我说几句。

前些天我说要追问和逼问deepseek，才能获得更深层次的回答。今天给大家举例看一下。

我读一篇论文，原文是这样写：按7:3拆分为训练集和验证集。我认为写得不妥，遂向deepseek提问：1.6 中说将数据按7:3拆分为训练集和验证集，这表述对吗？

deepseek第一次回答：根据文档内容，这个表述是正确的。

这个时候，我仍然持有怀疑态度，所以我要继续追着问：难道不是应该说训练集和测试集吗？

deepseek第二次回答：根据文档内容，原文中“验证集”的表述是不准确的，更规范的术语应为测试集。

然后还根据论文中后面结果的实际情况，进行辨证，最后它的结论是：文档中“验证集”的表述容易引起混淆。更准确、更符合机器学习惯例的描述应该是：“将数据集按7:3的比例划分为训练集和测试集。在训练集上使用10折交叉验证进行模型训练与参数调优，最终在独立的测试集上评估模型的性能。”

如果我不追问逼问，它就会顺着原论文的表述情况进行回答。只有当我提出质疑后，它才会开始真正思考我们的问题，进行更深更全面的回答。

当然，实际上，我们也可以在一次提问中，就提出质疑和猜测，我们给他丰富的提问，它的回答随之会更有针对性、更有思考，质量也会更高。