我想看一下中国一级黄色带_法律新闻_DeepSeek登顶中美App Store，独有的深度思考+联网模式让用户“沦陷”了

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杨姐愿意和阿兵在一起，无非是看着阿兵年轻力壮，能够满足自己某方面的需要，

自 2025 年 1 月 20 日发布以来，DeepSeek R1 如同一颗 " 东方核弹 " 引爆了全球 AI 圈。在社交媒体 X 上，#DeepSeek 话题刷屏，硅谷程序员自嘲 " 老板让我学 DeepSeek 的代码注释 "，还有网友造梗 "550 万美元训练费 ≈ 硅谷码农一年工资。扎克伯格甚至公开表示，" 中美 AI 差距已微乎其微 "。Scale AI 创始人 Alexander Wang 直言 DeepSeek 是 " 中国科技界带给美国的苦涩教训 "，证明 " 低成本、高效率 " 的研发模式可能颠覆硅谷巨头的高投入路径。即便是以 " 警惕中国科技威胁论 " 著称的 Marc Andreessen，也罕见称赞 DeepSeek R1 为 " 最令人惊叹的突破 " 和 " 给世界的礼物 "。如果说前段时间 DeepSeek 的热潮还仅仅局限在 AI 圈，那么它现在延伸到了更大的范围，随着 " 深度思考 " 和 " 联网搜索 " 功能上线，DeepSeek 同时冲上了中国美国区 AppStore 免费榜第一。其网页版甚至出现了短时间的宕机。当全球用户目睹 DeepSeek" 深度思考 " 过程时，他们很快发现：这个 AI 最致命的吸引力，不是给出正确答案，而是把把思考过程毫无保留地展示出来。从奥数题到明星八卦，从量子物理到火锅蘸料配方，人类第一次如此清晰地目睹 " 机器如何思考 "，而这种认知冲击，正在让全网陷入 " 向 AI 学做思考 " 的赛博奇观 …1. 思考过程比答案更有价值DeepSeek-R1 的深度思考模式会展示详细的思维链过程，这种 " 透明化推理 " 让用户不仅能获得答案，还能观察 AI 的思考逻辑，甚至反向学习如何拆解复杂问题。已经有用户在体验了深度思考模式之后，认为 DeepSeek 的深度思考过程，比答案都有价值，是创作、思考启发的绝佳伴侣。当被问及 " 该不该以成败论英雄 " 时，在 DeepSeek-R1 的思维过程中展现了一个非常系统和全面的思维框架，从历史视角切入，到现代社会价值解构，再到多维评价体系的构建，最后引入认知科学的视角，形成了一个完整的论证链条：DeepSeek R1 在解决 " 玻璃杯中的弹珠 " 问题时的思维过程，展现了一种非常人性化的推理方式：包括自我质疑、返回重新思考、不断假设验证，甚至在遇到困惑时会说 " 等等 " 来中断自己的思路。这种 " 边想边说 " 的内心独白风格，让人感觉更像是在听一个真实的人在解决问题。有用户误将复制的文字发给了 DeepSeek，没有提问，然后看到 DeepSeek 在分析用户可能的问题是什么，DeepSeek 不仅猜对了，还补充了一些用户没有明确说出来的要求：硅星人用经典的比大小问题进行了测试，面对这个问题，DeepSeek 反常的表现出了 " 紧张 " 情绪。还要给自己做心理建设 " 不过慢慢来，仔细分析应该没问题 "。不知道是不是因为这个问题难倒了一众大模型，让它本能地进入一种谨慎的思考模式，而面对更 " 复杂 " 的数学题，反而不会出现这种 " 内心戏 "。从开始时的紧张自我调节，到使用多种方法反复验证，再到近乎偏执的自我怀疑和错误预防，并针对性地设计反例来验证，最终 DeepSeek 得出了正确的答案。有用户提问，" 如果我每周存 100 块钱，后面每周按照 100 递增，那一年是多少钱，一年中的 12 个月分别是多少钱。" 深度思考 144 秒之后，DeepSeek 最后得出了正确的结果。有意思的是，在 DeepSeek 的思维过程中，其中几万字都是在说服不要纠结一年有几周的问题，还好，最终自己说服了自己。总体来看，DeepSeek 能够从多个维度全面分析问题，从用户需求、短期和长期影响到表达方式的优化，层层递进。语言上注重中立和关怀，避免引发误解或情绪波动，同时保持信息的准确性和谨慎性，善于用模糊表达处理不确定性，这种分析方式非常理性。2. 会联网搜索的深度思考DeepSeek 网页端与 App 已接入 DeepSeek-R1 模型，用户在启用深度思考模式通过链式推理显性化思考路径的同时，还可以同时联网搜索功能，形成 " 深度搜索 " 能力。DeepSeek-R1 在回答时效性难题时，会先拆解问题模块（如财经数据、学术动态、社会热点），再通过实时检索与知识库交叉验证，最终输出多维度分析。结合深度思考和联网搜索，我们先让 DeepSeek 来总结当天的新闻热点。DeepSeek 不仅能实时抓取和整理新闻，还能通过类人思维方式进行逻辑推理和自我纠错。从截图可见，DeepSeek 在思考过程中会不断质疑、修正和完善自己的判断，同时保持对时效性的关注（如反复确认日期）。面对同一个任务，o1 是不能联网的，GPT-4o 虽然具备联网功能，但从实际测试来看，信息总结的广度和深度都不足，并且还混杂了较早的新闻，时效性欠佳。优点是信息来源标注方面做得不错。我们让它对一个新闻事件进行分析：美国的星际之门未来可能有哪些结局？你觉得最有可能的结局是什么？可以看到它在思维过程中引用了检索到到信息，并标注到信息来源。分析上考虑到了技术、资金、政治等多个层面的影响因素。DeepSeek 认为星际之门最可能实现 " 部分成功 " 的结果：初期项目会落地但规模缩水，美国在 AI 芯片等技术领域会保持领先但不会形成压倒性优势，地缘政治博弈会持续，中美竞合关系长期化，内部矛盾 ( 如 OpenAI 与微软的分歧 ) 可能影响项目凝聚力。同时强调最终成败将取决于资金、技术、政治三者的动态平衡，并认为这一项目会深刻影响全球 AI 竞争格局。这个分析通过 " 可能结局 - 最可能结局 - 关键变量 " 的层层递进结构，覆盖了技术、资金、政治等维度，结论中提出的预测也相当理性克制。在生活场景，深度思考 + 联网搜索也非常实用。有网友用实时度要求很高的路况信息来测试 DeepSeek 的深度思考 + 联网搜索，并表示效果不错。还有用户用 DeepSeek 的深度搜索 + 联网搜索功能做旅游攻略，得到了旅游目的地当地用户的认可。不过，DeepSeek 的深度思考模式也并非完美，比如，有用户就发现它偏好堆砌专业术语，把简单问题复杂化，常常绕到高深的概念上，甚至带点 " 玄幻 " 色彩，比如它对 " 量子 " 的偏爱。另外也有案例显示 R1 会为错误结论生成伪严谨推理链，需结合人工判断。当 DeepSeek 展示出如此透明的思维过程，AI 开始能够系统化思考，人类或许需要重新思考自己的认知边界和学习方式。毕竟，当 AI 开始 " 教会 " 我们如何思考时，最重要的课题，是思考我们究竟想成为什么样的人类。