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一个让AI帮忙深度思考的方法

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2025年03月04日 15:06

昨天和朋友聊天时,他提到一个有意思的问题,让我瞬间不知道该怎么回答。

他说:现在好多企业都在接入深度思考模型,但感觉深度思考和平时用的普通模型没什么区别,甚至质疑深度思考到底有什么用。

我相信,很多小伙伴可能也有过类似的想法,或者对这个问题有过思考。毕竟平时用AI搜索就能解决不少问题,那为什么还要用深度思考呢?

其实,要想用好深度思考,得先搞清楚它的独特之处。

先破除一些认识:

如果让我来形容深度思考模型和普通模型的区别,我个人更觉得它们像人类大脑的理性脑和感性脑,或者用心理学中的术语来说,像系统1(System 1)和系统2(System 2)。

传统AI模型(如DeepSeek V3、Kimi)更像速记员,能从知识库中快速检索出信息,但缺乏深度分析能力;深度思考模型(如阿里QwQ、Kimi的K1.5)更像“战略顾问”,能够拆解复杂问题、模拟思维链。

我举个例子:

在生活场景中,如果奶奶问DeepSeek V3模型红烧肉要放多少糖,它可能会迅速回答:50克,外加两片姜去腥;这就像一个点读机直接给出答案。

但使用深度思考模型,它会这样回答:如果要改良传统红烧肉的配方,用蜂蜜替代白糖可以让口感更好,但要注意火候,避免烧焦。

你看,这种回答更像一个大厨的思考方式。

再比如,当你问AI《静夜思》是谁写的?传统DeepSeek V3会秒答:李白。但深度思考模型(如DeepSeek R1、K1.5)可能会说:《静夜思》是李白的作品,这首诗表达了诗人对故乡的思念之情,从创作背景来看,它反映了唐代文人的思乡情绪,这种情感在当时的社会环境中十分常见。

因此,深度思考模型不仅能给出结论,还提供更丰富的背景信息和逻辑推理,这种多维度推理是它和传统模型最本质的区别。

还有一点,二者在拆解问题的能力上也有明显差别。

传统模型在面对问题时,不会把问题拆得很细,在这方面,很多人应该感受得到。

你问DeepSeek V3:如何提高我的写作能力?它会说:“多读书、多写作、多练习、学习语法。”这答案没错,像一个现成的模板,但感觉不够针对具体情况,也没什么层次感。

深度思考模型则完全不同,它会把问题拆成几个部分,再一步步回答。同样问“如何提高写作能力”,它可能会说:

想提高写作能力,可以从这几个方面入手:如果你是小说作者,可以多读点散文、小说,或者悬疑推理类的书,积累词汇和灵感,也可以从你感兴趣的方向开始。

写作时,可以先列个提纲,定好论点和人物设定,避免跑题;语言上,试着用点比喻或抽象手法,让文字更生动。写完后,最好找朋友看看,给点意见,或者用工具检查下语法,再根据反馈改改。

你看,它不光给出了答案,还会从内容、规划、表达和改进几个角度去讲,甚至可能还反问你平时写什么题材?然后,更贴心地给出建议。

这就像你雇了一名老师在旁边。

因此,这种把问题拆开、一步步分析的能力,让深度思考模型在处理复杂或不太明确的问题时特别有用,不只告诉你“是什么”,还会说“怎么做”以及“为什么这么做”。

很明显,深度思考模型不只是个慢一点的AI,而是一个能真正帮你深入思考问题的聪明助手。

既然这样,什么时候用快模型?什么时候用深度思考?我有两个原则:

第一,信息检索需求简单直接,时间效率优先。也就是说,当要快速获取某个简单信息,或者在时间紧张的状态下快速完成某个任务时,快思考最有用。

查询苹果2024年的净利润是多少,了解蜜雪冰城招股书中的关键信息,在这些场景下,快思考能很好地满足需求。

那么,什么时候用慢思考呢?

第二个原则是:当面对复杂问题时,需要深度分析、创造性或策略性思考,尤其是当信息需求本身不够明确时,慢思考显得更为合适。

以我这两天遇到的问题为例,下周我要去中国政法大学,为大二新闻系的学生进行两个小时的分享,我一直在思考,这两小时应该讲些什么内容。

于是,我把问题背景告诉了深度思考模型。我说:

下周要去中国政法大学给大二新闻系的学生做分享,目前有一些基础信息和我想讲的内容,但我认为信息还不够完善,也比较混乱。

我希望你能结合我的背景和学生的背景,帮我梳理一下,哪些内容是学生能学会的,又不会让他们觉得枯燥,最好还能让他们在实践中用得上。

经过两三轮对话,深度思考模型给我提供了一个非常大的框架,但我觉得还不够细致。我又说:我们分步骤来,第一部分、第二部分、第三部分一个个来。大概不到半小时的聊天后,整个框架就出来了。

基于这个框架,我制作了一个120页的PPT。

另一个经历是创作。

每次写作之前,我会先自己思考,但发现视野往往比较局限,只能想到两三个不同的视角,在这种情况下,我会借助深度思考模型来拓宽思路。

我会对它说:现在正在写某篇文章,现有观点还不足以让内容更丰富。我希望你能基于“事实”,从不同角度帮我进行有理有据的思考。比如从心理学角度、市场营销角度,或者其他你认为合适的方向。

它会提供几个清晰且多维度的视角,让我能够从多个方面去完善文章;这种多角度思考方式,不仅丰富了内容,还让我能够从更全面的视角去分析问题,避免思维的局限。

不过,我看到,部分人在小红书上吐槽,使用深度思考模型会遇到一个问题:它的深度思考有时“太深”。从普通人的角度来看,这种深度会让人觉得它在“瞎琢磨”。

比如当你问它“我该如何完成自己的KPI”时,它可能会分析工作目标、未来计划,甚至延伸到职业发展的各个方面;虽然听起来很全面,但最后会让你感觉说了不少,却好像也没什么实际卵用。

本质上是因为我们没有给它设定清晰的限定条件,这会导致它的深度思考变得过于发散。

我的做法是:在任务中给它一个明确的框架。

具体来说,当要分析某家公司的财报,或比较两家公司的利润和市场营销投放情况时,我会引入一些专业框架,如波特五力模型、5W2H分析法,或者是市场优劣势分析。

我会明确地告诉它:我现在正在分析蜜雪冰城这家企业的竞争态势,要用波特五力模型来分析它的行业竞争环境,或者用5W2H来梳理它的市场营销策略。

通过这种方式,模型就能够基于指定框架、准确地分析出关键因素,甚至结合最新数据,提供更深入的洞察。

所以,这种做法,不仅能避免模型的思考过于发散,还能充分发挥深度分析的优势,同时帮助我在处理复杂任务时节省时间,确保分析的严谨性。一举三得。

我认为,明确限定条件来引导深度思考,是一种更高阶的用法,这种能力,不仅能让AI给自己当顾问,还提升了个人思考的广度和深度。正如DeepSeek首席科学家在2025年Q2财报会议上所说:人类真正的竞争力,正在从更快的思考,转向更好的提问。

以上,希望对你有所启发。

本文来自微信公众号:王智远 (ID:Z201440),作者:王智远

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