DeepSeek市场表现与用户反馈 - 核心观点：DeepSeek从"国运级"项目到用户质疑其能力下滑，引发关于AI模型"平庸化"的深度讨论 [1][2][4] - 市场数据：月均下载量从Q1的8111.3万骤降至2258.9万，降幅达72.2% [3] - 用户痛点：社交媒体涌现"去AI味"话题，典型问题包括胡编乱造建议（如南极科考挽回感情）、虚构商家/文献/公司信息等 [6][11][13][19] AI模型技术缺陷分析 - 逻辑暴力：过度依赖连接词（首先/其次）、程式化短语（近年来/关键步骤）及数据堆砌，导致叙事割裂 [22] - 数据代谢病： - 训练数据污染：30%中国AI用户生成内容反哺训练池，造成"近亲繁殖" [22] - 语言反向驯化：如ChatGPT高频词"delve"引发欧洲使用量暴增2700%，加剧语言同质化 [23] - 多模态缺陷：视觉-语言模块割裂，违和场景（沙漠雪人）下GPT-4V准确率从80%降至66% [25] 中文大模型的结构性瓶颈 - 语料匮乏：全球大模型训练库中中文占比不足5%，CSSCI核心期刊数字化率仅30% [28] - 审查副作用：敏感词扩容导致输出倾向安全但平庸的表达 [28] 用户应对策略 - 数据验证：交叉检索关键数据，锚定权威数据库（如CNKI） [30] - 压力测试：要求模型用反例自辩，识别逻辑矛盾 [30] - 内容感知：将AI输出视为初稿，警惕连接词密集区，通过时空锚定法核查细节 [30] 行业启示 - 技术定位：保留5%非优化回答（如吉利车载系统）可增强人机交互人性化 [33] - 竞争壁垒：批判性思维成为AI时代核心能力，需将模型作为思维磨刀石而非替代品 [32][33]