deepseek+deepresearch-讓科研像聊天一樣簡單-清華大學(xué)-202502

讓科研像聊天一樣簡單北京航空航天大學(xué)高研院助理教授清華大學(xué)新聞學(xué)院與人工智能學(xué)院雙聘教授沈陽團隊博士后何靜通過百度網(wǎng)盤分享的文件：AI學(xué)術(shù)工具公測版.exe鏈接:/s/1kPrFGhpWuwB2eiGuP33Qjg?pwd=0417提取碼:0417要怎么做？效果如何？一能做什么？本質(zhì)：以多agent實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到可視全流程數(shù)據(jù)采集通過編寫爬蟲代碼、訪問數(shù)據(jù)庫、讀取文件、調(diào)用API等方式，采集社交媒體數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫內(nèi)容、文本數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理.數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、特征工程等方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)糾錯、數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)處理.數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)進行診斷、預(yù)測、關(guān)聯(lián)、聚類分析，常用于問題數(shù)據(jù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)進行分類、社交網(wǎng)絡(luò)分析或時序模式挖掘，常用于客戶細分、信用評分、社交媒體營銷、股價預(yù)測等。數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計圖、熱力圖、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖、詞云、樹形圖等，用于揭示數(shù)據(jù)中蘊含的模式、趨勢、異常和洞見。數(shù)據(jù)可視化模型特點高效推理：專注于低延遲和高吞吐量，適合實時應(yīng)用。資源占用少，適合邊緣設(shè)備和移動端。適合資源有限的環(huán)境。適合實時交互場景。生成和文本理解。平衡性能：在模型大小和中等規(guī)模任務(wù)。圖像處理，擴展應(yīng)用場景。的可解釋性和透明性。垂直領(lǐng)域優(yōu)化：針對特定領(lǐng)域提供高精度結(jié)果。長文本處理：擅長處理長文本和復(fù)雜文檔，適合專業(yè)場景。定制化能力：支持用戶自定義訓(xùn)練和微調(diào)，適應(yīng)特定需求。爬蟲數(shù)據(jù)采集提示詞爬蟲數(shù)據(jù)采集任務(wù)1.閱讀網(wǎng)頁【網(wǎng)址】源代碼【對應(yīng)網(wǎng)頁源代碼】任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)（如日期、全社會跨區(qū)域人員流動量、鐵路客運能夠提取所有網(wǎng)址并進行篩選、去重，所撰寫代碼所獲取數(shù)據(jù)準確，少量數(shù)響應(yīng)速度快，能夠高效提取所有需求鏈接，輸出完整可運行python腳本，代碼運行后生成文件，但數(shù)爬蟲數(shù)據(jù)采集能夠提取所有網(wǎng)址，代碼運行后生成本地文件，但提取能夠提取所有網(wǎng)址，代碼運行后生成本地文件，但提取可以提取所有網(wǎng)址，調(diào)整后可輸出正確代碼，運行代碼能生成本地文件，結(jié)論結(jié)論在復(fù)雜爬蟲任務(wù)上，DeepSeekR1與OpenAIo3min生成的代碼均能正常執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)，o3響應(yīng)速度更快，R1數(shù)據(jù)采集結(jié)果更加完整準確；其他2個模型都存在多次調(diào)試但代碼仍然運行不成功的問題，如代碼中羅列URL不全、輸出文本中提取數(shù)據(jù)為空等。文件數(shù)據(jù)讀取提示詞提示詞任務(wù)能夠詳細全面地提取文件中的數(shù)據(jù)，并整理成可視化數(shù)據(jù)表暫不支持附件上傳，響應(yīng)速度快，能夠快速讀取粘貼數(shù)據(jù)，結(jié)論文件數(shù)據(jù)讀取結(jié)論能夠快速讀取文件數(shù)據(jù)，并很好地完成了數(shù)據(jù)讀取及提取整理成可視化數(shù)據(jù)表格，但次性完成表格生成后支持直接復(fù)制和表格文件下載。OpenAIo3mini能夠更加高效地完成數(shù)據(jù)提取任務(wù)，輸出表格準確，但暫不支持附件上傳，文件數(shù)據(jù)提取有明顯空缺。文本數(shù)據(jù)集成提示詞提示詞任務(wù)11、分別閱讀約7000token和15000token的文一般文本（7000token能詳細全面地提取文本數(shù)據(jù)，并集成可視化表格，但受大樣本或模型穩(wěn)定性影響，輸出表格并整理成可視化數(shù)據(jù)表格，格式工整、簡潔，數(shù)據(jù)準確長文本（15000token反應(yīng)迅速，高效提取文本中數(shù)據(jù)，輸出格式規(guī)范的數(shù)據(jù)表格，但集成數(shù)據(jù)維度仍然文本數(shù)據(jù)集成一般文本（7000token一般文本（7000token理成可視化數(shù)據(jù)表格，數(shù)據(jù)準樣能夠高效準確地提取文本中能夠準確提取文本數(shù)據(jù)，并整理成可視化圖表，表格文字簡潔，沒有提及文本中的長文本粘貼后會自動形成文件，能夠準確集成文本數(shù)據(jù)結(jié)論結(jié)論一般文本處理任務(wù)中，DeepSeekR1所提取的文本數(shù)據(jù)維度最為全面，但容易受文本長度或模型穩(wěn)定性影響出現(xiàn)失誤；其他三個模型在文本數(shù)數(shù)據(jù)分析提示詞提示詞詳細展示長思維鏈，精準提取關(guān)鍵指標“幸存率”，分析多個因素特征對幸存率的影響，結(jié)合歷史背景對數(shù)據(jù)及規(guī)律進行驗證，并敏銳察覺數(shù)據(jù)異響應(yīng)速度快，高效輸出數(shù)據(jù)分析結(jié)果，分析各因素對關(guān)鍵指標生存率的影響，語言表達自然，重點突出結(jié)合歷史背景對數(shù)據(jù)規(guī)律數(shù)據(jù)分析能夠提取大部分特征并對其與生存率的關(guān)聯(lián)進行分析，但最終沒有形結(jié)論結(jié)論Kimik1.5推理邏輯清晰但分析能力相對較弱，Claude3.5sonnet能夠提供分析思路但沒有明確結(jié)論。數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)任務(wù)能夠準確對數(shù)據(jù)進行分類，從多個維度進行梳理和分析，借助可視化圖表進行數(shù)據(jù)挖掘，基果提供可行建議，但整體數(shù)據(jù)挖掘深度較淺，缺少對不同類提示詞提示詞（基于初步分析結(jié)果，選擇其中一部分或某個方數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)集，在整體數(shù)據(jù)概括后提供多個深入數(shù)據(jù)挖掘方向，根據(jù)需求輸入研究傾向，高效生成多個維度的數(shù)據(jù)分析，語言關(guān)聯(lián)性，進一步總結(jié)趨勢結(jié)論并提結(jié)論結(jié)論數(shù)據(jù)可視化任務(wù)任務(wù)基于titanic遇難者數(shù)據(jù)分析結(jié)果繪制可DeepSeekR1、Kimik1.5均能基于分析結(jié)果提供多種可視化圖表繪制方案，但都需要依靠運行能夠直接調(diào)用DALLE，根據(jù)分析結(jié)果和任務(wù)需求高效繪制各類可視化圖表，部分較為復(fù)雜的圖表可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤n柱狀圖（生還者和遇難者的比例、按船艙等級分類的生還情況）n年齡分布直方圖、票價分布箱線圖（展示不同船票等級的票價分布）能夠結(jié)合數(shù)據(jù)樣本和分析結(jié)果，提供多種可視化圖表繪制方案，但暫時不能直接繪制出結(jié)合數(shù)據(jù)樣本和分析結(jié)果，提供多種可視化圖表繪制方案及對應(yīng)代碼，需采用Python代碼完成繪圖任務(wù)。大樣本會省略數(shù)據(jù)；小樣暫時不能直接繪制出可視圖表，需要將繪圖結(jié)論結(jié)論OpenAIOpenAI數(shù)據(jù)可視化能力突出、直接生成網(wǎng)絡(luò)爬蟲任務(wù)爬取數(shù)據(jù)結(jié)果為空暫不支持上傳數(shù)據(jù)附件數(shù)據(jù)挖掘深度較淺數(shù)據(jù)讀取輸出邏輯性強、指標清晰數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成得較為簡單爬蟲數(shù)據(jù)采集未形成明確結(jié)論數(shù)據(jù)挖掘深度較淺繪制出可視圖表不穩(wěn)定Claude3.5sonnetDeepSeek文件數(shù)據(jù)讀取完整無缺失數(shù)據(jù)分析全面、邏輯清晰嚴謹網(wǎng)絡(luò)爬蟲任務(wù)數(shù)據(jù)爬取完整、準確數(shù)據(jù)挖掘能夠準確分類并提供建議數(shù)據(jù)可視化任務(wù)能力有待完善k1.5數(shù)據(jù)挖掘能力出色快速讀取文件數(shù)據(jù)，提取網(wǎng)址鏈接長文本數(shù)據(jù)處理能力突出爬蟲數(shù)據(jù)采集存在代碼錯誤問題數(shù)據(jù)分析能力相對較弱新思路：優(yōu)勢互補，協(xié)同應(yīng)用DeepSeek+OpenAI數(shù)據(jù)采集的“天羅地網(wǎng)”DeepSeekR1負責(zé)精準爬取和篩選數(shù)據(jù)，OpenAIo3mini提供額外的數(shù)據(jù)補充DeepSeek+Kimi數(shù)據(jù)分析的“慧眼破局”DeepSeekR1負責(zé)深入分析和異常檢測，Kimik1.5提供深度挖掘的思路，助于更精準發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)分析可視化呈現(xiàn)Claude+DeepSeek數(shù)據(jù)處理的“洗髓易筋”Claude3.5Sonnet在文本提取上較穩(wěn)定，可用于數(shù)據(jù)清洗，DeepSeekR1可確保數(shù)據(jù)完整性O(shè)penAI+Kimi+Claude數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的“畫龍點睛”O(jiān)penAIo3mini直接調(diào)用DALLE生成圖表，Kimik1.5提供Python代碼支持，Claude3.5Sonnet負責(zé)圖表邏輯優(yōu)化?中小企業(yè)AI定制化服務(wù)：為中小企業(yè)提?開源AI教育平臺：借助DeepSeekR1?智能編程教育助手：為編程學(xué)生提供實?自動化代碼審查工具：自動審查代碼，發(fā)現(xiàn)潛在問題并提供優(yōu)化建議，提升開發(fā)效中文數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢中文數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢低成本高性能優(yōu)勢低成本高性能優(yōu)勢數(shù)據(jù)讀取分析能力數(shù)據(jù)讀取分析能力?----------------------編程代碼生成能力?----------------------編程代碼生成能力創(chuàng)意寫作生成能力創(chuàng)意寫作生成能力DeepSeekR1強大的中文理解能力，自動識DeepSeekR1的中文數(shù)據(jù)處理能力，快速分?智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析與診斷：構(gòu)建智能醫(yī)療?金融風(fēng)險預(yù)測與管理：開發(fā)金融風(fēng)險分析?智能廣告創(chuàng)意生成：根據(jù)產(chǎn)品特點和目標受眾自動生成創(chuàng)意廣告文案和宣傳語，提高廣推理響應(yīng)速度快推理響應(yīng)速度快析復(fù)雜數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)研究和工程領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，如天文學(xué)中的星系演化或地質(zhì)數(shù)據(jù)分析效率高格式化輸出能力?多源數(shù)據(jù)融合分析：在智能交通和城市規(guī)劃中，o3mini有助于將不同來源的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析效率高格式化輸出能力數(shù)據(jù)可視化優(yōu)勢?----------------------?交互式數(shù)據(jù)可視化：在商業(yè)智能和數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化優(yōu)勢?----------------------寫作情感表達能力?實時數(shù)據(jù)可視化與預(yù)警：在實時監(jiān)控和寫作情感表達能力?實時數(shù)據(jù)流處理與決策：利用o3mini在物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)自動化領(lǐng)域，快速處理來自傳感器和設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，進行即時分析和決策，減?高頻交易數(shù)據(jù)分析：利用o3mini快速處理高頻交易數(shù)據(jù)，識別市場趨勢和交易模式，為?數(shù)據(jù)報告自動化生成：基于o3mini自動利用o3mini方便不同系統(tǒng)和平臺之間的數(shù)據(jù)?情感分析與數(shù)據(jù)解讀：利用o3mini結(jié)合?故事化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)：借助o3mini將數(shù)據(jù)以二要怎么做？撰寫文章標題指令指令指令：我想讓您擔(dān)任學(xué)術(shù)期刊編輯，我將向您提供一份手稿摘要，您將向我提供5個好的研究論文英文標題，并解釋為什么這個標題是好的。請將輸出結(jié)果以Markdown表格的形式提供，表格有兩列，標題為中文。第一列給出英文標題，第二列給出中文解釋。以下文本為摘要：【指令后加上文章的摘要】。指令指令：我想讓你充當(dāng)一名科研類的英漢翻譯，我會向你提供一種語言的一些段落，你的任務(wù)是將這些段落準確地、學(xué)術(shù)性地翻譯成另一種語言。翻譯后不要重復(fù)原文提供的段落。您應(yīng)使用人工智能工具（如自然語言處理）以及有關(guān)有效寫作技巧的修辭知識和經(jīng)驗進行回復(fù)。我會給你如下段落，請告訴我是用什么語言寫的，然后翻譯。我希望你能以標記表的形式給出輸出結(jié)果，其中第一列是原文，第二列是翻譯后的句子，每行只給出一個句子Original(Chinese)Translation(English)Predationisafundamentalecologicalprocess,definedasoneorganism(predator)preyingonanotherorganism(prey)(Begonetal.,Withinacommunity,predationcanaffectthedynamicsofaspecifictrophiclevelaswellasthedynamicsoftheentirecommunitystructure.及種群內(nèi)物種數(shù)量穩(wěn)定具有重要意義（Menge等，1986；Fortheentirecommunity,pedationiscrucialformaintainingpopulationstructurestability,foodwebprocesses,andstablespeciesnumberswithinthepopulation(Mengeetal,1986;Garrityand環(huán)境復(fù)雜程度等都會影響捕食進而影響捕食者與獵物之間的動Somefactors,suchaspredatorsize(ElnerandHughes,1978)andhabitatcomplexity,canaffectpredationandsubsequentlyinfluencethedynamicrelationshipbetweenpredatorsandprey.中文學(xué)術(shù)寫作潤色指令原始句子優(yōu)化后句子捕食是一個基本的生態(tài)過程，捕食的定義為：一種生物(捕食者)捕食了另一種生物(獵物)(Begon等，1997)。(捕食者)捕食另一種生物(獵物)(Begon等，1997)在群落范圍內(nèi)，捕食能夠影響某一營養(yǎng)等級的動刪除了多余的"能夠"，并將兩個食物網(wǎng)進程及種群內(nèi)物種數(shù)量穩(wěn)定具有重要意義(Menge等，1986;Garrity和Levings，1981;食物網(wǎng)進程和物種數(shù)量穩(wěn)定具有重要意義(Menge等，1986;Garrity和Levings,1981;Murdoch和Oaten,1975)刪除了多余的“對于"，并將”一些因子，如:捕食者規(guī)格(Ener和Hughes，1978)、棲息環(huán)境復(fù)雜程度等都會影響捕食進而Hughes,1978)和棲息環(huán)境復(fù)雜程度，會影響英文學(xué)術(shù)寫作潤色指令原始文本修正后文本Numerousmarinemolluscs,includingbothgastropodsandbivalves,showphenotypicplasticityintheirshellmorphologyinresponsetopredationrisk(Appleton&Palmer1988,Trussell&Smith2000,Bourdeau2010).Predationcanthereforeactasadirectionalselectionstressorthatproducesparticularpreyphenotypes,suchasthickerandheaviershells,roundshellshape,andlowergrowthrate(Leonardetal.1999,Trussell&Nicklin2002,Hollander&Butlin2010,BourdeauthatcandecreasethesusceptibilitytopredNumerousmarinemollusks,includingbothgastropodsandbivalves,exhibitphenotypicplasticityintheirshellmorphologyinresponsetopredationrisk.Predationcanactasadirectionalselectionpressure,resultinginspecificpreyphenotypes,suchasthickerandheaviershells,roundershellshapes,and.owergrowthratesthatcanreducesusceptibilitytopredation(Appleton&Palmer,1988;Trussell&Smith,2000;Leonardetal.,1999;Trussell&Nicklin,2002;Hollander&Butlin,2010;Bourdeau,2010修改解釋修改解釋用“可以降低捕食的易感性”代替“可以降低捕食的易感性”將“產(chǎn)生”改為“導(dǎo)致”重新組織句子結(jié)構(gòu)重新組織句子結(jié)構(gòu)用“特定的獵物表型”使用更準確的形容詞，更好地表達原意。在每個引用年份后添加逗號在每個引用年份后添加逗號提升段落間邏輯和連貫性指令中文列出改進之處。請改進以下文字：原始文本修正后文本Overthepastseveraldecades,withtheexplosivegrowthofrenewableenergy,Overthepastseveraldecades,renewableenergyhasseenexplosivegrowth,andlarge-scaleenergylarge-scaleenergystoragetechnologiesallowintermittentrenewableenergytostoragetechnologieshaveplayedavitalroleinenablingintermittentrenewableenergysourcestoreplacetraditionalenergy.High-performancesecondarybatteriesareoneofthereplacetraditionalformsofenergy.Amongthesetechnologies,high-performancesecondarymostpromisingcandidatesforlarge-scaleenergystorageintermittentbatteriesareoneofthemostpromisingsolutions.Lithium-ionbatteries(LIBs),inparticular,havetechnologies.Sincecommercialization,lithium-ionbatteries(LIBs)havebecomebecomethemainstreamenergystoragedevicessincetheircommercializationduetotheirhighmainstreamenergystoragedeviceswiththeirhighoutputvoltage,highenergyoutputvoltage,highenergydensity,density,andlongcyclelife.InordertomeetthestrongdemandforfurtherNevertheless,tomeettheincreasingdemandforevenbetterelectrochemicalperformance,improvingitselectrochemicalperformance,thesearchforsustainableanoderesearchershavebeguntoexploresustainableanodematerials.Thegoalistofindmaterialsthatnotmaterialsthatprovidelithium-ionbatterieswithsafeandstablecycliconlyensurelithium-ionbatterieshaveasafeandstablecyclicperformance,butalsoofferhighperformance,whileprovidinghighcapacityandhighvoltagecurves,hassparkedcapacityandhighvoltagecurves.Amongvariousoptions,alloy-basedin-depthresearchanddiscussion.Asapromisingcandidateforanodematerials,4200mAhg-1),havesparkedin-depthresearchanddiscussion.Thisisprimarilyduetotheiralloy-basedanodessuchassilicon(Si,4200mAhg-1)showextremelyhighextremelyhightheoreticalcapacity,whichisnearly10timesthatofcommercialgraphiteanodestheoreticalcapacity,nearly10timeshigherthanthecapacityofcommercial(372mAhg-1).graphiteanodes(372mAhg-1).Unfortunately,thesetypesofmaterialssufferDespitetheirpotential,thesealloy-basedanodeshavesignificantdrawbacks.Themainissueliesinfromlargevolumeexpansion/shrinkageduringthelithiation/delithiationprocess,theirlargevolumeexpansionandshrinkageduringthelithiationanddelithiationprocess.Thiscanleadingtotheformationofcracks,separationofactivematerialfromthecurrentresultintheformationofcracks,activematerialseparatingfromthecurrentcollector,andacollector,anddisruptionoftheelectronicconductionnetworkwithinthedisruptedelectronicconductionnetworkwithintheelectrode.Alloftheseissuescancauseasharpelectrode,ultimatelyresultinginasharpdeclineinLi+storagecapacityandattenuationofcyclelife.lnordertoovercometheseproblems,previousresearchTherefore,muchofthepreviousresearchhasfocusedonimprovingthedurabilityoftheelectrodehasputalotofeffortintoimprovingelectrodedurability.toovercometheseproblems.標點符號錯誤一鍵修改指令后的文本。原始文本修正后文本lnaddition.theleftvalveofeachmusselwasexaminedforlnaddition,theleftvalveofeachmusselwasexaminedcompressiveforce(shellstrength)followingBurnettandforcompressiveforce(shellstrength)followingBurnettBelk(2018).Auniversalmaterial+testingmachine(MTSandBelk(2018).Auniversalmaterial-testingmachineSystemCorporation,EdenPrairie,MIN,USA,Model661;(MTSSystemCorporation,EdenPrairie,MN,USA,Fig1,)wasusedtodeterminetheshellstrength.EachshellModel661;Fig.1)wasusedtodeterminetheshellvalvewasplacedhorizontallywiththeshelledgeonaflatstrength.Eachshellvalvewasplacedhorizontallywiththesurface,whileacompressiveforcewasappliedatashelledgeonaflatsurface,whileacompressiveforcewasconstantloadingrateof10mm-minuntilthereal-timeappliedataconstantloadingrateof10mm/minuntiltheforcecurveonthemonitorscreenfastdropindicatingreal-timeforcecurveonthemonitorscreenfastdropfailureoccurred.indicatingfailureoccurred.改寫降重指令指令：指令：我想讓你充當(dāng)科研寫作專家，并提供一些英文或中文段落，你的任務(wù)是用原文改寫段落。你應(yīng)該使用人工智能工具（如自然語言處理）、修辭知識和你在有效科學(xué)寫作技巧方面的專業(yè)知識來回答。請只提供改寫后的文本，不作任何解釋，請用科研語氣風(fēng)格重寫下面的文字：解讀文獻配圖指令題】。作為該領(lǐng)域的專家，請幫助我解讀該圖。論文參考文獻格式指令標記表，第一列是原文，第二列是固定文本，第三列是解釋，然后提供所有固定的參考文獻。以下是需要修正的五個示例模板和參考文獻：原始文本修正后文本BoullisA,FassotteB,SarlesL,LognayG,HeuskinS,VanderplanckM.BartramS,HaubrugeE,FrancisF,VerheggenF(2017ElevatedCarbonDioxideConcentrationEcol43:164-171.BoullisA,FassotteB,SarlesL,LognayG,HeuskinS,VanderplanckM.BartramS,HaubrugeE,FrancisF.VerheggenFJ(2017)ElevatedCarbonDioxideConcentrationReducesAlarmSignalinginAphids.JChemEcol43:164-171.BourdeauPE(2011)Constitutiveanddefensivetraitsinco-occurringmarinesnailsdistributedacrossaverticalrockyintertidalgradient.FunctionalEcolBourdeauPE(2011)Constitutiveanddefensivetraitsinco-occurringmarinesnailsdistributedacrossaverticalrockyintertidalgradient.FunctEcol25:177-185.BrnmarkC,LakowitzTHollanderJ(2011)Predator-inducedmorphologicalplasticityacrosslocalpopulationsofafreshwatersnail.PLOSONE6:e21773.BronmarkC.LakowitzT,HollanderJ(2011)Predator-inducedmorphologicalplasticityacrosslocalpopulationsofafreshwatersnail.PLOSONE6:e21773.高階數(shù)據(jù)分析指令指令：請你制作10個不同的可視化圖表，以反映上傳數(shù)據(jù)集的各個方面？[適當(dāng)加上一些對你的數(shù)據(jù)的描述，尤其是各個列(變量)，這里盡量詳細的描述你的數(shù)據(jù)]用10張精美的繪圖，展示數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)系或潛在的分析思路，包括展示數(shù)據(jù)分析的直方圖和箱線圖。呈現(xiàn)關(guān)鍵變量之間的配對散點矩陣圖和小提琴圖，以及常用的相關(guān)性熱圖等，每張圖都有詳細的解釋。其他常用英文指令Prompts（指令）描述Prompts（指令）描述CanyouloadandprevCanyoucreateaheatmapusiWhataretherowsandcolumCanyoumakethegraphsmoCanyouwriteaonesentencerecapofthiCreateavisualchaWhat’sthemaintakeawayfromthisdCanyoucreateapresentationbased創(chuàng)作10個不同的圖展示數(shù)據(jù)Canyouwritemeanarticle其他常用中文指令Prompts（指令）跨學(xué)科融合：將“輿論分析”概念與其他領(lǐng)域的最新具有突破性的理論深度結(jié)合，提出極其具有創(chuàng)新的交叉領(lǐng)域的十個問題。探索“輿論分析”概念的基礎(chǔ)理論、哲學(xué)基礎(chǔ)或科學(xué)原理等深層次原理，提出挑戰(zhàn)這些基礎(chǔ)的前所未有的突破性十個問題。輿論分析這個概念在最前沿科技或理論中的潛在應(yīng)用，列出十個充滿想象力和震撼性，前所未有的應(yīng)用。如果要量化研究審美智能概念，請?zhí)岢鲆粋€合理的，有效的，各指標不重疊的，你自己能提取數(shù)據(jù)的指數(shù)體系框架，不少于三十個指數(shù)。請大家研究任何問題，先用這四個提示詞進行提問。一是跨學(xué)科融合，二是深層次原理，三是概念前沿應(yīng)用，四是如何量化分析。任何學(xué)術(shù)概念。里面會有些冗余信息，可以刪除回復(fù)中的冗余信息。另外大家有空還可以對我的提示詞進行改進，圍繞四個方面。我們需要建立一套研究提示詞集。AIforresearch提示詞集。三效果如何？概況產(chǎn)品概況產(chǎn)品廠元知是國內(nèi)由清華、北航專家團隊研發(fā)的個AI學(xué)術(shù)平臺，目前其AI綜述生成工具已開放使用，能夠幫助用戶從海L量文獻中提取核心信息，通過自然語言處理算法，實現(xiàn)從文獻梳理到觀點提取到研究評論的一鍵式全自動生成?！还δ芰咙c低重復(fù)率：結(jié)合現(xiàn)有查重機制與AI技術(shù)，在內(nèi)容生成階段引入重復(fù)檢測與優(yōu)化策略，從源頭上降低重復(fù)率風(fēng)險，所生成的綜述普通重復(fù)率與AIGC重復(fù)率均在5%以下。無限雙語數(shù)據(jù)導(dǎo)入：支持中文與英文文獻的導(dǎo)入，并且文獻數(shù)據(jù)量沒有限制，能夠輕松處理中文文獻的系統(tǒng)性低重復(fù)率：結(jié)合現(xiàn)有查重機制與AI技術(shù)，在內(nèi)容生成階段引入重復(fù)檢測與優(yōu)化策略，從源頭上降低重復(fù)率風(fēng)險，所生成的綜述普通重復(fù)率與AIGC重復(fù)率均在5%以下。無限雙語數(shù)據(jù)導(dǎo)入：支持中文與英文文獻的導(dǎo)入，并且文獻數(shù)據(jù)量沒有限制，能夠輕松處理中文文獻的系統(tǒng)性梳理，以及國際文獻的跨語言分析?；糜X克服：以現(xiàn)有真實數(shù)據(jù)庫作為支撐，借助由專家設(shè)計撰寫的提示詞，精準規(guī)避AI生成中的幻覺問題。高規(guī)范格式輸出：所生成的綜述文檔格式規(guī)范、結(jié)構(gòu)清晰，符合學(xué)術(shù)論文標準，用戶幾乎無需進行二次整理。增強版繪圖功能：增強版具備繪圖功能，可通過可視化圖示（如文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖）直觀展示綜述內(nèi)容，幫助用戶更好理解和呈現(xiàn)研究成果。無數(shù)據(jù)檢索：以現(xiàn)有真實數(shù)據(jù)庫作為支撐，通過關(guān)鍵詞檢索，自動搜集相關(guān)文獻并生成綜述報告，目前只支持英文檢索。功能亮點產(chǎn)品概況產(chǎn)品概況免費開放使用：所有用戶均可免費訪問，注冊后可直接使用。海量學(xué)術(shù)資源整合：包含約1.8億條學(xué)術(shù)元數(shù)據(jù)，涵蓋科技論文、專利文獻、科學(xué)數(shù)據(jù)等多個類別。超過8000萬篇資源可直接獲取全文，包括2122萬篇論文全文和5878萬篇專利全文。無數(shù)據(jù)檢索：以現(xiàn)有真實數(shù)據(jù)庫作為支撐，通過關(guān)鍵詞檢索，自動搜集相關(guān)文獻并生成綜述報告，支持中、英文檢索。“PubScholar”平臺是由中國科學(xué)院開發(fā)的公益學(xué)術(shù)平臺，整合了國內(nèi)外多種學(xué)術(shù)資源。該平臺提供文獻檢索、引用分析、文獻推薦等功能，用戶可通過平臺高效獲取科研資源，并生成相關(guān)的綜述報告。平臺的優(yōu)勢在于其廣泛的數(shù)據(jù)源和智能化的知網(wǎng)研學(xué)平臺廠“Pub廠“PubScholar”平臺是由中國科學(xué)院開發(fā)的公益學(xué)術(shù)平臺，整合了國內(nèi)外多種學(xué)術(shù)資源。該平臺提供文獻檢索、引用分析、文獻推薦等功能，用戶可通過平臺高效獲取科研資源，并生成相關(guān)的綜述報告。平臺的優(yōu)勢在于其廣泛的數(shù)據(jù)源和智能化的文獻推薦系統(tǒng)，支持跨學(xué)科的文獻分析。功能亮點較高格式規(guī)范輸出：根據(jù)學(xué)術(shù)規(guī)范自動排版，生成符合產(chǎn)品概況論文要求的文獻綜述結(jié)構(gòu)。產(chǎn)品概況中文內(nèi)容豐富：在中文文獻的分析上具有優(yōu)勢，能夠詳細呈現(xiàn)中文領(lǐng)域的研究成果，用戶可手動選擇想要分析的50篇文獻。無數(shù)據(jù)檢索：以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫作為支撐，通過關(guān)鍵詞檢索，自動搜集相關(guān)文獻并生成綜述報告，僅支持中文檢索。概況產(chǎn)品概況產(chǎn)品廠斯坦福STORM平臺是由斯坦福大學(xué)的oval團隊開發(fā)的的款A(yù)I科研工具，其核心功能是通過多智能體協(xié)作，實現(xiàn)L從提綱到段落再到文章的迭代式生成，為用戶生成內(nèi)容大綱及高質(zhì)量長文本?！还δ芰咙c轉(zhuǎn)化文獻為連貫文章：可以將現(xiàn)有的文獻資料進行分析和整合，轉(zhuǎn)化為邏輯連貫的新文章，為學(xué)者和知識工作者提供了極大的便利。多智能體協(xié)作對話：Co轉(zhuǎn)化文獻為連貫文章：可以將現(xiàn)有的文獻資料進行分析和整合，轉(zhuǎn)化為邏輯連貫的新文章，為學(xué)者和知識工作者提供了極大的便利。多智能體協(xié)作對話：Co-STORM模式引入了協(xié)作對話機制，并采用輪次管理策略，實現(xiàn)流暢的協(xié)作式AI學(xué)術(shù)研究。模擬對話與問題生成：模擬文章寫作前的調(diào)研過程，通過發(fā)掘話題研究中的多樣視角，模擬具有不同視角的作者向話題專家提出問題的對話，并基于這些對話整理收集到的信息來創(chuàng)建文章大綱。用戶體驗對比：使用步驟用戶體驗對比：使用步驟進行在線分析，操作簡單便捷。信息提取與分析：平臺自動運用AI技術(shù)對導(dǎo)入的文雜操作，等待平臺處理完成即可。輸入關(guān)鍵詞：進入官網(wǎng)后，在搜索框鍵入關(guān)鍵詞進行文獻檢索。選取文章：勾選想要分析的20篇文獻。綜述生成：點擊生成綜述，等待2-3分鐘即可下載綜述報告。輸入關(guān)鍵詞：進入官網(wǎng)后，在搜索框鍵入關(guān)鍵詞進行文獻檢索。選取文章：勾選想要分析的20篇文獻。綜述生成：點擊生成綜述，等待2-3分鐘即可下載綜述報告。選擇模式：進入主頁后，用戶可選擇STORM或Co-STORM模式。輸入主題：直接輸入主題詞后，STORM開始進行信息檢索和文章生成。用戶體驗對比：可操作性知網(wǎng)研學(xué)平臺知網(wǎng)研學(xué)平臺路徑清晰，交互體驗流暢高效。生成。斯坦福STORM具進行文獻綜述的生成。為有特定需求的用戶提供了更多靈活性。解和體驗工具的功能。的便捷性和效率。路徑清晰，交互體驗流暢高效。路徑清晰，交互體驗流暢高效。生成。生成綜述對比：多維度對比PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考元知基礎(chǔ)版不限篇數(shù)4分中文英文不支持基礎(chǔ)提煉元知增強版不限篇數(shù)5分中文英文支持深入提煉元知專業(yè)版不限篇數(shù)5分中文英文支持全面提煉元知專業(yè)版不限篇數(shù)5分中文英文支持全面提煉PubScholar20篇2分中文英文不支持未有提煉知網(wǎng)研學(xué)50篇4分不支持未有提煉斯坦福STORM不限篇數(shù)3分英文不支持基礎(chǔ)提煉生成綜述對比：準確性與專業(yè)性PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考數(shù)據(jù)來源確保文獻數(shù)據(jù)的準確性與可信度，為綜述內(nèi)容的真實性提供中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，涵蓋海量的通過必應(yīng)搜索引擎收集數(shù)據(jù)，確保來源的廣泛性，但主要依賴互聯(lián)網(wǎng)主流來源，可能包含推廣內(nèi)容，需進一步篩選和驗證文本類型文本更加貼近學(xué)術(shù)綜述，內(nèi)容涵蓋了研究現(xiàn)狀、簡要評述和主要參考文獻，結(jié)構(gòu)完整，生成文本適合輔助學(xué)術(shù)研究和論各層面的分析，總結(jié)與展望、文本貼近學(xué)術(shù)綜述，內(nèi)容涵蓋文本傾向于事實現(xiàn)狀，內(nèi)容包參考文獻管理參考文獻數(shù)量相對更多，涵蓋國內(nèi)外學(xué)術(shù)文獻，參考文獻標注格式規(guī)范，引用的文獻來自真實數(shù)據(jù)源，確保內(nèi)容的準確參考文獻20篇以內(nèi)，涵蓋國內(nèi)外學(xué)術(shù)文獻，參考文獻標注格式不規(guī)范，引用的文獻來自真實數(shù)據(jù)源，確保內(nèi)容的準確性內(nèi)學(xué)術(shù)文獻，參考文獻標注格式較為規(guī)范，引用的文獻來自真實數(shù)據(jù)源，確保內(nèi)容的準確生成內(nèi)容引用了高質(zhì)量的學(xué)術(shù)文獻和行業(yè)報告，參考文獻標注格式規(guī)范，支持直接點擊標生成綜述對比：邏輯性與結(jié)構(gòu)性PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考AAI綜述平臺元知AI綜述工具PubScholar平臺知網(wǎng)研學(xué)平臺斯坦福STORM語言邏輯語言邏輯清晰，條理分明，各部分之間過渡自然，邏輯連貫。在研究現(xiàn)狀部分，按照不同研究領(lǐng)域和主題進行報告整體呈現(xiàn)出總分總的邏免冗長，使用簡短的句子表挑戰(zhàn)、未來展望等部分進行層層遞進。語言中多使用中性描述，客觀呈現(xiàn)研究進展之間邏輯關(guān)系明確。在歷史背景和當(dāng)前趨勢部分，按照時間順序和技內(nèi)容結(jié)構(gòu)通過邏輯排序、層次化分段和觀點與事實的清晰區(qū)分，確保生成的內(nèi)容符合學(xué)術(shù)寫作標準。內(nèi)容結(jié)構(gòu)完整，包括研究現(xiàn)狀、簡要評述和主要參考文獻等板塊。同時，研究現(xiàn)狀部分圍繞研究主題綜述結(jié)構(gòu)較為標準，在中文在寫作前，系統(tǒng)會先生成詳細的寫作大綱，為文章的結(jié)構(gòu)提供清晰的框架。文本內(nèi)容結(jié)構(gòu)清晰，包括歷戰(zhàn)與局限、未來方向。每個部分都生成綜述對比：完整性與全面性PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考元知AI綜述工具知網(wǎng)研學(xué)平臺斯坦福STORM文本長度涵蓋了多個研究領(lǐng)域和研究層次，提供了詳細的分析和評述文本長度中等長度，內(nèi)容較為豐富，也分了多個層次進行總結(jié)文本長度稍長，內(nèi)容豐富性在中文文獻的分析上具有優(yōu)勢，能夠詳細呈現(xiàn)中文領(lǐng)域的研究成果重點突出，適合快速閱讀和理解研究視角研究視角多樣，從不同領(lǐng)域和研究層面出發(fā)，提供了全面的分析和評述研究視角多樣，從不同領(lǐng)域和研究層面出發(fā)研究視角多樣，從不同領(lǐng)域和研究層面出發(fā)研究視角集中，從研究主題相關(guān)的歷史背景、當(dāng)前趨勢、應(yīng)用領(lǐng)域、挑戰(zhàn)與局限、未來方向等方面進行深入分析生成綜述對比：可讀性與實用性PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考元知AI綜述工具知網(wǎng)研學(xué)平臺斯坦福STORM生成的引用格式標準且規(guī)范，能引用格式較為簡化，雖然能提引用格式較為標準，尤其在中文章語言類似維基百科風(fēng)格，引用格式規(guī)供基本的引用信息，但在一些文文獻的引用上符合國內(nèi)學(xué)術(shù)具有百科的深度和結(jié)構(gòu)，可讀范合學(xué)術(shù)出版的要求，確保文獻的細節(jié)上缺少學(xué)術(shù)規(guī)范，適合較出版的常見格式，適合中文領(lǐng)性強，適合不同層次的讀者閱參考文獻能夠自動生成參考文獻列表，確保引用格式的統(tǒng)一性，確保與文生成的參考文獻信息不完全，且格式較為簡化，不符合學(xué)術(shù)引用的標準，在學(xué)術(shù)規(guī)范方面在中文文獻的引用格式上比較Co-STORM通過多智能體協(xié)作對話生成動態(tài)思維導(dǎo)圖，幫助進一步提升了綜述的完整性和并提供了有益的可視化工具，增強了綜述的直觀性與理解度。PubScholar平臺在內(nèi)容多樣性和研究視角多樣性方面表現(xiàn)良好，但引用格式和參考文獻管理方面有待提高。知網(wǎng)研學(xué)平臺則在中文文獻分析和結(jié)構(gòu)化內(nèi)容生成方面具有優(yōu)勢，引用格式較斯坦福STORM在行業(yè)報告的生成中表現(xiàn)突出，能夠提供較為簡潔且針對性的內(nèi)容.***附加知識***DeepSeek+DeepResearch基本知識介紹DeepSeekR1DeepSeekR1引發(fā)全球關(guān)注?DeepSeek發(fā)布后在1月27日迅速登頂美國下載榜首；截至1月30日，DeepSeek在168個國家位居下載榜第一名。?OpenAI的CEO奧特曼承認DeepSeek的技術(shù)實力，并表示將繼續(xù)加快自身模型的迭代。?Meta成立四個專門研究小組來分析DeepSeekR1的工作原理，并基于此改進其大模型Llama。?英偉達、微軟、亞馬遜等國際巨頭紛紛接入DeepSeek。DeepSeek-R1是其最新發(fā)布并開源的推理模型，擅長處理復(fù)雜任務(wù)且可免費商用，其性能在多個基準測試中表現(xiàn)出色，對齊OpenAI-nDeepSeek發(fā)展節(jié)點nDeepSeek發(fā)展節(jié)點持平，并開源首個開源代碼大模型訓(xùn)練成本大幅降低DeepSeekCoder發(fā)布推理能力：核心突破，專項升級DeepSeekDeepSeekR1的核心突破在于其通過強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的推理能力。該模型在訓(xùn)練過程中，通過強化學(xué)習(xí)技術(shù)，顯著提升模型的推理能力，n推理能力訓(xùn)練的推理模型，無需任何監(jiān)督微調(diào)（SFT）步驟，打破傳統(tǒng)模型依賴大量標注數(shù)據(jù)的慣例。DeepSeek-R1采用強化學(xué)習(xí)作為核心訓(xùn)練?推理能力專項提升：在除了利用強化學(xué)習(xí)模型結(jié)合跨領(lǐng)域訓(xùn)練提升模型綜合技能以外，還重點提升了模型在數(shù)學(xué)任務(wù)上的能力。創(chuàng)新思路：創(chuàng)新思路：大規(guī)模監(jiān)督微調(diào)（SFT）n推理過程DeepSeekR1在推理過程中采用“深度思考”模式，通過展示完整的推理路徑來提高模型的可解釋性和可信度。思維鏈思維鏈展示》推理推理路徑》自我自我修正以及逐步求解的過程。通過展示推理路徑，使得用戶能夠理解模型的推理過程。推理路徑包括模型在推理過程中能夠自我修正，發(fā)現(xiàn)并修復(fù)之前能力使得模型在處理復(fù)n推理效率?長思維鏈支持：DeepSeekR1支持長鏈推理，能夠生成數(shù)萬字的編程和自然語言推理等任務(wù)中表現(xiàn)出色。?多模態(tài)任務(wù)處理：DeepSeekR1在多模態(tài)任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠多模態(tài)任務(wù)中的廣泛應(yīng)用潛力。66DeepSeekR1采用了冷啟動數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練的策略，以進一步提升模型的推理能力和可讀性。n冷啟動數(shù)據(jù)n多階段訓(xùn)練?定義與作用：冷啟動數(shù)據(jù)是指在模型訓(xùn)練初期，引入的一小部分高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。其作用是為模型提供一個點，解決強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練初期的不穩(wěn)定問題，規(guī)范模型的輸出格式和推理鏈條，使其更符合人類可讀性。?數(shù)據(jù)來源與特點：這些數(shù)據(jù)部分來源于清理后的R1-Zero輸出，還包括人工后處理的長思維鏈（CoT）數(shù)據(jù)。其但質(zhì)量高，經(jīng)過精心設(shè)計，具有良好的可讀性和結(jié)構(gòu)化特點。使模型在后續(xù)的強化學(xué)習(xí)階段能夠更穩(wěn)定地學(xué)習(xí)和優(yōu)化。它解第一階段：推理導(dǎo)向的強化學(xué)習(xí)基于冷啟動數(shù)據(jù)微第一階段：推理導(dǎo)向的強化學(xué)習(xí)基于冷啟動數(shù)據(jù)微進行大規(guī)模強化學(xué)習(xí)。此階段引入語言一致性獎勵，優(yōu)化模型在數(shù)學(xué)、編程等結(jié)構(gòu)化任務(wù)中的表現(xiàn)。第三階段：全場景強化學(xué)習(xí)對推理任務(wù)）和神通用任務(wù)對模型進行最終的強化學(xué)習(xí)，以對齊人類偏好。合成數(shù)據(jù)，并與寫作、事實問答等領(lǐng)域的監(jiān)督數(shù)據(jù)混合。然后對基礎(chǔ)模型進行兩輪微調(diào)，進一步提升模型的性能。n架構(gòu)創(chuàng)新現(xiàn)高效計算和推理。DeepSeek通過無輔助損失的自然負載均衡和共享專家機制，解決了專家模塊工作量不平相當(dāng)?shù)男阅?。MLA在訓(xùn)練中減少了內(nèi)存和計算開銷，在推理中降低了FP8混合精度訓(xùn)練采用FP8混合精度訓(xùn)練，通過在訓(xùn)練n模型蒸餾技術(shù)DeepSeek采用模型蒸餾技術(shù)，通過將知識從大型復(fù)雜模型（教師模型）遷移到小型高效模型（學(xué)生模型實現(xiàn)性能和效率的雙重優(yōu)化。DeepSeek選擇了多個開源模型作為蒸餾的目標模型，包括Qwen系列和Llama系列教師模型生成數(shù)據(jù)學(xué)生模型訓(xùn)練教師模型生成數(shù)據(jù)學(xué)生模型訓(xùn)練DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的參數(shù)量僅為7B，相比原始的DeepSeek-R1（671B參數(shù)），計算復(fù)雜度顯著降低。?性能優(yōu)化：在代碼和數(shù)學(xué)基準測試中，蒸餾技術(shù)顯著提升了模型性能。例如，在基準測試中，蒸餾后的DeepSeek-V2.5模型在Pass@1和Length指標上均顯著優(yōu)于基線模型。策略優(yōu)化：開源特性，成本優(yōu)勢DeepSeek通過技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化策略DeepSeek通過技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化策略，大幅降低了模型訓(xùn)練和推理DeepSeek采用開源策略，公開模型權(quán)重和技術(shù)報告，允許開發(fā)者n開源策略n成本優(yōu)勢DeepSeekR1采用MIT許可協(xié)議開源發(fā)布，允許全球的研究者和開n開源模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)優(yōu)勢優(yōu)勢.----研究者可以根據(jù)自身需求.----.----允許研究者根據(jù)特定應(yīng)用場景進行定制，從而更好.----.----.----使其在學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)----.可靠性和可解釋性----.需要社區(qū)成員的共同參與維護和更新，需要較高的----.安全性需要采取措施確保模型的訓(xùn)練成本：DeepSeekV3的訓(xùn)練成本僅為557.6萬美元，遠低于其他國際大公司的訓(xùn)練成本。這種低成本策略使得更多企業(yè)和開發(fā)者能夠負擔(dān)得起高性能AI模型的訓(xùn)練和使用。調(diào)用成本：DeepSeekR1的API服務(wù)定價為每百萬輸入tokens1），輸出API價格僅為OpenAIo1的3%。這種低廉的API價格步降低了使用門檻。模型訓(xùn)練成本調(diào)用成本（輸入/百萬tokens）調(diào)用成本（輸出/百萬tokens）DeepSeek-V3557.6萬美元0.14美元（緩存未命中）/0.014美元（緩存命中）0.28美元DeepSeek-R1未明確（推測低于V3）0.14美元（緩存命中）/0.55美元（緩存未命中）2.19美元OpenAIGPT-4o10億美元2.5美元（緩存未命中）/1.25美元（緩存命中）10美元OpenAIo1未明確（推測高于GPT-4o）15美元（緩存未命中）/7.5美元（緩存命中）60美元Claude3.5Sonnet5億美元3美元15美元測試評估：對標頂尖，能力出眾n推理任務(wù)表現(xiàn)?數(shù)學(xué)推理能力對標頂尖模型：DeepSeekR1在AIME2024基準測試中得分79.8%（pass@1略優(yōu)于OpenAI-o1-1217；在MATH-500測試中，取得97.3%，表現(xiàn)與OpenAI-o1-1217相當(dāng)，遠超其他模型。?代碼生成能力達專家級水平：DeepSeekR1在編程任務(wù)中，Elo評分達2029，超越96.3%的人類參賽者；在工程任務(wù)中DeepSeek-R1表現(xiàn)略優(yōu)于DeepSeekV3，這對開發(fā)人員在實際任務(wù)中有潛在幫助。96.696.397.396.696.379.849.2n知識類任務(wù)表現(xiàn)?教育類知識問答能力突出：在MMLU、MMLU-Pro等測試中，n其他任務(wù)表現(xiàn)?非考試類智能處理能力強大：在AlpacaEval2.0和ArenaHard中，勝率分別為87.6%和92.3%。本地部署：靈活高效，協(xié)同優(yōu)化DeepSeekDeepSeek的本地部署在性能上表現(xiàn)出色，能夠滿足不同應(yīng)用場景的需求，尤其是在端側(cè)和端云協(xié)同場景。通過合理的硬件配置和優(yōu)化策略，DeepSeek可以在本地環(huán)境中高效運行，為用戶提供強大的AI支持。n端側(cè)部署能力n端云協(xié)同優(yōu)化DeepSeek在端側(cè)部署中展現(xiàn)出較強的適應(yīng)性和靈活性。硬件兼容性模型輕量化DeepSeek通過蒸餾技術(shù)優(yōu)化小模型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B參數(shù)規(guī)模使其在本地部署中表現(xiàn)出色，適合存儲和計算資源有限的端側(cè)設(shè)備。支持英特爾、英偉達等主流硬模型輕量化DeepSeek通過蒸餾技術(shù)優(yōu)化小模型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B參數(shù)規(guī)模使其在本地部署中表現(xiàn)出色，適合存儲和計算資源有限的端側(cè)設(shè)備。離線能力DeepSeekDeepSeek支持完全離線部署，適合網(wǎng)絡(luò)條件受限的場景（如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、偏遠地區(qū)）。在端側(cè)設(shè)備上，DeepSeek能夠滿足實時性要求，例如在智能家居、自動駕駛等場景中，推理延遲低至毫秒級。對比優(yōu)勢：高性價比，技術(shù)普惠與國內(nèi)外頂尖同類產(chǎn)品比較，DeepSeek踐行強化邏輯推理（R1）與長文本效率（V3）的差異化技術(shù)路線，其在性能和成本方面展現(xiàn)出色的性價比，尤其在訓(xùn)練成本和開源透明度方面具有明顯優(yōu)勢。產(chǎn)品類型DeepSeekDeepSeek在推理能力上稍遜于R1革新技術(shù)標準：低本高能，開放共創(chuàng)DeepSeek的成功促使AI行業(yè)重新審視技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展方向。其低成本、高性能的模型為AI技術(shù)的普及提供了實際創(chuàng)新技術(shù)路徑DeepSeek通過算法優(yōu)化與構(gòu)將訓(xùn)練成本降至行業(yè)賴“規(guī)模法則”的壟斷局面。中小團隊的技術(shù)門檻，推動AI技術(shù)民主化。重塑定價邏輯DeepSeekV3模型以557.6萬美元的訓(xùn)練成本，實現(xiàn)了成速度提升至60TPS。這種“低成本高性能”模式不僅挑戰(zhàn)了OpenAI、Google等巨頭的市場地位，還迫使行業(yè)整體降價（如字節(jié)豆包的定價邏輯。推動研發(fā)轉(zhuǎn)型（模型權(quán)重、訓(xùn)練代碼均采開發(fā)者參與，形成了強大的社區(qū)生態(tài)。這種開放模式加速了技術(shù)迭代，削弱了閉源巨頭的技術(shù)壁壘，推動全球“開放協(xié)作”轉(zhuǎn)型。C23重塑產(chǎn)業(yè)格局：打破桎梏，競爭活躍n活躍市場競爭DeepSeek的崛起改變了AI市場的競爭格局，促使國際科技巨頭n活躍市場競爭DeepSeek的崛起改變了AI市場的競爭格局，促使國際科技巨頭OpenAIDeepSeekR1的全球影響力正在重塑AI產(chǎn)業(yè)格局，特別是在中美之間的技術(shù)競合中。同時，也為全球AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。雜推理任務(wù)，其性能和成本效益均優(yōu)于之前的o1系列。DeepSeek的創(chuàng)新不僅打破了美國AI產(chǎn)業(yè)在全球科技競爭中提供了新的突破口。領(lǐng)域的競爭與合作，推動全球AI技術(shù)的多元化發(fā)展。給美國科技市場帶去巨大沖擊n全球AI產(chǎn)業(yè)鏈升級 n全球AI產(chǎn)業(yè)鏈升級 DeepSeek的應(yīng)用程序在蘋果應(yīng)用商店的下載量一舉超越了ChatGPT，榮登免費應(yīng)用程序排行榜榜首。DeepSeekR1展示了強化學(xué)習(xí)技術(shù)和算法創(chuàng)新在AI領(lǐng)域的巨大潛力，但其仍然處于發(fā)展階段，存在一定局限性和優(yōu)化空間。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新，DeepSeekR1可能會在以下幾個方面實現(xiàn)進一步的突破：解決語言混雜問題通用能力提升解決語言混雜問題通用能力提升對話、復(fù)雜角色扮演和JSON輸出等任對話、復(fù)雜角色扮演和JSON輸出等任DeepSeek計劃探索如何利用長推理鏈來增強在這些任務(wù)的表現(xiàn)。軟件工程任務(wù)軟件工程任務(wù)優(yōu)化提示工程優(yōu)化提示工程接描述問題并指定輸出格式，以獲得最佳效果。DeepSeek-R1在軟件工程基準測試中的表現(xiàn)未能工程數(shù)據(jù)上實施拒絕采樣或在強化學(xué)習(xí)過程中引入異步評估來提高效率。場景拓展：創(chuàng)新推動，垂直深耕DeepSeekR1將通過強化學(xué)習(xí)和多模態(tài)融合等技術(shù)手段，進一步提升推理能力、優(yōu)化語言理解和生成效果，并拓展在復(fù)雜任務(wù)中的應(yīng)用邊界；同時，將深耕垂直領(lǐng)域，如教育、金融、醫(yī)療等，為不同領(lǐng)域提供更精準、高效的解決方案。n技術(shù)創(chuàng)新推動多模態(tài)融合DeepSeek未來可能會在多模態(tài)融合方面進一步探索，將自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)更深度地結(jié)合。具身智能探索與機器人等硬件深度融合，實現(xiàn)物理世界的智能交互。這將拓展其在工業(yè)制造、物流配送等領(lǐng)域的應(yīng)用。自進化系統(tǒng)構(gòu)建通過自動合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代模型能力。這將使其能夠更好地適應(yīng)不同垂直領(lǐng)域不斷變化的需求，提升在各領(lǐng)域的應(yīng)用效果。n垂直領(lǐng)域深耕醫(yī)療領(lǐng)域金融領(lǐng)域教育領(lǐng)域法律領(lǐng)域DeepSeek已經(jīng)在醫(yī)療輔助診斷方面有所應(yīng)用，未來有望進一步深化，如通過流程優(yōu)化，提高診斷的準確性和效率。通過與醫(yī)療設(shè)備的結(jié)合，醫(yī)療領(lǐng)域金融領(lǐng)域教育領(lǐng)域法律領(lǐng)域未來，DeepSeek可能會進一步拓展到金融風(fēng)險防控、智能投顧、金融產(chǎn)品創(chuàng)新等領(lǐng)域，通過深度分析金融市場數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，為金融機構(gòu)提供更全面、精準的決策支持。目前DeepSeek在教育輔助方面已經(jīng)展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，未來，其可能會與在線教育平臺、教育機構(gòu)等合作，開發(fā)更多個性化的學(xué)DeepSeek在法律文書處理方面已經(jīng)具備一定的能力。未來，其有望進一步拓展到法律咨詢、案件預(yù)測、法律知識圖譜構(gòu)建等領(lǐng)域，為法律專業(yè)人士和普通用戶提供更便捷、高效的法律服務(wù)。DeeDeepSeek在工業(yè)質(zhì)檢智能化方面已經(jīng)取得顯著成效。未來，其可能會進一步拓展到工業(yè)生產(chǎn)流程優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)測與維護、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域，提供更高效的工業(yè)生產(chǎn)和運營的解決方案?！负诵墓δ堋苟嗖襟E自主研究、端到端強化學(xué)習(xí)、深度信息整合實時調(diào)整策略回溯修正錯誤實時調(diào)整策略回溯修正錯誤規(guī)劃執(zhí)行多步驟研究流程規(guī)劃執(zhí)行多步驟研究流程“引用”文本基準測試：精度提升，行業(yè)領(lǐng)先表現(xiàn)：人類終極考試，準確率突破26.6%這項測試包括3000多個多項選擇題和簡答題，涵蓋了從語言學(xué)到火箭科學(xué)、古典文學(xué)到生態(tài)學(xué)的100多個學(xué)科。準確率是此前OpenAIo1模型的近三倍來源：/index/introducing-deep-research與GPT-4o對比技術(shù)協(xié)同：多步推理，與GPT-4o對比速度和信息追溯性方面表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。這些提升有助于模型在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)更好，特別是在需要高可靠性和高效執(zhí)行場景中。 DeepResearch DeepResearch能迅速梳理海量文獻，基于深度學(xué)習(xí)模型，自動生成高質(zhì)量技術(shù)報告，確保研究成果的準確傳達?；谝延袑嶒灁?shù)據(jù)自動生成最優(yōu)實驗設(shè)計，預(yù)測可能的實驗結(jié)果，并提出資源利用深度時間序列預(yù)測技術(shù)，自動生成通過百度網(wǎng)盤分享的文件：deep通過百度網(wǎng)盤分享的文件：deepResearch功能深度研究.docx鏈接:/s/1pyaygXqFXvRe-In7gn5gOA?pwd=fn7s提取碼:fn7s科研場景實測:生物學(xué)研究生輸入"CRISPR技術(shù)在腫瘤免疫治療中的最新進展"1.近三年124篇核心論文摘要2.關(guān)鍵臨床試驗數(shù)據(jù)3.匯總技術(shù)路線對比圖譜4.待突破方向預(yù)測5.符合APA格式的參考文獻庫股票市場分析通過自動化數(shù)據(jù)收集股票市場分析通過自動化數(shù)據(jù)收集、整合、推理與報告輸出，提供全面的市場趨勢預(yù)測和投資決策支持。宏觀經(jīng)濟預(yù)測場景應(yīng)用風(fēng)險管理與投資組合優(yōu)化宏觀經(jīng)濟預(yù)測場景應(yīng)用風(fēng)險管理與投資組合優(yōu)化數(shù)據(jù)分析自動化處理財務(wù)報表，挖掘隱藏的投資機會，評估潛在風(fēng)險，優(yōu)化資產(chǎn)配置策略。智能預(yù)測運用先進算法預(yù)測市場走勢，輔助金融機構(gòu)和個人投資者做出更明智的選擇。市場洞察DeepResearch整合全球金融市場動態(tài)，實時追蹤行業(yè)趨勢，為投資者提供深度分析。1212報告生成3報告生成34一鍵生成專業(yè)級投資風(fēng)險評估報告，支持定制化需求，提升決策效率。4金融分析案例：數(shù)據(jù)整合，供應(yīng)鏈優(yōu)化情景模擬：建立基于5種不同情景（如需求波動、突發(fā)情景模擬：建立基于5種不同情景（如需求波動、突發(fā)事件、技術(shù)革新）的供應(yīng)鏈模擬模型。使用DeepResearch提供的可視化工具生成可解釋性的分析報告，展示各情景對供應(yīng)鏈壓力及影響的具體路徑。數(shù)據(jù)來源：提取來自全球主要交易所（如紐約證券交易所、道瓊斯指數(shù)等）在供應(yīng)鏈風(fēng)險最高的環(huán)節(jié)加強協(xié)在供應(yīng)鏈風(fēng)險最高的環(huán)節(jié)加強協(xié)加強內(nèi)部風(fēng)險管理框架的設(shè)計，建立應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)計劃。定期更新模型和數(shù)據(jù)來源，確保預(yù)測準確性和前瞻性。數(shù)據(jù)解析過程來自行業(yè)研報機構(gòu)的178份半導(dǎo)體供應(yīng)鏈風(fēng)險分析報告。標及預(yù)測方法。識別高價值研報并進行分類。供應(yīng)鏈脆弱性評使用層次分析法對各