DeepSeek 是什么

DeepSeek 代表两个概念，第一个概念是一个国产的、低成本的 LLM；第二个概念指的是创造模型的这家公司-深度求索。当然这个对我们帮助不大，我更推崇 DeepSeek 代表的更深层的含义：

1. 它是一个很好的推理 Model，这个跟之前的 ChatGPT 的预训练模型是不同的，大模型从此进入慢思考阶段。这也就是为什么 DeepSeek 代表着 AGI 时代的到来，从这一刻起 AI 开始像人一样思考了，在一些特定场景下 AI 将对人构成降维打击，比如围棋对弈、量化交易（你懂的）等等。
2. DeepSeek 擅长处理复杂任务，而非简单的对话、搜索等，就是说 AI 可以自主规划，对于纯逻辑工作者将是非常大的冲击，像前面提到的围棋对弈，人和机器对弈变得毫无悬念，这种上下文逻辑推演让棋手难以匹敌。很多的工作岗位可能会由 AI 承担 90% 的工作，人只需要检查 AI 工作的结果是否符合预期。

DeepSeek 可以做什么

对于大多数普通人来说，AI 可以作为辅助其工作的助手，就像计算器一样，例如新媒体运营人员的选题策划助手、文章编写助手、图片编辑助手等等。对于软件开发人员可以辅助写代码，比如写一个 HttpClient 工具类。对于一些专业人士来说，DeepSeek 可以快速梳理摘要、充当科研助手等等，比如基因测序科研人员，可以快速梳理出目前主流的研发方向、进展等等，对这个领域可以更快速地切入。

自然语言理解和分析

AI 和人交互的方式不再是键盘和鼠标，而是自然语言，这就决定了 DeepSeek 最基础的一个能力就是自然语言的理解和分析，AI 要懂人就需要借助 NLP 的技术，将人的语言转换成计算机可以理解的语言，NLP 可以快速提取对话中的关键要素，人、时间、地点等等，对于一些特殊的应用场景，还可以分析语言背后的情感。

代码和技术文档生成

对于技术人员来说，写好技术文档、注释是一个重要的工作，但是大部分开发都不喜欢花很多精力在这上面，AI 就可以很好地胜任这个工作，通过理解代码的实现过程快速生成 API 说明文档、写出测试用例、写出调用示例代码等等。

绘制设计流程图

对于架构设计师来说，AI 可以辅助绘制设计图，如功能模块设计图、系统架构图、交互时序图、数据库设计图等等。根据我本人的实践，设计图是根据设想的交互步骤逐步生成的，这个应该也是逻辑推理的一种体现，正是这种 CoT（思维链）让大模型从快速响应（实时反馈）进化到了慢速思考（异步反馈）。

如何向 AI 表达需求

AI 是一个强大的工具，它可以通过自然语言调用，但是我们要非常清晰准确地表达我们的需求，AI 才会真正明白我们的诉求并给令让我们满意的回答。那向 AI 表达需求有哪些技巧呢？

1. 决策需求，需要表达应遵循目标+可选项+评估标准的公式
2. 分析需求，需求表达应遵循问题+数据/信息+分析方法
3. 创造性需求，需求表达应遵循主题+风格/约束+创新方法
4. 验证需求，需求表达应遵循结论/方案+验证方法+风险点
5. 执行需求，需求表达应遵循任务+步骤约束+输出格式

需求具体的表现形式就是提示词（Prompt），那提示词需要哪几个基本组成呢？

1. 指令，明确告诉 AI，你希望它执行什么任务
2. 上下文，为AI提供背景信息，让AI更好地理解和执行任务
3. 期望，明确地表达你对AI输出的要求和期望

这里需要指出的是选择哪个模型的原则是根据任务类型，而非模型热度。对于不同类型的模型使用不同模式的提示语，如对推理模型不要使用“启发式”提问，可能干扰其逻辑主线；对于通用模型不要过度“信任”，如直接询问复杂推理问题，需要仔细确认结果。

这里我们通过一些具体的例子来感受下提示词该如何使用：

1）代码实现需求
将以下C语言代码转换为Python，要求：
① 保持时间复杂度不变；
② 使用numpy优化数组操作；
③ 输出带时间测试案例的完整代码。

在这个提示语中，我们给 AI 提出了目标：将以下C语言代码转换为Python，同时给出了两项要求，确保 AI 可以按我们的要求输出。同时对于输出给出了要求，即需要测试代码。

2）创造性需求
设计一款智能家居产品，要求：
① 解决独居老人安全问题；
② 结合传感器网络和AI预警；
③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。

在这个提示语中，我们告诉了 AI 目标：设计一款智能家居产品，同时给出了两项要求，对输出提出了我们的期望。

通过这两个提示词例子，我们更加深刻理解了提示词的三个重要要素：目标、要求和期望。