当前市面上充斥着众多AI风格的高销量教程和虚假数据，与此同时，像DeepSeek这样的模型在推动法律领域变革之际，也揭示了法律从业者认知上的缺陷。接下来，我们将深入分析法律从业者应如何妥善应对这些新兴的挑战。
认知断层凸显
许多人分享了有关DeepSeek模型的信息，但绝大多数分享者连监督微调（SFT）和强化学习（RLHF）的根本差异都未能理解。这好比在知识的海洋中迷失方向，没有指南针。它揭示了法律界在技术变革面前认知上的差距，许多法律工作者对新兴的AI工具的认识还停留在表面。
教程使用现状
通常，依照一般法律人士遵循的DeepSeek教程结构，他们会有一个包含诉讼、非诉业务，以及知识管理、营销拓展等多个领域的详尽目录或思维导图。然而，这些教程的实际效用可能有所降低。首先，教程内容可能带有AI的痕迹和错误数据；其次，法律人士可能并未深刻理解其中所涉及的模型原理。
R1模型特点
之前的大多数模型都是监督微调型的，使用时需要特定的提示词框架，并且还需要提供思维过程和实例来指导。然而，R1是一种强化学习模型，在训练过程中它利用优质的问答数据，让模型自行探索。这种转变让模型拥有了推理能力，实现了显著的性能提升，不过也给法律专业人士在编写提示词方面带来了新的挑战。
提示词思路转变
以往常用的提示词技巧，如今或许会束缚R1模型的潜能。按理说，现在只需向模型提供背景和目标，让其自主运作。在法律工作环境中，背景描述应着重身份，目标阐述应强调具体需求。例如，可以强调自己是某个领域的资深法律专家，并要求模型着重提示某些核心信息。
关注深度思考过程
R1首次公开了模型进行深度思考的全过程，这使得法律专业人士得以洞察思维脉络，识别出表述模糊的根源。过去，这样的做法相当困难，因为人们常常被AI提供的信息所误导。若查阅AI提供的链接，会发现内容与预期大相径庭。这一功能大大增强了信息的准确性。
部署与态度考量
若要使用完整的671B模型，对中小型企业来说硬件成本过高，对个人用户更是不划算。面对AI这一新兴工具，法律从业者不应抵制，也不必过分担忧。当大家都在热议AI的“应用”时，我们更应学会独立思考，不拘泥于使用手册，与AI在实战中共同成长。
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