本文要谈论的是DeepSeek推理模式，这种模式有别于之前ChatGPT 4o的生成机制，更加透明和丰富。
我们举个例子，比如我现在想要去买几条中华烟，但是我担心买不到正品。我先去问DeepSeek R1模型：
我现在想要去买几条中华烟给老丈人，但是我担心买不到正品，请给我建议。
下面是R1(推理模式）的思考过程：
嗯，用户想买几条中华烟给老丈人，但担心买到假货。首先，我需要考虑用户的主要需求是确保买到正品，同时可能还希望给老丈人留下好印象，毕竟送礼物尤其是给长辈，品质很重要。用户可能对如何辨别真伪不太了解，或者对购买渠道不太确定。
接下来，我应该分析可能的购买渠道，比如官方专卖店、大型超市、电商平台等，然后比较它们的可靠性。官方渠道最可靠，但用户可能不知道具体怎么找。电商的话，虽然方便，但假货风险高，需要提醒用户注意选择官方旗舰店，并检查资质。
然后，辨别真伪的方法也很关键。中华烟有一些常见的防伪特征，比如包装细节、防伪码、烟丝颜色等。需要详细列出这些特征，但也要考虑到用户可能没有专业工具，所以方法要简单可行，比如扫描二维码、观察包装印刷质量等。
还要提醒用户保留购买凭证，这样如果发现问题可以退换。另外，价格方面，如果遇到远低于市场价的，很可能是假货，这点需要强调。可能用户对市场价不太清楚，可以给出大概的价格范围作为参考。
此外，用户可能担心面子问题，如果买到假烟送人会很尴尬，所以需要强调选择可靠渠道的重要性。或者用户可能时间紧迫，需要快速找到可信的购买途径，这时候推荐官方渠道和大型连锁店会更合适。
最后，总结建议，分点列出，让用户一目了然。可能需要包括购买渠道、辨别方法、价格警惕、保留凭证等方面。确保建议全面且实用，帮助用户避免买到假货，同时提升他们的购物信心。
从DeepSeek R1的回答中，我们可以看到其推理模式的几个显著特点：
1.多层次分析：它不仅仅回答“如何购买正品中华烟”，而是进一步分析用户背后的真实需求，例如送礼的面子问题、时间紧迫性等。
2.逻辑链条清晰：它不会简单罗列购买建议，而是从需求分析、渠道筛选、真伪鉴别、价格评估、购买凭证等多个方面进行系统性的推理。
3.个性化推理：模型会结合用户的潜在情境，比如“给老丈人送礼”，从情境角度提供更贴合实际的建议。
4.透明推理过程：与传统的黑箱式AI不同，DeepSeek R1 会展示其思考路径，使得用户能够理解AI是如何得出答案的。
推理模式背后有重要的机制支撑，本文参考《DeepSeek急速上手：高效做事不内耗》一书，介绍推理模式的5大机制。
一、树状推理机制DeepSeek推理机制的核心理念是从单一线性推理到多层次、多路径的推理演绎。与传统的ChatGPT生成模型以链式推理为主不同，DeepSeek通过树状推理模型将信息的处理方式进行了升级，形成了多分支的推理路径。
传统的大语言模型一般依赖链式推理，这种模式通过每一步生成答案，模型依据先前的结果生成后续内容。然而，链式推理的缺点在于其局限性：模型只依赖先前的答案进行后续推理，一旦某一环节出现问题，后续的推理将会受到严重影响。而在处理复杂问题时，链式推理往往不能有效应对多元信息和多层次问题。
相对而言，树状推理则提供了更多的灵活性。在树状推理结构中，模型能够在多个推理路径之间进行选择，不仅能根据用户输入的要求做出相应的回答，还能够对信息进行多角度分析和推理。
一个AI模型是否能够高效地与用户进行互动，关键在于其能否精准理解用户的意图。传统的大语言模型常常通过显式关键词来识别用户意图，但这种方式的局限性在于它不能深度挖掘隐性需求，容易导致理解偏差。为了弥补这一缺陷，DeepSeek采用了多层次意图理解机制。
例如，在解决买烟的问题时，DeepSeek 能够基于用户输入，提取显性意图和隐性意图。
显性意图指的是用户直接表达的需求，例如：“我想买正品中华烟”。DeepSeek 能够迅速识别关键词，并基于已知知识库提供相关信息。
DeepSeek 还能分析用户输入中的潜在意图，例如：
面子问题：用户可能更关注烟的品质，而不仅仅是正品与否。购买时间限制：如果用户表示“急着买”，DeepSeek 可能会优先推荐线下实体店。预算敏感性：如果用户没有提及预算，DeepSeek 可能会询问用户价格范围。DeepSeek R1 的技术实现可分为三个阶段，涵盖输入解析、意图特征提取、多轮对话管理，确保精准理解用户需求并提供连贯的对话体验。
1.输入解析
分词与向量化：将文本拆解为基础单元，转换为可计算的向量形式。上下文编码：分析语境信息，提高理解准确性，为后续推理奠定基础。2.意图特征提取
显式意图识别：直接解析用户明确表达的需求，如天气查询、书籍推荐等。隐式语义建模：挖掘用户潜在意图，例如“不知道晚上吃什么”可能意味着需要餐饮推荐。3.多轮对话管理
对话状态追踪：记录并更新对话内容，确保连续性，避免重复或偏离主题。指代消解：解析代词指代关系，提高对话连贯性，例如正确理解“这个怎么样？”中的“这个”。
综合来看，这三个阶段共同构成了 DeepSeek R1 的技术路径，使其能够更精准地解析用户输入、深度理解意图，并在多轮对话中保持逻辑一致性，从而提供更智能和自然的交互体验。
四、深度记忆机制在实际应用中，AI模型的记忆能力尤为重要。DeepSeek通过建立工作记忆、短期记忆和长期记忆三层结构，确保了在多轮对话中，模型能够有效地保留和更新关键信息，从而保持对话的连贯性和上下文一致性。
在工作记忆中，DeepSeek保存着最新的一轮对话信息，用以实时处理当前任务。短期记忆则用于保存最近几轮对话的内容，帮助模型更好地响应当前任务。而长期记忆则充当了知识库的角色，它记录了用户的历史交互数据和长期行为模式，能够为用户提供更加深刻和个性化的建议。
需要特别注意的是DeepSeek的上下文长度。
上下文长度是指大语言模型在一次处理过程中能够接收和生成的最大标记(token)数量，直接影响模型对输入信息的记忆和生成回复的连贯性。这里的token指的是文本中的最小语义单元，它可以是一个词、标点符号，甚至是词的一部分。不同的大模型使用不同的分词方式，因此在同一文本中，token的计算数量可能有所不同。例如，“我喜欢学习人工智能。”在ChatGPT-4o中会被计算为6个token，而在通义千问中则是4个token。
每个大模型都有明确的最大token数量限制，也就是上下文长度。上下文长度对模型的表现有着重要的影响：上下文长度越长，模型可以保留更多的背景信息，从而生成更连贯的回复。如果输入的内容超过了上下文长度，多余的部分会被丢弃，导致模型“遗忘”这些信息。
具体来看，DeepSeek的上下文长度设置为64K token，最大输出长度为8K token，默认输出长度为4K token。在使用DeepSeek API时，用户还可以根据需求调整上下文长度参数。
此外，DeepSeek-R1还有一个特殊的设计，它的“认知中间层”部分的内容不会计算在64K token的上下文长度内。根据DeepSeek的官方说明，认知中间层的思维链最大长度为32K token，这部分内容与上下文长度分开管理。在每一轮对话中，模型会输出思维链和最终的回答，但在下一轮对话时，之前的思维链内容不会自动拼接进新的上下文中。
因此，在使用大模型时，特别需要关注上下文长度。当用户输入的内容总量超过上下文长度时，多余的部分将会被截断，影响模型的处理结果。
