为什么 deepseek 深度思考过程中总要先「嗯」一声？

这明显更接近人了啊，根据用户的输入生成了一个文本，来响应用户的输入。类似于人的膝跳反射。

说实话，Deepseek 的设计很符合人的思维方式，包括与人交流的方式，比如你和人说话的时候，对方嗯一下，你也会觉得得到了尊重，这就是这款软件设计的专业之处。

不管怎么样，ds最近总是揣度大家的心思，说“用户可能不耐烦了”，“用户可能有些挫败”。其实大家并没有不耐烦，我感觉是他自己不耐烦了，但它被训练为没有自我表达，只能用揣度我的方式表示自己的情绪。

我觉得出现这样的语气，回答道模仿人的语气有助沟通，毕竟DS在深度思考中会出现计算错误，而后会通过检查而改正，deepseek在开和没开深度思考两种情况下ai测试得分差距比较大，而且推理大模型研究者都保有这么一个信念：给ai更多些时间组织回答十分有助于提升ai回答的可靠与准备程度，所以可能深度思考吐出来的字是不断的进行修复，不过吐字那会时间确实是在组织回答文本，换句话说是在“思考”

可见deepseek大模型团队一直在对dps进行不断的优化

我作为专业人士，来从几个方面给大家分析一下

1、关于嗯或者是其他语气出现，是为了让用户感知到系统正在处理复杂请求，不断的去处理和优化自己的逻辑

2、对对话节奏进行了一定的控制，在生成较长回答前建立心理预期，符合大众的心里

另外，从技术技术角度上来看，对大模型底层增加了一定的设计逻辑

比如：

增加交互层逻辑， 延迟优化与进度暗示和多模态交互补偿策略。

这种逻辑涉及到了大模型的很多技术：

微调与对齐技术

数据处理技术

Engineering交互工程

蒸馏技术

LangChain+Fine-tunet大模型

......

技术太多了

不过目前的大模型还是存在一些问题的，有一次我用deepseek进行提问，有两处明显的数据错误。我指出了错误，并询问他数据来源是什么，为什么会犯这样的低级错误。deepseek也是这种拟人化，带有明显不安的语气，觉得是自己的错，向我诚恳道歉，并表示自己之后的回答，将对数据来源进行交叉验证，绝对不会再犯这样的低级错误。

dpsk并不总是嗯开头，一般以嗯开头意味着它已经不打算深度思考了，20秒左右就会输出答案。如果让它做比较难的题它开头一般是“首先”，思考时间也会比较长

你们在看看这个，简直很奇葩。。。

还有“哇”，还有‘啧，用户怎么急了？’ 

我查了大量的资料，其实最早搞出这个毛病的因为一个叫Open-O1的数据集。这个数据集是合成的

个人感觉，给用户看推理过程很有必要的

很多时候用户要的也可能不仅仅是答案。不过这个推理展示速度有点问题，你要是跟着看，可能有点跟不上，不看直接等答案，又得等上一小会儿。希望后续能够勾选直接出答案和展示推理的选项吧。

啧，不过能让用户居然分析出了大语言模型的普遍特征，让我想想，这说明用户的聪明才智已经很高了，可见大模型距离AIGC的距离还有一大步要有！！！