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印象中南风大佬之前曾以万元级别的价格销售大批提示词产品，我也曾凭一套几百字的提示词率先实现AI降重，轻松月入近10万。但这种方式主要是建立在传统大语言模型的逻辑之上——需要严格的结构化提示词，反复对AI强调角色扮演、输出形式、风格要求等等。
现在正逢推理模型崛起的阶段，我个人认为“提示词”的玩法即将迎来一次大洗牌。新一代的推理模型根本不需要你在提示词里列那么多细枝末节，它会“主动思考”自己应该如何写。也就是说，很多封闭式提示词，到了R1里反而有时会降低效果。
红楼大佬在晚上的分享里讲得非常系统，从最初如何理解大语言模型的底层逻辑，到提示词（Prompt）如何构成，再到CRISPE框架的实操示例，都为我们提供了一个全局化的视角。对于刚接触AI写作的小伙伴，简直是“保姆式”的教学。对大多数还在用这些模型的小伙伴，依然是非常管用的。对于新的推理模型，也是必不可少的理论基础。只是我想提醒大家，如果你已经准备尝试新一代推理模型，就要意识到这套玩法和非推理模型很不一样，最好单独花时间摸索它的“性格”。
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关于R1和其它模型的一些个人理解
1. 推理模型与大语言模型的区别
非推理模型（ChatGPT 4o、Claude等）需要严谨的结构化提示词；推理模型（deepseek R1、ChatGPT o1/o1pro）更看重的是你给它明确的要求，它自己会“扮演”最佳角色去处理。如果你强行给它非常细的指令，可能会出现逻辑冲突，导致输出质量受影响。
2. 为什么很少有推理模型教程？
因为在一个月前，推理模型的月租费用还是200美元，普通用户望而却步。直到deepseek R1免费放出，才让大量普通用户有机会尝鲜。现阶段，能找到的R1教学材料还非常有限，很多都是东拼西凑，而且鱼龙混杂。大家要有心理准备，多实操、多和别的玩家交流。
3. 主流AI模型品牌个性
o 开创者：ChatGPT、Claude、Deepseek —— 他们都有独一无二的绝活，引领AI的潮流。
o 追赶者：Gemini、Grok、通义千问、Kimi —— 通常在开创者发布产品后几十天推出相似的功能，但总差一点火候，还没练出自己的核心竞争力。
o 实用者：豆包、Perplexity、秘塔 —— 针对小白用户特定场景，做的是“够用”，但不会在模型性能上疯狂内卷。
4. 费用与风险
o 免费类：deepseek R1、Gemini（ai studio限定）、Kimi，或者Grok充值5刀也能大量使用。
o 付费类：ChatGPT Pro（200美金/月）和ChatGPT Plus、Claude Pro（20美金/月）虽然功能更强，但风险也大，很容易出现封号，且不一定退费。不建议小白直接上手。最坑的是chatgpt不封号、不退款，直接给降智成傻子，很多小白还发现不了。想要购买自己研究苹果美区、美国家宽代理，花费几天学透再买。谨慎找代购。
o 折衷方案：找第三方AI平台，提供全网AI模型，但质量参差不齐，需谨慎选择。 5. 做论文代写的经验 o 第一，模型输出字数限制
o Claude3.5、deepseekr1，输出1500-2000字
o Gemini 2.0 thinking、chatgpt o3 mini，输出1000字*10往上，虽然支持上万字，但本质是几个片段拼起来的，缺乏整体的逻辑推理，导致最终效果只是简单的拼接。
o 豆包、kimi，包括一些AI论文网站，都可以提供类似的低配效果。但是模型底层性能的限制，导致一键生成的稿子必须通过人工进行大幅度修改。
o Chatgpt o1，3000-5000字左右。Chatgpt o1 pro，6000-10000字。Chatgpt o3 deepreseach，2-4万字。
o 第二，模型输入字数及上下文限制——超限会导致智商大幅度降低，而且会在总字数中随机依据理解范文内的部分内容进行创作，超限的多数会被无视掉。
o 模型宣称的上下文是极限数字，甚至在100万字的对话检索到百十个字，也可以号称100万字上下文。但实际使用上，只拼模型的性能和智商。
o 上下文包含同一对话记录中的所有内容
o chatgpt o1/o3，3-5万字左右
o Chatgpt 4o、claude3.5、Deepseek r1，1-2万字左右
o （deepseek r1对话3轮以上开始高频发癫，其它模型也有幻觉增加的趋势，建议论文创作多开新对话）
o 豆包、chatgpt 4omini，3000字左右
o 超限任务不建议在同一对话继续，应复制主要内容开启新对话创作。
o 超出理解字数不足，需要分步骤处理，结合需求开启新对话。
o 一、整理资料、整理数据。
o 二、创作目录提纲。多轮对话修改目录提纲。
o 三、根据全文篇幅，逐章、逐小节生成。
o 每一个章节开一个新对话，复制创作素材加前文内容效果更佳。
o 四、人工整合润色。
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虽然我自己对推理模型有一番独到见解，也常常“另辟蹊径”去摸索R1，但红楼大佬的课程仍然给了我不少启发。
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【今日行动】
• 学习课程
认真观看了红楼大佬讲的提示词专项训练，红楼大佬对大语言模型的原理讲得特别细，从预训练、微调，一路讲到提示词写作框架CRISPE，这对新人确实很友好。
查阅资料
红楼大佬分享了各种检索网站和思路，有几个是自己没用过的，这两天抓紧试用下，以深化对AI的了解。
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【今日复盘】
• 提示词还是核心生产力
南风大佬能卖万元级提示词、我能靠几百字提示词月入10万，都证明了“好Prompt”就是“印钞机”。随着推理模型加入战局，玩法会更灵活，但绝对不会弱化“提示词”的地位，只会让我们更需要“理解”AI，而不只是“命令”AI。红楼大佬给出的提示词案例也很实用，就算你以后用R1，也可以先当作借鉴，毕竟很多结构化的思路是相通的。
• 下一步规划
继续深挖R1的使用技巧，并借着红楼大佬课程里提供的检索工具，扩充我的素材和行业知识面。
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