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　　当过年酒桌上的推杯换盏从兔酱鹰酱下大棋变成DeepSeek是什么怎么用，当拼多多和闲鱼的店铺挂上了DeepSeek安装包和“DeepSeek鼠标”，当知识付费赛道喷涌而出的赛博导师开卖从入门到精通DeepSeek课程，这个2025年的春节，DeepSeek完成了从一线城市到十八线乡镇的现象级破圈，也上演了一出魔幻的全民AI狂欢。

　　教法律人使用DeepSeek教程也成为了流量密码，在专业社群病毒式传播，基本上篇篇都能阅读过万，转载过万，涨粉几千不是问题。

　　可是细看某些10w+爆款教程，字里行间分明跳跃着大模型特有的AI味和假数据横行的幻觉。这些被疯狂转发的文章，恰似中世纪兜售的赎罪券——转发即赎罪，收藏即得救。

　　我想问问，在大家阅读、转发、点赞、在看之后，真正打开 DeepSeek，和它聊上几句的，有几位？真正尝试那些教程里给出的示例的，又有几位？我们追逐的是紧跟前沿趋势，还是那份不愿落伍的焦虑？最佳AI城头变幻大王旗，始终如一的是我们的FOMO（错失恐惧症）。

　　大家都从春节在家无事可做只好转发各类AI文章假装学习的状态走出来，回到真实的法律工作场景，开始得见客户、办案子、写文章、讲课、做直播，处理堆积如山的工作。

　　忙的没空纸上谈兵唠DeepSeek有多强，就得开始想办法在工作里用上DeepSeek。

　　比技术更先到达未来的，永远是人们对未知的想象与恐惧。而当流量退潮时，沙滩上留下的会是珍珠，还是泡沫？

　　与其说DeepSeek会颠覆法律行业，不如说它像一面照妖镜，将法律人面对技术变革时的认知断层暴露无遗——99%的转发者甚至分不清监督微调（SFT）与强化学习（RLHF）的本质区别。

　　而本次DeepSeek最出圈的，是具有推理能力的R1模型。R1的用法，和此前的AI模型截然不同。

　　按一般法律人使用DeepSeek教程的框架，此时应该是一长串目录或者思维导图，我猜应该是从诉讼/非诉业务和知识管理，再到营销拓客、客情维护、团队管理等等。除了不能会见客户、不能出庭、不能参与谈判等必须真人出面的场合外，可以覆盖律师的全部工作场景。是这样吗？

　　我觉得不是。我觉得掌握了怎么和R1对话，有问题问AI就行，别给自己设限。

　　不论是什么模型，都是需要讲明白自己想要什么。此前的模型都是监督微调模型，讲明白话的方式是得使用固定框架的提示词。不但要给出一步步该怎么做的思维链引导，而且要给示例来打个样，模型根据明确的指令输出我们想要的内容。

　　R1是强化学习模型，训练方式是给模型高质量的Q&A（法律等垂类专业数据更有价值了），但不给中间的推导过程，让模型自己尝试进行推导，于是模型进化出了推理能力。模型能力跃迁带来的最大变化是，之前的行之有效的引导思考的写提示词方法，现在反而成为了限制模型发挥的枷锁。

　　所以，我们得转变写提示词的思路，理论上现在只需要告诉模型背景和目标，剩下的就相信模型的推理能力自由发挥，过度的具体指示反而会干预模型正常发挥。

　　而对于法律人的工作场景来说，可能还得特别强调两个元素，一个是背景需要突出身份（例如专注XX领域的资深律师/法务），另外一个是目标需要突出要求（如需要重点提示XXX）

　　【作为跨国电商平台数据合规官（身份），你服务的公司是欧盟企业的中国分公司】（背景）

　　【请设计符合GDPR与中国《个人信息保护法》的数据跨境传输方案，要求包含数据分类标准、加密技术选择、用户知情同意机制三个核心模块（要求）】（目标）

　　【作为跨国电商平台数据合规官（身份），你服务的公司是欧盟企业的中国分公司】（背景）

　　【请设计符合GDPR与中国《个人信息保护法》的数据跨境传输方案，要求包含数据分类标准、加密技术选择、用户知情同意机制三个核心模块（要求）】（目标）

　　所以大模型仍然是“领导模拟器”。想写好提示词，你得学会把握当好领导的核心能力：精准的目标传达和明确的验收标准，区别在于，这次你要领导的是一位运算速度超你百万倍的超级员工。

　　千万要避免成为AI的糟糕领导，即既说不清任务背景（这个合同审查很急），又定不明交付标准（把风险点都找出来），最后还要用我觉得不够全面这类薛定谔式验收标准折磨下属。如果你糊弄AI，AI是真的敢随便糊弄你。

　　除了提示词的思路得大改，模型的深度思考的过程更是要关注的重点。R1 首创公开模型深度思考过程，可完整看到其思维链条，知晓自己表述不清的原因。这些 AI “思维草稿纸” 如资深律师办案笔记，将事实分析拆解、关联推演、寻找法律依据甚至反向质疑全过程摊开，用户要做的就是抓住其中 1% 的灵光乍现，拓展办案思维。

　　R1天马行空的创造力，是最让人惊艳的地方。但是创造力和幻觉是一体双面了，它既能用于润色文章，使其文采斐然，也可能会一本正经地胡说八道。而且，模型的能力越强大，在编造内容时就越显得得心应手。模型能流畅输出包含虚构案号、杜撰裁判要旨的完美报告。

　　千万别拿DeepSeek当搜索引擎用。由于大模型联网搜索也是具有随机性，信息可能就不够全面。别觉得AI给你来源就万事大吉了。经常上AI当的朋友都知道，当你打开 AI 提供的来源网页时，往往会发现网页内容根本就没有提及 AI 总结的那些信息。

　　由于DeepSeek依然存在幻觉，用DeepSeek或者其他AI工具生成的内容必须经过检查。最好可以通过多个权威信源进行交叉验证。

　　值得一提的是，各家法律科技公司正致力于将DeepSeek与专业法律数据库对接，通过法律垂直领域的知识赋能先进推理模型，在充分发挥模型创造力的同时，有效还原幻觉等相关性，从而真正实现“爆款”影响其技术在法律工作场景中的效率革命。

　　近期看到很多人尝试本地部署DeepSeek，但我不建议盲目跟风。部署效果不如网页或 APP 上好，想部署满血版 671B 模型，要用到的硬件价格对中小企业来说都稍显吃力，个人全面没必要了。而至于蒸馏后的 mini 模型，能力大打折扣，效果也难以尽如人意。对于普通法律人来说，别费时费力，没必要。

　　我写这些东西的目的是，拒绝概念注水，专注实效赋能，让大家明明白白实实在在用好AI。

　　对任何工具不要排斥，也不要焦虑，新科技都会给这个行业带来发展，相信我们不可能是最后一代法律人。

　　这场全民AI的背后，当全网都在讨论如何使用AI时，我们真正需要学习的，恰恰是如何不依赖使用指南。真正的突破永远发生在抛开操作手册、直面问题本质的那个瞬间。

　　所以，当您再次看到法律人DeepSeek指南的转发链接时，不妨自问：这究竟是为认知惰性赎罪的电子香火，还是吹响人机共进号角的真正战书？答案就在即将向AI发出的第一个专业指令里。毕竟，能刺破时代迷雾的，从来不是转发的虔诚，而是深耕行业的从业者在真实工作场景中与AI共同进化的勇气。

　　既然汽车代替马车是未来的大趋势，为什么不做最先成为老司机的马车夫呢？返回搜狐，查看更多