跨境电商行业，重点量化供应商议价能力指标，要求使用近三年海关数据支撑"
四、认知协作技巧
- 思维可视化：
"将软件开发中的敏捷管理流程转化为时序图，标注各节点质量控制关键指标" - 对抗验证：
"假设您是反方专家，请从三个技术角度质疑当前方案，并给出防御性解决方案"
五、效能提升贴士
- 预处理指令：
"后续对话请默认使用：问题拆解→建立分析框架→数据论证→结论复核的四段式输出" - 格式优化：
"请用学术论文格式呈现分析结果，包含摘要、方法论章节、参考文献（优先引用近五年顶刊论文）"
六、高级功能触发
- 复杂计算：
"搭建蒙特卡洛模拟模型，输入参数：初始投资=500万，波动率=25%，无风险利率=3.2%，求5年期NPV分布" - 多模态处理：
"解析附图所示机械结构的应力分布（上传图纸），指出三个潜在失效点并给出改进方案"
使用建议：
- 预留2-3轮对话深度，构建完整的分析链条
- 关键结论要求提供验证路径："请说明该推论的实证依据及反例防护机制"
- 对复杂问题使用阶段确认："当前共识点是否准确？请修正补充"
通过这种结构化、交互式的使用方式，您将获得比传统问答模式更深度的分析结果。建议从具体业务场景入手，逐步培养"共同思考"的协作模式，可获得最佳使用体验。
无论是 ChatGPT 还是 DeepSeek，它们都是我们提升自我、优化生活的有力助手，关键在于我们如何根据具体问题和需求，选择合适的人工智能工具，并充分发挥其优势，来快速解决我们在学习、工作和生活中所遇到的各种问题。
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寻鹤
会利用工具也是需要不断折腾。
Evan
@寻鹤 嗯😉
obaby
这个东西清华还出了个指导ppt
Evan
@obaby 我觉得就是蹭热度，一般人谁会看那么长的使用手册。