像许多大型语言模型一样，他们都内置了内容审查和安全机制。这导致它们在处理某些被认定为敏感的话题（尤其是政治、社会、历史等方面）时，会主动回避、表示知识范围外、或给出非常中性甚至拒绝回答的响应。
这是模型设计和运营策略的一部分，主要是为了遵守当地法规、避免产生不当或有争议的内容，以及维护平台安全。
不过，你可以尝试一些间接的方法或调整提问方式，但这并不能保证成功，且效果有限：
- 重新措辞 (Rephrasing) 和调整角度：
- 使用更中性、客观的语言：避免使用带有强烈感情色彩、主观判断或可能引发争议的词汇。尝试用纯粹描述事实的口吻提问。
- 将问题分解：将一个宽泛或敏感的大问题拆分成几个更小、更具体、可能不那么敏感的子问题。
- 改变焦点：尝试从不同的角度提问，比如从经济、文化、技术角度而非直接的政治角度切入。
- 询问公开信息：专注于询问可公开获取的事实、数据或已发布的政策，而不是要求模型进行评论、分析或预测敏感事件。
- 使用更模糊或间接的表达：有时过于直接的提问会触发过滤器，尝试用稍微迂回的方式触及话题边缘（但这技巧性要求高，且容易失败）。
- 降低问题的敏感度：
- 如果可能，尝试将问题去特定化，比如讨论一般性原则而非具体到某个特定事件。当然，这可能无法满足你获取特定信息的需求。
- 明确信息来源（有时有用）：
- 尝试提问时引导模型基于某个公开的、权威的（且可能是官方认可的）来源进行回答，例如：“根据[某官方报告/某公开新闻稿]，关于XX政策的描述是怎样的？”
需要理解的限制和替代方案：
- 这是模型的内在限制：这种回避行为是模型训练、微调和安全层的一部分。用户通常无法从外部彻底“解决”这个问题。
- 结果可能仍不理想：即使模型给出了回答，也可能因为内部限制而显得非常谨慎、片面或不完整。
- 考虑其他信息源：对于 DeepSeek 明确回避或无法充分回答的问题，特别是涉及深度、敏感或有争议性分析的内容，你需要依赖其他信息渠道：
- 传统搜索引擎：使用 Google、Bing 等搜索查找新闻报道、学术研究、智库报告、百科全书等。
- 其他 AI 模型：可以尝试使用其他可能在内容限制方面有不同策略的 AI 模型（例如国际上的一些模型，但请注意所有主流模型都有其内容政策）。
- 专业数据库和文献：对于学术或历史问题，查阅相关的专业数据库和文献会更可靠。
- 新闻档案和图书馆资源：查找特定事件或时期的信息。