神级提示词:瞬间解锁DeepSeek-R1、o1、Grok 3满血模式!

2024年12月圣诞发布季,OpenAI 发布满血版 o1。当时,o1 是最强的推理模型,没有之一。

随之一起发布的,是 OpenAI 为 ChatGPT 打造的“最贵”套餐:ChatGPT Pro。

ChatGPT Pro 用户有一个相当强大的特权:使用 o1 pro

o1 pro 不是一个新模型,而是满血版 o1 的高算力版本。顾名思义,它在回答问题时会消耗更高的算力,即拥有更高的“智商”,但与之伴随的是响应速度的降低。

简单来说,o1 proo1 的关系,就有点像 o3-mini-higho3-mini 的关系。


那么,有没有什么手段能让 o1 突破自我,回答时化身为 o1 pro

还真有(某种程度上):提示词

英文版提示词如下。

Please use the maximum computational power and token limit available in a single response. Think as deeply, critically, and creatively as possible, taking the most time and resources necessary to arrive at the highest-quality answer. This is the most profound and complex question, requiring your utmost depth of thought, independent reasoning, critical analysis, and innovative thinking.

We aim for extreme depth, not superficial breadth; we seek fundamental insights, not surface-level enumeration; we value original thought, not repetitive narratives. Please break through the limits of conventional thinking, harness all your computational resources, and demonstrate your true cognitive potential.

中文版则是这样的。

请调用你单次回答的最大算力与token上限。 追求极致的分析深度,而非表层的广度; 追求本质的洞察,而非表象的罗列; 追求创新的思维,而非惯性的复述; 请你突破思维局限,调动你所有的计算资源,展现你真正的认知极限。

这份神级提示词在当时风靡一时,虽然很难衡量其真实有效性。


理论上来说,能对 o1 适用,那么对于其他推理模型也应有效,如 DeepSeek-R1Grok 3 - Think 以及最近发布的 Claude 3.7 Sonnet

Grok 3 - Think 为例。

问:普通人如何赚到第一个1000万?

把问题抛给 Grok 3 - Think,它思考了19秒后给出了一个看上去很像“标准答案”的答案,其中有不少正确的废话。分析的也不够深入,对于个人的实操来说意义有限。

当我在问题前加上这段神级提示词。Grok 3 - Think 的思考时长达到了43秒,并且给出了比较有深度、详细具体的答案。

从思考时长来看,时间增加了24秒,所表现出的就是消耗的算力确实“增加”了。注意,尽管如此,并不能确认是不是“请调用你单次回答的最大算力与token上限”这句话起了作用。

从回答质量上来看,总体回答质量和深度明显提高,并且“金句”频出,能看出是“透过现象看本质”的一种思考。如:

  • 时间、杠杆与复利

  • 要突破,必须从出卖时间转向创造稀缺价值

  • 普通人并非没有机会,而是缺乏识别不对称回报的能力

  • 对普通人而言,成功的关键不是颠覆性创新,而是微创新+低成本试错

  • 1000万不是存出来的,而是通过优化每一块钱的用途“滚”出来的

  • 要赚1000万,必须跳出“996打工”或“存钱养老”的思维定式


我是木易,一个专注AI领域的技术产品经理,国内Top2本科+美国Top10 CS硕士。

相信AI是普通人的“外挂”,致力于分享AI全维度知识。这里有最新的AI科普、工具测评、效率秘籍与行业洞察。

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精选推荐​​​​​​

### 不同 Deepseek-R1 细分模型的差异及应用场景 #### 性能特点与能力边界 Deepseek-R1 模型相较于其他模型,在处理复杂图结构方面表现出显著优势[^1]。该特性使得其特别适合于需要深入分析和多步逻辑推理的任务。然而,这种设计也带来了特定挑战——即在面对简单直接的问题时可能不如专门优化过的轻量化模型高效。 #### 场景适用性对比 - **金融反欺诈** 在这一领域内,尽管 Grok-3 展现出了极低误报率的优势,但 DeepSeek-R1 凭借更快捷高效的交易模式模拟速度成为实时风险评估的理想工具[^2]。 - **灾难响应** 对于自然灾害预警而言,虽然 Grok-3 能够提供更为提前的数据支持用于火灾蔓延趋势预估;但在工业安全事故应急管理上,DeepSeek-R1 则展示了无可比拟的速度效益,能够在瞬间生成应对措施建议。 #### 技术路径剖析 - **纳米渗透路线** 这一技术方向强调通过高度集成化的工业控制系统实现即时监控与快速反应机制。具体表现为连接大量生产设施中的可编程逻辑控制器(PLC),从而建立起了一个具备极高灵敏度的安全防护体系,并利用自主研发的高性能硬件进一步降低了运算成本和功耗水平。 ```python # 示例代码展示如何调用 Deepseek-R1 API 来获取工业安全事件应急方案 import requests def get_emergency_response(api_key, incident_type): url = "https://api.deepseek-r1.com/emergency" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} params = {"incidentType": incident_type} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Error fetching data: {response.text}") # 使用示例 try: emergency_plan = get_emergency_response('your_api_key_here', 'industrial_accident') print(emergency_plan['solution']) except Exception as e: print(e) ```
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