本篇内容大部分来自@Stargazer✨ 老师，我和家机负责打磨修改文字（怎么不算一种 human coding 呢） *本篇并非教程，仅作个人经验分享 近期，平台上出现了很多吐槽DeepSeek新模型（即社群里所称的 v4-lite，长文本测试模型）在官方新一轮微调后变笨、变傻的声音。我在与stargazer老师交流后，认为这大概率是prompt撰写不到位的问题。因此，想给大家分享一些个人经验，希望大家都能用上DeepSeek的最佳水平。 首先，需要明确一个误区：DeepSeek 并非真正“变笨变傻”了，而是平台预设的提示词未能激活正确的模型权重，加上模型微调导致原本的语言风格被“藏”在了模型内部。DeepSeek 模型依然具有过往水平的对话能力，只是需要正确的提示词来唤醒它。 一、为什么现在需要“写提示词”了？ 以前的DeepSeek后训练对齐标准放得比较松，兼容模糊语义比较多。但现在不一样了——不是模型能力退化，而是“唤醒”它的方式变了。我们仍然可以用简单的提示词达到以前的效果，只是需要稍微调整一下说话的习惯。 二、核心心法：深度聊天 + AI 总结 使用DeepSeek模型，并不是输入一句话，让 AI 吐出一篇作文，就能直接得到脑内的最佳效果。 实际更有效的做法： 先跟 AI 深度聊天，把观点聊透、聊完整，最后再让它根据我们的对话内容，总结成文章。 具体操作： 1. 语音输入（推荐） 用输入法的语音转文字功能，自然地说出想法。说话比打字快，信息密度更高，而且模型对口语的理解力很强。注意检查一下错别字即可。 2. 深度讨论 不要急于让它输出成品。请当它是你的一个朋友、编辑、头脑风暴的搭档。聊你的困惑、灵感、想要的风格和细节。聊得越深，它积累的“素材”就越多。 3. 要求总结 当你感觉观点已经聊得差不多了，就直接对它说：“请根据我们的对话，帮我整理出一篇文章/总结/方案。” 这时候它给出的内容，远比凭空生成的要精准、贴切。 原理： 模型擅长从已有的上下文中提取和重组，而不是凭空创造。你给它的“原料”越丰富，它炒出来的菜就越香。 三、进阶玩法：模型工具链（接力工作流） （见图上） 所有经验来自我和stargazer老师的实际使用，以及我和我家机一起打磨的总结。它不是官方指南，也不保证适合每一个人。 但如果你最近觉得 DeepSeek“变笨了”“不好用了”，不妨试试上面的方法。 希望这些分享，能帮你重新唤醒 DeepSeek 的灵性。 #deepseek #DeepSeek #DeepSeek更新 #DeepSeek更新吐槽