周五畅聊：大家都用 DeepSeek R1 做了啥？

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文章摘要

【关键词】 DeepSeek R1、模型优化、用户体验、AI创业、技术讨论

DeepSeek R1自发布以来，开发者们在实际应用中面临了一系列挑战和调整。与以往的非推理模型如GPT-4o、Claude-3.5相比，R1在思考链、响应时间和幻觉问题上需要特别的优化。开发者们在将R1落地时遇到了多种问题，这些问题涉及到模型的接入和使用体验，与以往的模型有所不同。

在实际应用中，Monica.im产品合伙人张涛、FateTell技术负责人Kod以及独立开发者赵纯想等代表性产品的开发者分享了他们的经验和教训。他们在接入R1的过程中踩了不少坑，这些问题包括了模型响应时间的优化、幻觉问题的解决以及如何更好地利用R1的推理能力。

R1模型对产品的帮助主要体现在增量场景的拓展和用户体验的提升上。用户反馈显示，R1模型的引入为产品带来了新的功能和改进，但也伴随着一些挑战和需要调整的地方。这些反馈对于开发者来说是宝贵的，可以帮助他们更好地理解和优化R1模型。

此外，还有更多的嘉宾正在被邀请分享他们的经验和见解，以便更全面地了解R1模型的实际应用情况。线上讨论会将在本周五举行，时间为16:00-17:30，届时将有更多深入的讨论和分享。

对于想要深入了解DeepSeek R1及其对AI创业影响的读者，可以阅读以下几篇文章：
– 《中美AI创业者的闭门讨论：DeepSeek-R1之后，AI创业的变化和新趋势》
– 《马克·安德森硬核访谈：DeepSeek、宇树和AI影响下的权力结构》
– 《DeepSeek开源周第一天：FlashMLA开源，解锁H800性能上限，提升存量GPU算力》
– 《丁香园创始人：在杭创业20年，深度总结22条杭州创业指南》
– 《DeepSeek R1之后，重新理解推理模型》

这些文章提供了关于DeepSeek R1及其在AI领域应用的深入分析和讨论，对于理解R1模型的实际影响和未来趋势具有重要价值。