原始链接在： 泼凉水：我不配部署 DeepSeek R1 - 小众软件
DeekSeep 爆火，开源，超越 OpenAI o1，便宜（限量免费）、量足，目前已经有无数的教程教你在电脑上部署、在NAS 上部署，甚至在手机上部署。
不过，我不配去部署 DeepSeek R1…
我不配
但是，我没折腾，完全没折腾，因为…我不配。
我没有高等级 CPU，没有大内存，没有顶级显卡，唯一满足的，就是NAS里的硬盘了（实际上有个2TB就够了）。
还有，你自己部署的，一定一定一定没有 DeepSeek App 好用！
这…
这就很尴尬，折腾一圈不如安装个 app 用的爽。而在我询问了好几个群以后，折腾过的同学都表示：不如直接用 App…
更何况现在这个 App 还免费，还排在全球100多个国家的应用商店榜首。
甚至，有专业的国外AI公司都提供了服务：
所以，非必要，不折腾。去应用商店下一个试试吧。
但是
但是，和之前一样，你不要问他：你使用了什么模型？为什么周树人暴打鲁迅 这种无意义的问题…
因为真的很无意义啊。
你可以这样问（以下内容出自 R1 推理）：DeepSeek 的最佳提问方式是什么？
以下是得到的回复：
向 DeepSeek 提问的三个最佳实践：
1. 明确问题领域
- 说明具体主题领域（如生物、编程、哲学等）
- 提供关键专业术语
- 示例：”量子计算在当前制药行业的实际应用案例有哪些？”
2. 设定回答框架
- 注明需要的格式要求（如列表/流程图/代码等）
- 指定思维路径（如第一性原理分析）
- 示例：”请用SWOT分析法解读新能源车行业现状”
3. 添加限定条件
- 设定上下文背景（时间/地域/行业等）
- 明确答案深度（学术级/通俗化）
- 示例：”用初中生能理解的方式解释区块链技术”
优质提问示例：
“作为传染病学研究员，需要2020年后发表的关于冠状病毒跨物种传播机制的英文核心期刊文献，请用MLA格式推荐5篇并附150字摘要。”
这种提问方式能帮助 DeepSeek 准确理解需求，提供结构清晰、专业可靠的回答。建议用户在提问时尽量明确具体的应用场景和知识背景。
甚至，你可以把问题交给R1，问它该如何提问：我想知道抖音的打赏用户心理，该如何向 R1 模型提问？
以下是一个面向大型语言模型(R1级别)的优化提问方案，结合了AI特性与用户研究需求：
结构化提问模板：
“请以社会认同理论和情绪唤醒模型为框架，构建抖音打赏用户的五维度心理分析模型，要求：
维度包含：
- 虚拟身份建构 (使用Goffman拟剧论)
- 即时反馈依赖 (多巴胺奖赏机制)
- 阶层跨越幻想 (参照Veblen炫耀性消费)
- 孤独经济效应 (结合Weiss孤独量表)
- 群体规范压力 (运用Asch从众实验原理)
输出形式：
- 绘制各维度关联的环形示意图
- 制作用户决策流程图(包含4个关键决策节点)
- 按打赏金额梯度(50/500/5000元)分层解析心理差异
数据要求：
- 引用近三年SSCI期刊相关文献
- 整合平台算法推荐机制的影响因子
- 对比直播间场景与短视频场景的行为差异”
技术适配说明：
- 理论嵌套：明确指定经典理论确保分析深度
- 可视化指令：要求图示满足认知心理学记忆规律
- 参数化条件：金额分层符合行为经济学研究范式
- 场景对比：增强模型的情景识别精度
预期知识产出：
- 虚拟互动中的身份位移模型
- 即时反馈循环的神经机制图谱
- 打赏金额阈值的心理账户分类
- 跨场景行为迁移的阻促因素
该提问方式通过结构化参数设置，能有效激活语言模型的多模态处理能力，产生兼具学术严谨性和实践洞察力的深度分析报告。建议配合追问指令如”请展开第三个维度的神经经济学解释”进行知识深挖。
专业的提问交给 R1，完美。
快去下个 App 吧。
不会提问没关系，问 AI 如何提问也是一个好问题。
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