DeepSeek-R1 的横空出世，在 AI 圈掀起了一阵狂潮。
这款号称“中国版 o1”的模型，其强大的能力令人瞩目，特别是在数学和编程领域，更是展现出了碾压级的优势。
虽然 DeepSeek-R1 的能力确实强，但我实际用起来总有一种“被 AI 教育”的感觉。
R1 输出的回复太太太喜欢装逼了！
比如，我让它帮我优化晨间流程，结果它给我整出一堆“神经调节分层处理”“数字隔断”“弹性缓冲带”之类的术语。
我：？？？
更离谱的是，它还会自创一些听起来很高级但完全没听过的概念，比如“虾行防守睡姿”“脑波重置术”。
“这 AI 怕不是个民科大师吧？”
不过，经过这几天的摸索，我发现了个特别实用的技巧：
灵活切换 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 两个模型，就能完美控制 AI 回复的"飘"和"稳"。
1、先别开“深度思考”模式
DeepSeek-R1 默认的“深度思考”模式确实容易放飞自我，动不动就拽出一堆专业术语。
所以，先用普通模式（DeepSeek-V3）跟它聊几轮，让它“学会”用正常语言交流。
2、再切回“深度思考”模式
等上下文里有了正常对话的基础，再切换到 DeepSeek-R1 的“深度思考”模式。 这时候，DeepSeek-R1 就会收敛很多，既能发挥它的推理能力，又不会满嘴跑火车。
3、直接告诉它“说人话”
如果 DeepSeek-R1 还是忍不住装 X，那就直接在提示词里加一句： “请用朴实直白的语言，不要过度发挥或创造新名词，避免使用过于专业的术语或自创概念。”
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈 • 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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