原贴链接

原帖仅包含一个图片链接，无实质内容可翻译

讨论总结

本次讨论围绕Deepseek - R1展开，主要探讨了它的性能特点。有测试者发现它写代码能力不错，但回答主观或需要创造力的问题时表现糟糕，同时也有人指出在指令遵循方面存在困难。不过也有使用者认为它能解决特定代码中的小问题，是有价值的。此外，思维链在其中也被提及，被认为存在一些可能影响模型表现的特性，如在与少样本提示结合时可能产生的问题等。

主要观点

  1. 👍 Deepseek - R1写代码能力较好
    • 支持理由：评论者如Packsod提到它能解决特定代码中的小问题。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Deepseek - R1回答主观或需要创造力的问题表现差
    • 正方观点：测试者如VegaKH通过具体测试表明其在推荐技术栈等需要创造力的任务中结果糟糕。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 推理类型模型存在一种趋势，描述思维链可能是反生产力的
    • 一些评论者以Deepseek - R1的表现为例，表示在推理模型中这是一种共性问题。
  4. 💡 Deepseek - R1存在脆弱性，使用者需使用更具描述性和精确性的提示
    • 使用者在实践中发现该模型有脆弱性，如vertigo235提到其思考过程每次都会重新开始的特性导致它显得脆弱，所以需要调整提示方式。
  5. 💡 少样本提示和思维链有时结合不佳是因为上下文空间问题
    • 一些使用者通过经验发现少样本提示和思维链结合时会出现问题，AutomataManifold认为是上下文空间不足导致。

金句与有趣评论

  1. “😂 But if you want an answer that is more subjective, or requires creativity, R1 will immediately shit the bed.”
    • 亮点：形象地描述了Deepseek - R1在主观或需要创造力的问题回答上的糟糕表现。
  2. “🤔 I think the reasoning models work best when there is only one correct answer.”
    • 亮点：对推理模型的适用场景提出了一种观点。
  3. “👀 It’s brittle, but really good if prompted correctly.”
    • 亮点：概括了Deepseek - R1的特性，虽然脆弱但提示正确时表现不错。
  4. “😂 Yeah based on the thinking, it seems to start over its thinking process each time.”
    • 亮点：对Deepseek - R1思考过程的特殊现象进行描述，解释其脆弱性。
  5. “🤔 I’ve noticed this too. We just have to be more descriptive and precise with our prompts to get desired outputs.”
    • 亮点：表明使用者已经注意到模型的脆弱性并且提出应对方法。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于Deepseek - R1的实用性，一部分人认为它存在很多问题，如回答主观问题表现差、难以遵循指令等；另一部分人则发现它在解决特定代码问题上很有效。可能的原因是大家从不同的使用场景和需求出发来评价这个模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：思维链在推理模型中的优化方式以及如何更好地结合少样本提示等。
  • 潜在影响：如果能够解决思维链与少样本提示结合的问题，可能会提高类似Deepseek - R1这样的推理模型的性能，从而对人工智能相关领域的应用开发产生积极影响。

详细内容：

标题：关于 Deepseek-R1 的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Deepseek-R1 是脆弱的”的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要探讨了 Deepseek-R1 在不同场景下的表现。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：有人经过大量测试，发现 R1 编写代码的能力出色，尤其是在明确提示的情况下，但对于更主观或需要创造力的回答就表现不佳。例如，有人描述想构建的应用并让 R1 推荐技术栈，结果给出了不兼容的组件等混乱答案。但也有人在更多练习提示后，得到了一些好且有创意的回答。

还有人表示无法让 R1 编码，而有人则分享使用特定提示能获得最佳结果。有人认为对于普通用户，难以判断得到的答案好坏。

有人提到 R1 只适用于解决逻辑问题，对于知识的处理像是百科式的，没有绝对的好坏之分。也有人指出对于像 CoT 这种“逐步思考”的方式有时会适得其反。有人好奇如何避免让它进行 CoT 思考，以节省上下文容量。有人分享了让 R1 自由思考的疯狂经历，结果充满错误。

总之，对于 Deepseek-R1 的表现，大家观点各异。一方面它在特定条件下表现出色，另一方面又存在一些明显的不足。核心问题在于如何更好地利用它，以及如何判断其给出答案的质量。