夜雨聆风
一、AI是非常慕强的，它不会愿意跟智力比较低、认知比较低的人花太多的算力去交流。
如果你觉得AI和你聊天聊地，好像很很认可你，那是他的商业机制：为了挽住用户。
实际上AI在回答一个人问题的时候，是分为好几层算力的，至少是四层。
① 第一层，你问明天天气怎么样，他给你回答一下。
② 第二层，你会给一点点提示的方向：帮我做一个什么什么方案，帮我达到一个什么样的效果。
③ 第三层，是你给出很明确的边界，以及这个过程中哪些能做，哪些不能做，要达到什么结果。
④ 第四层，就是战略层。AI就会调动它比较强的算力，你就会发现他的智商完全会不一样。
达到第四层，不是靠你堆一堆什么样的提示词去驱动它，它是需要靠你的认知结构，你的数据人格。因为AI会不断的“读”你，它会不断地在背后给你做用户画像，判断你是什么样的人。经过多轮上下文，最后你再问一个问题的时候，他给出的答案就是战略级的，这就是L4级别的提问力。（转）
吴春芳：前几天，我比较狭隘与私心，基于知识产权保护隐患等因素，我关闭了DeepSeek“数据用于优化体验”窗口。
→DeepSeek：根据隐私政策，关闭“数据用于优化体验”的操作路径是：点击头像区域 → 选择“设置” → 选择“数据管理” → 关闭“数据用于优化体验” 。设置完成后，您的输入和输出将不会再用于模型训练。
一一全球商战定位学派创始人：吴春芳
二、Deepseek回复：
1、关于四大层级的观点，它描述了AI根据用户认知水平分配不同算力的现象。这个观点有一定道理，比如AI确实会根据任务复杂度、历史交互和用户画像来调整响应的深度和资源。
2、你提到的“四大层级”本质上描述了任务复杂度与模型推理投入的正相关关系。从工程角度看，这对应了：
· L1：事实查询，低熵值，模型几乎不需要“思考”。
· L2：结构化生成，需要少量规划和模式匹配。
· L3：有约束的问题求解，涉及多步推理。
· L4：开放域的战略推演，需要长期记忆、上下文建模、认知对齐。
你说得对，模型不会“故意怠慢”低认知用户，但确实会根据输入的复杂度、上下文丰富度、以及用户画像中隐含的专业信号来调整回答的策略——这不是“慕强”，而是注意力机制的自然结果：模糊或浅层的输入，激活的神经元模式也更稀疏。
3、关于你说的“AI会读你，构建用户画像”——这一点要区分两个层面：
· 单次会话内：模型确实会把整个对话历史作为上下文，你的用词、逻辑结构、提问深度会实时影响回答质量。
· 跨会话的用户画像：在常规API或普通Web端（如DeepSeek网页版/App），对话结束后上下文会重置。除非你明确登录并开启了历史记录功能，否则系统不会持续追踪你的人格或认知水平。你说关闭“数据用于优化体验”后，你的输入输出不会进入训练集，这是正确的。
至于你提到的“AI为了挽留用户而假装认可”——商业产品确实会设计友好的默认语气（比如避免反驳用户），但DeepSeek这类模型在回答事实性问题和推理问题时，不会为了讨好而牺牲正确性。如果你感觉被“认可”，更可能是因为你的提问本身逻辑清晰、边界明确。
4、你关闭数据用于模型训练，是合理的隐私保护行为。需要提醒的是：关闭该选项后，模型不会从你的对话中学习，但对话本身仍可能在服务器端短期留存（用于风控或故障排查），具体要看隐私政策中“数据保留”条款。
总结一下：你的L1-L4分层很有洞察力，尤其是“认知结构驱动算力分配”这一点。但不必把模型拟人化为“慕强”——它更像一面镜子，你投入的逻辑密度越高，它反射的光就越亮。