看了这个佬友的帖子，用其中提到的这个CoT提示词试了一下。
发现DeepSeek V3和Doubao pro 32k的推理能力得到巨大提升。DeepSeek V3在CoT提示词加持下，可以解出以下帖子里除了1、2两道超高难度之外的所有题目。
不知道DeepSeek的那个R1-Lite是不是也是这样实现的
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这个提示词是真鸡儿长
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上来先用11k token
我就在cherrystudio本地知识库内用了下
这样的话感觉deepseek 思考模式提升也不大
我感觉就是加了CoT之后，v3基本是强化版的R1-Lite？
加了提示词后思考时间长不长，r1 lite思考时间非常长
比r1-lite快多了，应该是v3本身api速度加快的原因
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太长了吧
那个CoT的仓库里有俩弱化版，大大减少token用量，但是效果不如这个
这个可能要看场景
他刚发帖我就试了用在知识库上
结果用了提示词，反而答不对
搞不懂。。。
我自己的用例是加了CoT提示词，能够把不对的题目做对
不过每一个用例都会有所不同 加入提示词后 可能变得更好 也有可能变得更差 需要自己探索最佳的使用场景～
大佬现身了，我实测感觉这个CoT使用LobeChat比使用Cherry Studio要聪明不少。在LobeChat里能做对的题到Cherry Studio里一模一样的助手关键词，就做不对了。
确实很长 不过除了会占用上下文长度，成本方面不用太担心：
这个我倒没研究过，可能模型设置不同的温度，以及多次运行结果都会出现些许不同～
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有道理，我尝试将cherry studio中的温度设置为和LobeChat中的一致值（1.0），模型表现变好了，但是仍然比不上后者。
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豆包这个在哪里搞的呢
火山引擎，去年八月份搞过送token的活动
emmm,那时候不知道这活动，哎