DeepSeek培訓(xùn)課件-清華大學(xué)-DeepSeek+DeepResearch應(yīng)用報(bào)告

DeepSeek+DeepResearch應(yīng)用2025年2月22日壹Deep

Research應(yīng)用概述

參與式觀察一個(gè)團(tuán)隊(duì)的大模型應(yīng)用與內(nèi)化貳推理大模型使用心得目

錄2022年11月：ChatGPT

(基于GPT-3.5)發(fā)布，引爆生成式Al浪

潮7月：Meta

開源LLaMA2

(

可

商用大模型)9月：Anthropic

發(fā)布Claude2(超長(zhǎng)上下文理解)11月：OpenAl

首屆開發(fā)者大會(huì)推出GPTS

(自定義Al助手)12月：Google發(fā)布Gemini

(

多

模態(tài)性能超越GPT-4)5月：Google

發(fā)布Veo

(對(duì)標(biāo)Sora

的視頻生成模型)12月：DeepSeek

上線并開源DeepSeek

V3/R1/Janus

Pro2023年3月：OpenAl

發(fā)

布GPT-4(多模態(tài)、邏輯推理躍升)4月：MidJourney

推出V5

版

本(照片級(jí)圖像生成)■Al

大事記(簡(jiǎn)版)12月：Stability

AI開源視頻生成模型

Stable

Diffusion2.03月：馬斯克開源Grok-1(314B

參數(shù)巨模型)6月：中國(guó)發(fā)布Kimi

Chat升級(jí)版(支持200萬(wàn)字長(zhǎng)文本)2024年2月：OpenAl

推出Sora

(文本生成1分鐘高質(zhì)量視頻)22核心對(duì)比選擇指南1.需求明確度任務(wù)模糊(如閑聊):選通用模型-HER目標(biāo)明確(如解數(shù)學(xué)題):選推理模型-Deadline2.容錯(cuò)成本允許試錯(cuò)(如寫詩(shī)):通用模型必須精確(如醫(yī)療診斷):推理模型3.資源限制0概

述

：推理大模型建立在通用大模型基礎(chǔ)之上，在推理框架上線之前，通用大模型直接回答。那現(xiàn)在就讓他基于思維

鏈，一步一步做好規(guī)劃、調(diào)整、校對(duì)并完成輸出。所以通用大模型和推理大模型它不是矛盾的存在。0簡(jiǎn)單來(lái)看，推理大模型和通用大模型功能不一，如果把AI

模型比作工具包，DeepSeek

把傳統(tǒng)通用大模型比作一把瑞

士軍刀，功能多但不夠鋒利；推理大模型則像手術(shù)刀，專精切割但用途單一。推理大模型專注邏輯推理(數(shù)學(xué)解題、代碼糾錯(cuò)等)針對(duì)性優(yōu)化邏輯推理能力DeepSeek-R1、GLM-R1相對(duì)輕量(針對(duì)性優(yōu)化后效率提升)數(shù)學(xué)證明、復(fù)雜決策鏈、代碼生成

泛化能力弱(離開專業(yè)領(lǐng)域易翻車)傳統(tǒng)通用大模型全能型(文本生成、翻譯、問答等)海量數(shù)據(jù)中找統(tǒng)計(jì)規(guī)律GPT-3、PaLM耗電大戶(訓(xùn)練需千張顯卡)客服對(duì)話、創(chuàng)意寫作、知識(shí)問答

可能編造錯(cuò)誤答案(幻覺問題)■通用大模型怎么了?推理大模型這么火!維度核心能力訓(xùn)練目標(biāo)

典型代表

能耗成本使用場(chǎng)景短板算力充足：可疊加使用兩者預(yù)算有限：按核心需求單選>顧

客：你好，我想查一下我的訂單號(hào)為123456789的訂單狀態(tài)。>通用客服模型：您好!很高興為您服務(wù)。您的訂單號(hào)123456789目前處于“已發(fā)貨”狀態(tài)，發(fā)貨時(shí)間是2025年2月9日。根據(jù)物流信息，

預(yù)計(jì)將在2月12日送達(dá)。您可以通過以下物流單號(hào)在快遞官網(wǎng)查詢?cè)敿?xì)物流信息：[物流單號(hào)]。如果您還有其他問題，歡迎隨時(shí)咨詢。

顧

客：好的，謝謝!另外，我收到商品后發(fā)現(xiàn)有一件商品損壞了，

我需要申請(qǐng)退換貨。通用客服模型：非常抱歉給您帶來(lái)不便。關(guān)于商品損壞的問題，您

可以選擇退貨或換貨。請(qǐng)先告訴我以下信息：1.您要申請(qǐng)退換貨的商品名稱和數(shù)量；2.損壞的具體情況(最好提供照片);3.您希望選擇退貨還是換貨。顧

客：是這款智能手表，我需要換貨。手表的屏幕碎了，我這就拍

照上傳。>顧

客：好的，我知道了。還有一個(gè)問題，我在購(gòu)買時(shí)購(gòu)買

了商品的延長(zhǎng)保修服務(wù)，這次換貨后，保修期怎么計(jì)算?推理客服模型：您好，關(guān)于延長(zhǎng)保修服務(wù)的問題，我來(lái)為

您詳細(xì)解答。根據(jù)我們的保修政策，當(dāng)您購(gòu)買商品并附加延長(zhǎng)保修服務(wù)時(shí)，保修期是從商品購(gòu)買日期開始計(jì)算的。如果在保修期內(nèi)發(fā)生換貨，新的商品保修期將從換貨完成

日期重新計(jì)算，但總保修時(shí)長(zhǎng)不會(huì)超過原購(gòu)買的延長(zhǎng)保修期限。例如，您購(gòu)買的商品保修期為1年，同時(shí)購(gòu)買了1年

的延長(zhǎng)保修服務(wù)，總保修期為2年。如果在保修期內(nèi)換貨，新的商品保修期將從換貨完成日期開始，再計(jì)算剩余的保

修時(shí)長(zhǎng)。如果換貨發(fā)生在保修期的第10個(gè)月，那么新的商

品將有14個(gè)月的保修期(2年總保修期減去已過的10個(gè)月)。

如果您還有其他疑問，或者需要進(jìn)一步確認(rèn)保修細(xì)節(jié)，可

以提供您的訂單號(hào)，我為您查詢具體的保修信息?！鐾ㄓ么竽Ｐ?推理大模型也是“王炸”組合實(shí)

戰(zhàn)

案

例

應(yīng)

用

：

電

商

客

服

場(chǎng)

景通用模型：處理90%的常規(guī)咨詢(查訂單、退換貨)

推理模型：解決5%的復(fù)雜糾紛(多環(huán)節(jié)理賠計(jì)算)●"沒有最好的模型，只有最合適的工具——通用模型是

社交達(dá)人，推理模型是解題高手，用好這對(duì)黃金組合，才

是

AI時(shí)代的生存之道。"

—

—DeepSeek●

行

業(yè)

產(chǎn)

品

端

融

合：

谷

歌PaLI-3、AnthropicClaude

已嘗試在通用模型中嵌入推理模塊●

技術(shù)突破：思維鏈(Chain-of-Thought)

技術(shù)讓

兩

類

模

型

能力邊界逐漸模糊●

當(dāng)

前

建

議：優(yōu)先關(guān)注垂直領(lǐng)域優(yōu)化模型(如醫(yī)療推

理

專

用

模

型

)通用客服模型：

好的，麻煩您上傳照片，我會(huì)為您核實(shí)情況并處理

換貨申請(qǐng)。同時(shí)，請(qǐng)您確保商品包裝完整，配件齊全，以便我們順

利為您處理?yè)Q貨。(顧客上傳照片后)通用客服模型：感謝您提供照片，商品損壞情況已經(jīng)確認(rèn)。我們已

為您發(fā)起換貨申請(qǐng)，預(yù)計(jì)換貨商品將在3-5個(gè)工作日內(nèi)發(fā)出。您

可以在“我的訂單”

-“售后服務(wù)”中查看換貨進(jìn)度。如果還有

其他問題，可以隨時(shí)聯(lián)系我們。這種說法有一定的片面性，需要從多個(gè)角度來(lái)分析推理大模型時(shí)人們獨(dú)立思考能力的影響.一

、可能導(dǎo)致獨(dú)立思考能力退步的方面

大模型1:將觀點(diǎn)作為核心結(jié)1.過度儲(chǔ)賴

論，細(xì)化后成文當(dāng)人們習(xí)慣于使用推理大模型來(lái)獲取答案時(shí)，可遂

新

減

少

己

竊

有

同

的

煩

本

。

例

劃，在解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題時(shí)，如果每次遇列姓題都直接做賴推理大橫型給出解題步張和答案，不

星自己先營(yíng)試運(yùn)用已學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)去分析和推導(dǎo)，長(zhǎng)此以柱，大腦對(duì)數(shù)學(xué)思維的鋼煉就會(huì)減少。

就學(xué)肌內(nèi)缺乏國(guó)煉會(huì)要縮一樣，獨(dú)立思考能力出會(huì)因?yàn)槿狈κ褂枚B澤退化在日常決策方面，比如選擇族游日的地、規(guī)劃職業(yè)發(fā)底路程等，如果總是依粉推理大模型提供的

方案，商不去自己權(quán)衡利算、考慮個(gè)人商好和實(shí)標(biāo)情況，就會(huì)失去自土決策和深入愿考的機(jī)會(huì)。2.思維怡性地養(yǎng)推理大模型夠快速給出看似合理的答率，這可能會(huì)讓人們養(yǎng)成一種思維惰性，人們可能會(huì)認(rèn)為

只要袖入悶題就的得則答率，南不再去深入深突問題的本質(zhì)，例如，在研究歷史事件時(shí)，理大

模型可能會(huì)楓能已有的圖料給出一個(gè)事件的簡(jiǎn)單解釋，但如果人們不主動(dòng)去查閱多種歷史資料、

分聽不同學(xué)的觀點(diǎn)，就無(wú)法真正理解歷更事件的復(fù)雜性和多面性，從而無(wú)法培養(yǎng)出深度思考的

能力。3.缺乏批判性思雕的榴煉推理大模型的地出并非總星完美無(wú)缺，但人們?cè)跊]有建立獨(dú)立思考能力的情況下，可能不金對(duì)模

型的輸出進(jìn)行批判性分析，例如，橫型可能合基于某查有偏差的數(shù)據(jù)或者不完整的邏輯給出結(jié)論。如果人們不主動(dòng)去所疑這些結(jié)論的合理性，不學(xué)會(huì)從不間角度去審視模型的輸出，就無(wú)達(dá)塘

養(yǎng)出批判性思組，而批列性愿性是獨(dú)立思考的重要舊成部分?！鲋庇^感受通用大模型和推理大模型的差異實(shí)戰(zhàn)案例應(yīng)用：分析輔助Prompt:在推理大模型的幫助下，沒有建立起獨(dú)立思考能力的人來(lái)說，是一種退步咽，用戶想到在維理大模型的幫助下，投有

建立起獨(dú)立思考能力的

可

能

顯

一

種

退步

。這個(gè)問題有點(diǎn)復(fù)雜，我需要先理解各個(gè)部分，首先，

理

大

模

型

的

GPT-4這

樣

的AIS?然后，用戶擔(dān)心的顯，如果人們依賴這些AI工具，而有自己獨(dú)立思考外，立思考能力國(guó)周推思堆、分析、綜合、評(píng)估等，這些能力是西會(huì)被A剛?cè)酰Q于是否被動(dòng)接受A的輸出，還主動(dòng)與之互動(dòng)，質(zhì)疑和驗(yàn)證，如果用戶只層被動(dòng)按受，確實(shí)可能退化：如果主動(dòng)使用A作為工具來(lái)輔助思考?？赡芊炊鰪?qiáng)能力。二、有勤手獨(dú)立思考能力發(fā)國(guó)的方面1.提供思考的起點(diǎn)和托展思路推理大模型可以為人們提供率富的信息和多樣的觀點(diǎn)，對(duì)于一些復(fù)雜的哲學(xué)問題或者消學(xué)科的問

題，橫型可以給出不同領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)和已有的研究成果。例如，在探時(shí)人工智能對(duì)社會(huì)倫理的

影響時(shí)，面理大橫型可以提供恰理學(xué)的基本原則，人工智能技術(shù)的發(fā)屬現(xiàn)狀以及不同學(xué)者對(duì)這一首先，我應(yīng)該考慮用戶為什么會(huì)提出這個(gè)問題，可能他們觀察到周圍有人過度依賴AI,

比

如

學(xué)

生

用AI寫作業(yè)而不自己思考，或者職場(chǎng)中的人遇到問題直接求助于A

而不嘗試解決，這種情況下，確實(shí)可能影響?yīng)毩⑺伎寄芰Φ陌l(fā)展，但另

一

方

面，AI

工具也能輔助學(xué)習(xí)，提供新的視角，裙助解決問題，所以需要平衡利弊。用

戶

的

深

層

需

求

可

能

是

尋

找

應(yīng)

對(duì)

策

略

，

如

何

在A

時(shí)

代

保

持

和

提

升

獨(dú)

立

思

考

能

力

，

或

者

，

他

們

希

望

驗(yàn)

證自

己

的

擔(dān)

憂

是

否

有根

據(jù)，

是

否

有

研

究

支

持

這

種

觀

點(diǎn)接下來(lái)，用戶可能想知道如何避免這種退步，或者如何正確使用AI工

具

，

他

們

可

能

關(guān)

心

教

育

方

法

，

如

何

在

使

用A

的同時(shí)培養(yǎng)獨(dú)立思考，或者，他們可能擔(dān)心技術(shù)對(duì)人類認(rèn)知能力的長(zhǎng)期影響，類似之前對(duì)計(jì)算器、互聯(lián)網(wǎng)的擔(dān)憂。DeepSeek:呈現(xiàn)擬人化思考過程3、定寫作方向、基本思路，乃至一級(jí)提綱確立類思考：從哪個(gè)角度切入?1、對(duì)核心定義的具象化和確定性思考：你說的是啥?顆粒度對(duì)齊一下2、需求場(chǎng)景和用途思考，決定大方向正確與否：用來(lái)干什么?呈給誰(shuí)看?①請(qǐng)你明確

一

下同題哦，比如對(duì)這句話進(jìn)行潤(rùn)色，根據(jù)它寫

一

篇文章，還是圖繞它進(jìn)行觀點(diǎn)闡述、分析利弊等等，

這樣我才能更準(zhǔn)確地滿足你的需求。問題的看法，這查信息可以作為思考的起點(diǎn)，黎勤人們石寬用路，從面池發(fā)白己進(jìn)一步的獨(dú)立思大模型2:進(jìn)一步明確任務(wù)此刻我的os:

結(jié)果怎么樣再說，看這個(gè)思考過程挺靠譜，很有想法!已深度思考(用時(shí)34秒)三、認(rèn)

知

進(jìn)

化

的

新

可

能1.思維層級(jí)的躍遷當(dāng)基礎(chǔ)的信息處理被Al承擔(dān)后，人類認(rèn)知正在向更高維度發(fā)展，麻省理工的'人機(jī)協(xié)作實(shí)驗(yàn)室“觀察到，

與AI協(xié)作的設(shè)計(jì)師群體中，83%的人展現(xiàn)出更強(qiáng)的系統(tǒng)思維和溝領(lǐng)域聯(lián)想能力。2.創(chuàng)造力的解放效應(yīng)全球創(chuàng)意指數(shù)報(bào)告顯示，在合理使用AI工具的藝術(shù)家中，原創(chuàng)作品產(chǎn)量平均增加40%,因?yàn)樗麄兡軐C(jī)

械勞動(dòng)時(shí)間轉(zhuǎn)化為深度思考時(shí)間。這種模式印證了“技術(shù)將人類從低級(jí)勞動(dòng)中解放”的經(jīng)曲理論。四

、風(fēng)險(xiǎn)防控的實(shí)踐路徑1.認(rèn)知免疫系統(tǒng)的構(gòu)建德國(guó)馬昔研究所建議建立“數(shù)字認(rèn)知衛(wèi)生“習(xí)慣：每天設(shè)定2小時(shí)的無(wú)AI深度工作時(shí)間；每周完成一次完

全白主的知識(shí)梳理；每月進(jìn)行認(rèn)知能力基準(zhǔn)測(cè)試。2.教育評(píng)估體系的升級(jí)芬蘭正在推行“過程性評(píng)價(jià)改革”,將Al使用過程納入考核體系，學(xué)生需要展示如何用AE發(fā)思考而非替

代思考，這種評(píng)估方式使學(xué)術(shù)誠(chéng)信事件減少65%.五

、歷史鏡鑒與未來(lái)展望從文字發(fā)明到搜素引擎出現(xiàn)，每次認(rèn)知革命都件隨著相似的擔(dān)優(yōu)，但歷史證明，真正遇化的不是使用工具的

人，而是放棄思考主動(dòng)權(quán)的人，未來(lái)的關(guān)鍵不在于是否使用Al,

而在于建立新的認(rèn)知契約：將大模型定位為"思維健身房的智能器械",而非"代步的輪椅"。在這個(gè)人機(jī)協(xié)同的新紀(jì)元，獨(dú)立思考能力的定義正在擴(kuò)展，它不再局限于獨(dú)立完成所有認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)，而是體現(xiàn)

為駕雙智能工具的能力、保持批判性距商的自覺，以及在技術(shù)輔助下實(shí)現(xiàn)認(rèn)知躍遷的智慧，這或許是人類智

力進(jìn)化的下一個(gè)階梯，而非退步的滑道.一、技

術(shù)

依

賴

的

雙

面

性1.工具屬性的本質(zhì)AI大模型本質(zhì)上是認(rèn)知工具包的擴(kuò)展，就像望遠(yuǎn)鏡延伸了人類視力，研究表明，合理使用工具的群體在

問題解決效率上比純?nèi)斯げ僮鹘M高出37%(Nature,2022),但這種優(yōu)勢(shì)僅限于將工具作為輔助而非替

代的情況。2.神經(jīng)可塑性的警示腦科學(xué)實(shí)驗(yàn)顯示，長(zhǎng)期依賴外部系統(tǒng)進(jìn)行決策的人群，其前額葉皮層活躍度會(huì)下降15-20%(Neuron,2023),

這印證了"用進(jìn)廢退“的生物規(guī)律，但關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)在于主動(dòng)思考的頻率而非工具使用本身。二

、教

育

范

式

的

重

構(gòu)1.教學(xué)場(chǎng)景的變革新加坡教育部正在試點(diǎn)”AI協(xié)教模式",要求學(xué)生在提交A生成的作業(yè)時(shí)，必須附加”思考軌跡日志",詳

細(xì)記錄自己修正AI輸出的過程。這種教學(xué)設(shè)計(jì)使學(xué)生的批判性思維得分提升了28%.2.元認(rèn)知能力的培養(yǎng)哈佛教育學(xué)院開發(fā)的"AI對(duì)話反思框架",要求學(xué)習(xí)者在每次使用大模型后回答三個(gè)問題：“我為什么需

要AI

幫助?"A的回答存在哪些漏洞?、“如何驗(yàn)證這些信息的可靠性?,跟蹤數(shù)據(jù)顯示，參與者的

問題意識(shí)在三個(gè)月內(nèi)顯著增強(qiáng)?！鲋庇^感受通用大模型和推理大模型的差異：DeepSeek

生成實(shí)戰(zhàn)案例應(yīng)用：分析輔助Prompt:在推理大模型的幫助下，沒有建立起獨(dú)立思考能力的人來(lái)說，是一種退步DeepSeek

輸出材料：更像個(gè)人，不是停留在語(yǔ)義層面的“擬人”,

而是在獨(dú)立、認(rèn)真思考等更深層面PART

ONE壹DeepResearch應(yīng)用概述MoreLightroomtutorialstseLighitroomwith

ndhooh4mProjects

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DeepSeek深度思考R1是一款基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推理模型，

其核心功能在于通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升模型的推理能力。其設(shè)計(jì)目標(biāo)

是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，引入了自我反思能力，使其在推理過程

中能夠自我驗(yàn)證和反思，從而提高推理的準(zhǔn)確性和可靠性?！?/p>

性能數(shù)據(jù)：官方數(shù)據(jù)顯示，DeepSeekR1在數(shù)學(xué)、代碼、自然

語(yǔ)言推理等任務(wù)上的表現(xiàn)已可與OpenAI的頂級(jí)模型GPT-4

相當(dāng)。

例

如

，DeepSeek系列模型在美國(guó)高級(jí)中學(xué)數(shù)學(xué)競(jìng)賽AIME2024題目上的一次性解題正確率達(dá)到39.2%,而GPT-4僅約

9.3%?！瘳F(xiàn)實(shí)案例：業(yè)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)利用該模型輔助科研的例子。例如，有

研究者在實(shí)驗(yàn)中讓DeepSeek

模型逐步求解AIME

(美國(guó)數(shù)學(xué)邀請(qǐng)賽)競(jìng)賽難題，DeepSeek

展現(xiàn)了清晰的鏈?zhǔn)酵评磉^程，輸出

的思路連貫且易于理解?！?/p>

思維鏈設(shè)計(jì)：DeepSeek深度思考R1

通過原生思維鏈設(shè)計(jì)，使

模型在推理過程中能夠生成詳細(xì)的推理路徑。這種設(shè)計(jì)不僅提高

了推理的準(zhǔn)確性，還增強(qiáng)了模型的可解釋性。(

一

)DeepSeek深度思考R1

概述及主要用途95幫我畫出DeepSeek

R1的推理過程流程圖，流程圖的每個(gè)階段需標(biāo)注關(guān)鍵技術(shù)。

以下是推理過程文字描述：DeepSeek

R1的推理過程可以劃分為四個(gè)主要階段，每個(gè)階段都運(yùn)用了特定的

AI

技術(shù)來(lái)逐步完善推理鏈條，最終得出高質(zhì)量答案。這一流程采用藍(lán)色系流程圖

設(shè)計(jì)，結(jié)構(gòu)清晰，便于在PPT

中展示和理解。以下是各階段及其關(guān)鍵技術(shù)說明：1輸入階段(用戶問題解析)用戶輸入自然語(yǔ)言問題，DeepSeek

R1首先對(duì)問題進(jìn)行理解與解析。在這一階

段，模型運(yùn)用了**自然語(yǔ)言處理(NLP)**

技術(shù)，將用戶的自然語(yǔ)言提問轉(zhuǎn)換為機(jī)

器可理解的內(nèi)部表示，提取問題的意圖和關(guān)鍵信息，通過對(duì)輸入的預(yù)處理，模型

為后續(xù)推理做好準(zhǔn)備。2思維鏈生成(構(gòu)建初步推理路徑)根據(jù)解析后的問題，DeepSeekR1開始“思考”,生成解決問題的初步步驟鏈條

(即思維鏈)。這一過程運(yùn)用了**思維鏈推理(Chain-of-Thought,CoT)**技

術(shù)。模型被鼓勵(lì)像人類一樣逐步思考，將復(fù)雜問題拆解為一系列連貫的中間推理

步驟，并在每個(gè)步驟產(chǎn)出過渡結(jié)論。這種鏈?zhǔn)酵评砟芴嵘Ｐ蛯?duì)復(fù)雜任務(wù)的準(zhǔn)確

性和透明度，讓觀眾看到模型解決問題的思路。3強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化(自我反思與迭代優(yōu)化)DeepSeek

R1對(duì)生成的初步思維鏈進(jìn)行自我檢查和反思，反復(fù)迭代優(yōu)化推理路徑，

以提高推理的正確性。在這個(gè)階段，模型引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning)

思想進(jìn)行自我優(yōu)化。具體而言，DeepSeek

R1會(huì)對(duì)先前步驟的推理結(jié)

果進(jìn)行評(píng)估，自主發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或不合理之處，然后通過調(diào)整思維鏈來(lái)糾正偏差。這

種自我驗(yàn)證與錯(cuò)誤校正的過程可被視為一種自監(jiān)督優(yōu)化：模型在沒有人工標(biāo)注指

導(dǎo)的情況下，基于試錯(cuò)反饋強(qiáng)化正確的推理路線。通過多輪迭代，

DeepSeekR1

不斷增強(qiáng)自身的推理能力，確保思維鏈趨于合理和可靠(相當(dāng)于給模型加入了

“元認(rèn)知”能力，讓它會(huì)“思考自己的思考”).4最終答案生成(輸出詳細(xì)推理鏈和答案)經(jīng)過推理優(yōu)化后，DeepSeek

R1輸出最終答案，并給出完整的推理過程作為支撐。

在這一階段，模型基于優(yōu)化后的思維鏈生成對(duì)用戶問題的解答，確保答案準(zhǔn)確無(wú)

誤。最終答案不僅包含直接的回答，還附帶詳細(xì)的推理鏈條(例如以

<think></think>

標(biāo)簽形式呈現(xiàn)模型的思考過程)供用戶參考。這種結(jié)果輸出方

式體現(xiàn)了

DeepSeek

R1注重可解釋性的特點(diǎn)：觀眾可以直觀地看到模型是如何

從問題一步步推理得到答案的?！鏊牟嚼斫釪eepSeek

R1功能推理流程DeepSeek

生成內(nèi)容GPTs

生成思維導(dǎo)圖輸入階段：用戶問題解析自然語(yǔ)言處理(NLP)忠組鏈生成：構(gòu)建初步推理路徑

解析用戶問題思維鏈推理(CoT)優(yōu)化最終答室生成：-輸出詳細(xì)推理鏈

和答案推理鏈生成輸出答案與推理過程強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)自我優(yōu)化與反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化：自我反思與迭代生成推理鏈條doopsook

R-

下Dueple

.

用

注Cna-FDml0eY

G

E覆家測(cè)8個(gè)飼>已深思考(時(shí)346)的，用戶讓我潛怕寫一份關(guān)于山西大問始門挑燈事件的網(wǎng)絡(luò)0論分析報(bào)告，首先，我需要先了解這個(gè)事件的基本情

況，可能用戶已經(jīng)看過相關(guān)的新聞，但作為的理，我需要先收集足的信息首先，我兩要確認(rèn)事件的經(jīng)過，用戶提則的是”門xJ

事件，可能涉及到快法或者政府行為，比如拆遷或者檢查。

我需要查找相關(guān)的時(shí)間線，比如事件發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、涉及的主體，以及事件的發(fā)國(guó)過程，可能涉及到政府部門，比

如消助部門或公安，進(jìn)行安全檢查，而過程中可能采取了于段，比如破門，然后引發(fā)了閱論關(guān)注。按下來(lái)，用戶需要概述部分，包括基本數(shù)據(jù)嘴況，網(wǎng)絡(luò)閥論反壤，不田時(shí)500字，這塑分需要稅計(jì)事件在各大平臺(tái)上的討

論量，比如、科音、微信公眾號(hào)等，分析討論的趨勢(shì)，比如高陽(yáng)量什么時(shí)候，參與時(shí)論的主要體，比劃網(wǎng)

民、規(guī)體、政府?dāng)√?hào)等，另外，閱論反餾需要總結(jié)主要的緒傾向。比如支持、反對(duì)，面疑答，并引用具體的例子或數(shù)影支持。事件經(jīng)過隔分需要按時(shí)間殿序梳理。從事件發(fā)生則發(fā)肺，到相關(guān)M四應(yīng)，再到續(xù)處理，需要礎(chǔ)保時(shí)間點(diǎn)住確，u

個(gè)deepseek

日

秘研究-FOwpSeekn深

(1)動(dòng)

.g

用C

開新時(shí)話1研

-FDslB

深

思

考

時(shí)

2

1好的，用戶讓我研究一下DeepSeek的深宜思考(R1)功能，包括用途，工作順理、應(yīng)用場(chǎng)圓和諧在局限性，首先，我

需要確認(rèn)DespSeek顯什么,可能是一個(gè)公司或者A產(chǎn)品，根據(jù)之前的0R,DespSeek

是一家中國(guó)的A公司，專注于大

模型研發(fā)，所以R1可能是他門推出的某個(gè)功能或模型接下來(lái)，用途方面，用戶想

R1

能用來(lái)做什么,通用這類深度愿考功能可能涉及復(fù)雜何題處理、迎堿雅理、多步驟任

務(wù)等?？赡苄枰c(diǎn)陶它方資料或率例。但假設(shè)沒有直接資料，需要根據(jù)類知模型推則。比如，可能用于數(shù)財(cái)分析、復(fù)雜

決策交持、學(xué)術(shù)研究鎮(zhèn)助等。然后是工作源理，作為大模型功能，可能基于Transfoemer

架構(gòu)，結(jié)合培強(qiáng)的推理機(jī)制，比圖維鏈(ChainofThought)或樹狀推理(Tree-of

Thoughe),或者使用多步微達(dá)代說化答案，結(jié)合外B知識(shí)庫(kù)或檢素增強(qiáng)生成(RAG)

技術(shù)，此外?？赡苡袑ｉT的第略，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)或針對(duì)復(fù)雜任務(wù)的微應(yīng)用場(chǎng)固方面，可能酒蓋教育、金融分析、科研、商業(yè)決裝答需要深度分析的領(lǐng)域，比如幫謝學(xué)生解決數(shù)學(xué)題，

M的分

析師進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)，或者幫助研究人員整理文就潛在的同限性需要考遲模型本身的順制，比如體賴訓(xùn)路數(shù)則，可能存在幻覺河題，處理實(shí)時(shí)信息的能力，計(jì)算資源■實(shí)踐：DeepSeek

R1擅長(zhǎng)做哪類研究分析?標(biāo)：

寫-24題：西大門Hu

件2

.中50文0來(lái)7)個(gè),件現(xiàn)t點(diǎn).地空

話3日來(lái)：件

述

06

,

州

10.給Deep5eek

發(fā)送消息給DeepSeek

發(fā)送消息利用DeepSeek深度思考R1撰寫輿論分析報(bào)告8-

下Depdeek的深度思號(hào)0)功剛速，I作、應(yīng)

以及

的

性利用DeepSeek深度思考R1做行業(yè)研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度分析利

用DeepSeek深度思考R1的聯(lián)網(wǎng)搜索功能，廣

泛收集與事件相關(guān)的多源數(shù)據(jù)。通過深度推理能

力，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，分析奧情傳播路徑、情感傾向和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。這種方法能夠揭示輿情事件背后的復(fù)雜關(guān)系和潛在影響因素，

02專業(yè)化呈現(xiàn)與驗(yàn)證在報(bào)告撰寫中，DeepSeek

深度思考R1

需采用專業(yè)化的語(yǔ)言和結(jié)構(gòu)，確保邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、論證充分。

同時(shí)，通過交叉驗(yàn)證和多源數(shù)據(jù)對(duì)比，驗(yàn)證分析

結(jié)果的可靠性，這種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)某尸F(xiàn)方式能夠增強(qiáng)報(bào)

告的可信度和實(shí)用性。多維度的輿情剖析從傳播、情感、觀點(diǎn)等多個(gè)維度對(duì)輿情事件進(jìn)行

剖析。通過DeepSeek

深度思考R1的剖析，理解

公眾對(duì)事件的態(tài)度和反應(yīng)。同時(shí)，結(jié)合傳播路徑

分析，識(shí)別輿情擴(kuò)散的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和影響因素。03問題導(dǎo)向與目標(biāo)設(shè)定在研究起始階段，明確分析報(bào)告的核心目標(biāo)與研

究問題。通過精準(zhǔn)的問題設(shè)定，如“該事件輿情

傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是什么?”或“公眾情感傾向如

何影響事件走向?"來(lái)引導(dǎo)后續(xù)研究方向。這種

問題導(dǎo)向有助于聚焦研究重點(diǎn)，避免在海量信息

中迷失方向.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與策略建議基于DeepSeek深度思考R1的結(jié)果，對(duì)輿情事件

可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。DeepSeek

深度思考

R1

識(shí)別潛在的負(fù)面輿情風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并提出針對(duì)性的應(yīng)對(duì)策略。這不僅有助于緩解輿情危機(jī)，還能為

相關(guān)主體提供決策支持。■實(shí)踐：DeepSeek

R1擅長(zhǎng)做哪類研究分析?審核重點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度：核對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)之間的一致性，避免數(shù)據(jù)矛盾或沖突。對(duì)于存在差異的數(shù)據(jù)，需進(jìn)行合理解釋或

進(jìn)一步驗(yàn)證。2.案例貼合度：案例應(yīng)與研究主題高度相關(guān)，能夠直接支持報(bào)告的分析和結(jié)論。對(duì)于輿情事件，案例應(yīng)與事件的性

質(zhì)、背景、傳播特點(diǎn)等相匹配。3.觀點(diǎn)合規(guī)度：確保報(bào)告中的觀點(diǎn)符合法律法規(guī)和政策要求，不涉及違法違規(guī)內(nèi)容，如虛假信息、誹謗、侵權(quán)等。

4.研判顆粒度：事件的分析應(yīng)深入到關(guān)鍵問題的核心，揭示事件的本質(zhì)和內(nèi)在規(guī)律。避免停留在表面現(xiàn)象，缺乏深

度剖析。哪吒2票房榮登中國(guó)影史票房榜首一

、事件概況(一)事件介紹2025年春節(jié)檔，電影《哪吒之魔童鬧?！窂?qiáng)勢(shì)回歸，

憑借全新故事和精湛動(dòng)畫技術(shù)贏得觀眾好評(píng)。1月31日8

時(shí)46分，春節(jié)檔總票房破38億，其中《哪吒之魔童閥

?！繁憩F(xiàn)亮眼，位列票房榜前三位。影片延續(xù)首部作品精

髓，角色望造深入人心，票房一路飆升。截至2月7日14

時(shí)42分34秒，《哪吒之魔童鬧?！房偲狈砍健堕L(zhǎng)津

湖》,榮登中國(guó)影史票房榜首。觀眾形容共票房走勢(shì)如同

影片劇情般“高開瘋走”,預(yù)計(jì)票房有望沖擊90億元，為

中國(guó)電影開啟新篇章。關(guān)于該事件各平臺(tái)貢獻(xiàn)39條熱搜，

閱讀總量555883682,討論總量290158.(二)媒體觀點(diǎn)觀點(diǎn)1:春節(jié)檔電影多樣化，滿足不同觀眾需求新華網(wǎng)1月31日發(fā)布《

破38億!2025春節(jié)檔電影總

票房再創(chuàng)新高》:軍事武俠加魔幻喜劇探案合家歡多樣題材

紛至沓來(lái)央視新聞2月1日發(fā)布《5000000000元+!再創(chuàng)新

高!》:大年初

一共有六部國(guó)產(chǎn)新片集中上映，軍事武俠加

魔幻喜劇探案合家歡多樣題材紛至沓來(lái)環(huán)球網(wǎng)2月5日發(fā)布《新華鮮報(bào)I

破95億元!2025年

電影春節(jié)檔創(chuàng)新高》:大場(chǎng)面、大制作、強(qiáng)視聽，成為春節(jié)

檔新片共同特色。觀點(diǎn)2:觀眾滿意度高，劇情和視覺效果獲好評(píng)環(huán)球時(shí)

報(bào)

2月3

日發(fā)布《觀眾滿意度調(diào)查發(fā)右!六部

高滿意度佳作共掀春節(jié)觀影熱潮》:《哪吒之魔童鬧海》滿

意度87

.3分，超越去年檔期第

一

的《飛馳人生2》,為近六、網(wǎng)民評(píng)論觀點(diǎn)I1:哪吒2登項(xiàng)票房榜首，彩顯中國(guó)動(dòng)畫電影實(shí)力八醬日常：祝貿(mào)電彩哪吒之魔童網(wǎng)海登源中國(guó)電影票

房冠軍!篤行政遠(yuǎn)的中國(guó)電影，一起加油!夏日館長(zhǎng)：《哪吒之魔童間?！房偲狈恳殉健堕L(zhǎng)津淵》票房，位列中國(guó)電影票房總梯梯首。對(duì)象遲早會(huì)有的：哪吒之魔童淵海整項(xiàng)中國(guó)電影票房梯觀點(diǎn)2:陳思誠(chéng)公司參與后期制作。成最大贏家電視別連社：哪吒2陳思誠(chéng)會(huì)司參與了后期制作!所以

最大嶺高家是陳思誠(chéng)，賺麻丁!七、風(fēng)險(xiǎn)研判1.票房數(shù)部真實(shí)性質(zhì)疑：部分網(wǎng)友對(duì)《哪吒之見童網(wǎng)

?！菲狈繑?shù)據(jù)的真實(shí)性表示懷疑，甚至出現(xiàn)■

,如如果頗50億，多一元錢我吃一斤",這種

言論可能引發(fā)公眾對(duì)票房數(shù)據(jù)的信任意機(jī)，影響影片及整個(gè)電影市場(chǎng)的公信力。2.到面評(píng)論_導(dǎo)：豆瓣平臺(tái)被指出春在不理性粉絲豆

相攻擊的現(xiàn)象，可能導(dǎo)致影片評(píng)分失真，影響潛在觀眾的

觀影決策。這種情況在《:名》上映時(shí)已有先例，若處理

不當(dāng)，可能引發(fā)

的口碑爭(zhēng)議?！鰧?shí)測(cè)DeepSeek

R1分析報(bào)告：9分好的，感謝確認(rèn)!接下來(lái)，我將根據(jù)您提供的信息，生

成一個(gè)適用于PPT

展示的流程圖，使用藍(lán)色系設(shè)計(jì)，并

標(biāo)注每個(gè)階段的關(guān)鍵技術(shù)。流程圖將采用mermaid.js語(yǔ)法，您可以直接在mermaid.live

上生成可視化圖表。

以下是生成的mermaid.js

代

碼

：flowchart

TDA[輸入階段：用戶問題解析]->

B[思維鏈生成：構(gòu)建初步推理路徑]

B->C

[強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化：自我反思與迭代優(yōu)化]C->D

[最終答案生成：輸出詳細(xì)推理鏈和答案]A->自

然

語(yǔ)

言

處

理(NLP)|A1[解析用戶問題]B->|

思維鏈推理(CoT)|B1[生成推理鏈條]C-->強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)|C1[自我優(yōu)化與反饋]D-->|

推理鏈生成|D1

[輸出答案與推理過程]style

A

fil:#0074D9,stroke:#003366,stroke-width:2px;style

Bfill:#0074D9,stroke:#003366,stroke-width:2px;style

Cfl:#0074D9,stroke:#003366,stroke-width:2px;style

D

fll:#0074D9,stroke:#003366,stroke-width:2px;classDef

tech

fl:#A9CCE3,stroke:#1A5276,stroke-width:2px;class

A1,B1,C1,D1tech;解釋：·藍(lán)色系設(shè)計(jì)：整個(gè)流程圖采用深藍(lán)色和淺藍(lán)色調(diào)，確保視覺上的一致性.·階段：四個(gè)主要階段按順序排列，依次從輸入到輸出.·關(guān)鍵技術(shù)：每個(gè)階段標(biāo)注了對(duì)應(yīng)的技術(shù)(如NLP、CoT、RL

等),并以不同樣式展示，您可以將此代碼粘貼到mermaidlive進(jìn)行渲染，查看和導(dǎo)出圖表，如果有任何修改或調(diào)整需求，請(qǐng)隨時(shí)告訴我!Mermaid

AI

Edltor

whiteboardM

Projects

Prso《

CollapsemenTerplates8

SnippetsO

Nermais

AINotesTinetineDesign由ExportSettings中Dagran

hetpuatitieddlagram

△nal1configilayout:fisedflom

h[ar“t入D段，用戶問題料析”]-

“思維鏈生成，構(gòu)速初步指B-C["播化學(xué)習(xí)優(yōu)化：自我反愿與送代優(yōu)化"]C…[“最許苦家生成：輸出詳細(xì)推難鏈料苦案”1

A一自然通言處理n-A1["幅析用戶問題"】B-泡雄鏈準(zhǔn)理o…81[“生成推罐城條”]c

-

強(qiáng)化學(xué)習(xí)uJ

一

c["自我優(yōu)化與反質(zhì)"]D一推理城生質(zhì)-D1[“輸出善案與推理過程”112A111tech1:::techC11techD111techclsspof

tech

fil1:mADCCE,stroke:w5276,stroke-vidthstyleAfill:n907409,strokei4003366,stroke-width:2psstyleBf111:e007409,stroke:003366,stroke-width:2pmstylecfi11:+0074D9,stroke:003366,stroke-width:2pmstyleofil1:m907409,stroke;4003366,stroke-width:2p化爆首塞生成：出詳uve

Editarlachurt

i《callpe化學(xué)寫優(yōu)化：自我反圈代優(yōu)化In[icr

(

|(-

化

平(

》

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教

化

化

每上

或

D0[W

出案與推

8]1style

A111iNos,strkes,strstyle

f11:400,trke:

66,strk

th:stylec

fl:409,trke56,strkstyle

p

F109,strk*,str

ncloftee

fillsc0D,reu52s,rkeiLss

A1,et臺(tái)

fprtseuis中

payamhpd

fiigs

ms

邱

bhAIdugreakMermaid

AI是

一

款基于Mermaidjs

開發(fā)的智能繪圖工具，

能夠通過簡(jiǎn)單的文本提示快速生成

各種類型的圖表。1

.文本生成圖表：用戶可以通過輸

入自然語(yǔ)言描述來(lái)生成圖表，例如

輸入“創(chuàng)建一個(gè)包含三個(gè)步驟的流

程圖

"

,Mermaid

AI就能生成對(duì)

應(yīng)的流程圖代碼。2

.

多種圖表類型：支持流程圖、序

列圖、甘特圖、類圖、狀態(tài)圖、實(shí)

體關(guān)系圖、餅圖等多種圖表類型。3

.

可視化編輯器：除了文本生成圖

表外，還提供可視化的拖拽編輯器，

用戶可以在生成圖表的基礎(chǔ)上進(jìn)行

調(diào)整和修改?！鰧?shí)操DeepSeek+Mermaid

Al組合，三分鐘生成思維導(dǎo)圖OPaygyound

mr(

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，

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苦wareAT141516131151研究性壓演示PPT

作PPT無(wú)處不在，Km+

為你分憂，幫你制作評(píng)際且有說服力的PPT文篇，轉(zhuǎn)達(dá)信息，說酸聽眾請(qǐng)根題件內(nèi)治制淵示PPT,風(fēng)格編研究性懲AI

回

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人工暫能大服生深虐研究工具班監(jiān)1.ATa大

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人

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細(xì)-.rnadne.ss■實(shí)操DeepSeek+Kimi組合，搞定PPTH

莊

福罐

藏我的關(guān)注官方準(zhǔn)薦Kin

程世思考規(guī)人

思

，

基于

里自

om6.生成PPT,

可在線編輯，亦

可下載文件后本地編輯保存。4.PPT

助手根據(jù)發(fā)送的文件自動(dòng)生成分章節(jié)的PPT

內(nèi)容3.將已經(jīng)梳理好的文件發(fā)送給PPT助手1.登錄Kimi賬號(hào)，點(diǎn)擊進(jìn)入Kimi+社

活

H長(zhǎng)文生成器話，網(wǎng)萬(wàn)字批文人工智能大模型深度研究工具概覽1.人工皙能大模型行業(yè)趨勢(shì)分析5.檢查內(nèi)容，補(bǔ)充需求2.選擇“PPT助手”應(yīng)用的網(wǎng)文生威器之

一

在m

網(wǎng)文

白PPTDni+APPT

PPTowPTa綏制的而表的方，請(qǐng)你相職發(fā)宗州件信數(shù)察點(diǎn)接成圖未KIMIQ:wn2.·第二步：將合成后的ppt內(nèi)容發(fā)給DS,

如果“服務(wù)器繁忙”,稍后上傳仍多次無(wú)效后，可發(fā)給硅基流動(dòng)、秘塔Al等。要求推理大模型在此基礎(chǔ)上將ppt內(nèi)容梳理得更加具有邏輯性，在相應(yīng)部分增加最新案例，以便學(xué)生取得更好學(xué)習(xí)效果。但會(huì)出現(xiàn)"bug",

增加了案例，但原有內(nèi)容未得以保存。將推理大模型輸出結(jié)果喂給Kimi,根據(jù)課程內(nèi)容，設(shè)計(jì)課程實(shí)驗(yàn)，明確實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、?shí)驗(yàn)要求、實(shí)驗(yàn)內(nèi)

容和實(shí)驗(yàn)成果等說明。將Kimi輸出材料喂給PPT

助手，完成本章內(nèi)容PPT

制作。缺點(diǎn)是內(nèi)容拆解過于詳細(xì)，導(dǎo)致PPT頁(yè)數(shù)徒增。第八章電商運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析□

8.1

數(shù)據(jù)分析思路□

8

.2行業(yè)數(shù)據(jù)分析□8.3單品數(shù)據(jù)分析思路和方法□

8.4平臺(tái)銷售數(shù)據(jù)分析思路8.5獨(dú)立站銷售數(shù)據(jù)分析思路8.6第三方數(shù)據(jù)工具將課程名稱和課程大綱發(fā)給DS,

讓其構(gòu)建課程各章節(jié)主要內(nèi)容，

要求輸出材料語(yǔ)言通俗易懂，舉例貼近大學(xué)生的學(xué)習(xí)與生活，

結(jié)構(gòu)清晰，幫助學(xué)生輕松理解

并快

速掌

握

知

識(shí)

點(diǎn)

。實(shí)戰(zhàn)案例應(yīng)用：課件PPT制作AI工

具

：Kimi+DeepSeek/硅基流動(dòng)，基于課程配套圖書，已經(jīng)獲取ppt,

但每一章每一節(jié)ppt呈散狀，內(nèi)容標(biāo)題化、抄書化問題突出，無(wú)版式設(shè)計(jì)而言，且無(wú)最新案例。PPT3.1選品的….PPTX,3.3..8.2行業(yè)數(shù)…PPTX,6.56...品品3.2跨境選…PPTX,8.76..8.3單品數(shù)…PPTX,5.86...島3.3第三方…PPTX,3.9..8.4平臺(tái)銷….PPTX,791....PPT品3.4速賣通…PPTX,3.21.

…

.8.5獨(dú)立站…PPTX,2MB品品8.1數(shù)據(jù)分….PPTX,4.53...8.6第三方…

PPTX,5.51...■DeepSeek+Kimi:

教學(xué)課件制作實(shí)測(cè)第一步：將ppt

批量上傳至Kimi(PPT

助手),要求將ppt合成有基礎(chǔ)材料無(wú)基礎(chǔ)材料0

年通義千問2.5國(guó)文干詞2王深度理靠譜青年用清言叮!清言GLM-4-Plus模型限角88次，快來(lái)體驗(yàn)-【GLM-PC】全球答個(gè)面向公眾，回車即用的電腦智能體。

■【用清言·蓬大銼】春節(jié)活動(dòng)上線!最高有機(jī)會(huì)領(lǐng)取200元I滿A

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求TA:●Gemini

是Google

AI最新推出的多模態(tài)大模型，DeepResearch

是Gemini

的高級(jí)功能之一，旨在幫助用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)、

深入的研究。

Deep

Research是Gemini

網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序中的一項(xiàng)

高級(jí)功能，允許用戶實(shí)時(shí)深入研究各種主題。這項(xiàng)功能特定于

Gemini

網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。它能夠根據(jù)用戶的查詢，快速?gòu)暮Ａ?/p>

數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息，并以簡(jiǎn)潔易懂的方式呈現(xiàn)給用戶。●

實(shí)時(shí)信息檢索：

Deep

Research可以幫助用戶快速獲取所需信

息，無(wú)需花費(fèi)大量時(shí)間瀏覽網(wǎng)頁(yè)和篩選信息。●

深入主題研究：通過整合來(lái)自不同來(lái)源的信息，

DeepResearch

可以幫助用戶更全面地了解某個(gè)主題?！褫o助決策：

Deep

Research可以為用戶提供決策所需的信息和

數(shù)據(jù)支持。●

生成可在線編輯報(bào)告：可通過谷歌在線文檔查看和編輯GeminiDeepResearch

生成的報(bào)告全文。(

二

)GeminiDeepResearch

概述及主要用途95寫一篇報(bào)告：主題：

會(huì)：擅集主流焊體專家、網(wǎng)民發(fā)表的相關(guān)內(nèi)容；結(jié)構(gòu)是概述、網(wǎng)絡(luò)奧論觀點(diǎn)(保體觀點(diǎn).專家觀和網(wǎng)民概點(diǎn)),研

體.閥這是我對(duì)該主腸抑的方軍，如果仰寓要進(jìn)行修改，請(qǐng)告訴線亞冬會(huì)例情分析報(bào)告日

研寫一簡(jiǎn)配告：土題：

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Deep

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youhibecm-atchiv-20HCpE在開始任何研究之前，清晰地定義研究問題和目標(biāo)至關(guān)重要。

這也有助于

研究人員更有效地利用Gemini

Deep

Research。例如，在研究“人工智能

對(duì)教育的影響”這一課題時(shí)，研究人員首先需要明確具體的研究問題：·

人工智能技術(shù)如何應(yīng)用于教育領(lǐng)域?·

人工智能對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)方式和教師的教學(xué)方法有哪些影響?·

人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的倫理問題有哪些?明確研究問題后，才能更有針對(duì)性地使用Gemini

Deep

Research

獲取相

關(guān)信息，避免漫無(wú)目的地搜索?！鋈绾问褂肎emini

Deep

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-bcthnskogiespeminlodictspumihrokbgdeepninedeepaheom-下一步是構(gòu)建有效的搜索策略，以便在Gemini

Deep

Research

中精準(zhǔn)地

找到所需信息。

這需要研究人員掌握一些搜索技巧，例如：使用相關(guān)的關(guān)鍵詞：選擇能夠準(zhǔn)確描述研究主題的關(guān)鍵詞，例如在研究“氣

候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響"時(shí)，可以使用“氣候變化”、“農(nóng)業(yè)"、“糧食安全"、“干旱”

等關(guān)鍵詞。使用布爾運(yùn)算符：使用AND、OR、NOT

等布爾運(yùn)算符來(lái)組合關(guān)鍵詞，例

如“氣候變化AND

農(nóng)

業(yè)AND

糧食安全”可以縮小搜索范圍，更精準(zhǔn)地找到

相關(guān)信息。使用過濾器：

Gemini

Deep

Research提供了多種過濾器，例如時(shí)間范圍、

信息來(lái)源、作者等，可以幫助研究人員進(jìn)一步篩選搜索結(jié)果。例如，假設(shè)我們要研究“人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用”,以下是一些有效和無(wú)效的搜索策略示例：有效的搜索策略：“人工智能”AND“醫(yī)療”AND

“診斷”(使用關(guān)鍵詞和布爾運(yùn)算符)

“人工智能醫(yī)療應(yīng)用”(使用更具體的關(guān)鍵詞)設(shè)置時(shí)間范圍為“近五年”(使用時(shí)間過濾器)無(wú)效的搜索策略：“人工智能”(關(guān)鍵詞過于寬泛)“人工智能OR

醫(yī)療”(搜索結(jié)果過于廣泛)■如何使用Gemini

Deep

Research?第二步Gemini

Deep

Research

的一大優(yōu)勢(shì)在于它能夠從多個(gè)來(lái)源和角度獲取信息，

包括學(xué)術(shù)論文、新聞報(bào)道、書籍、專利等。

研究人員應(yīng)充分利用這一優(yōu)勢(shì)，

嘗試從不同的維度探索研究問題。例如，在研究“氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響”這一課題時(shí)，可以從以下角度進(jìn)行探

索：跨學(xué)科研究：結(jié)合氣象學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科的知識(shí)，分析氣候變

化對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本、農(nóng)民收入等方面的影響。不同地區(qū)的影響：比較氣候變化對(duì)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)的影響，例如干旱地區(qū)、

沿海地區(qū)、高寒地區(qū)等，分析其差異性和共性。不同利益相關(guān)者的觀點(diǎn)：收集農(nóng)民、農(nóng)業(yè)企業(yè)、政府部門、環(huán)保組織等不

同利益相關(guān)者對(duì)氣候變化的看法和應(yīng)對(duì)措施，進(jìn)行綜合分析。例如，研究人員可以利用該工具收集過去五年的全球氣溫?cái)?shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)量

數(shù)據(jù)，分析氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的長(zhǎng)期影響。通過對(duì)比不同時(shí)期的氣溫和

產(chǎn)量數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)氣候變暖對(duì)某些地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生了負(fù)面影響，例

如導(dǎo)致干旱加劇、病蟲害增多等?！鋈绾问褂肎emini

Deep

Research?第三步研究是一個(gè)不斷迭代的過程。通過Gemini

Deep

Research

獲取的信息可以幫助研究人員不斷完善

研究問題、調(diào)整研究方向、深入挖掘新的線索。迭代式研究過程可以概括為以下幾個(gè)步驟：1.提出初始研究問題：根據(jù)初步的了解和假設(shè)，提出初始的研究問題。2.收集信息：使用Gemini

Deep

Research

等工具收集與研究問題相關(guān)的文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)和其他信息。3.分析信息：對(duì)收集到的信息進(jìn)行分析和整理，并從中提取關(guān)鍵信息和insights。4.完善研究問題：根據(jù)信息分析的結(jié)果，重新審視和完善初始研究問題，使其更加聚焦和具體。5.調(diào)整研究方向：根據(jù)新的發(fā)現(xiàn)和insights,調(diào)整研究方向，探索新的研究路徑。6.深入挖掘：對(duì)感興趣的方面進(jìn)行更深入地挖掘，例如查閱更多文獻(xiàn)、進(jìn)行實(shí)證研究等。在使用Gemini

Deep

Research

時(shí)，需要注意數(shù)據(jù)隱私、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等倫理問題。確保獲取和使用信息的方式符合相關(guān)規(guī)定和道德準(zhǔn)則。例如，在使用該平臺(tái)獲取個(gè)人信息時(shí)，需要遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)個(gè)人隱私。在引用他人研究成果時(shí)，需要注明出處，避免剽竊?！鯣emini

Deep

Research的實(shí)踐應(yīng)用注意●ChatGPT的“深度研究”(Deep

Research)是一種新推出的

代理型功能，旨在幫助用戶完成復(fù)雜得多步驟信息檢索與研究任

務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說，用戶只需提供一個(gè)提示或問題，ChatGPT

就會(huì)自

主在互聯(lián)網(wǎng)上搜索、分析并綜合數(shù)百條信息來(lái)源，最后生成一份

類似研究分析師撰寫的綜合報(bào)告.OpenAI聲稱，這項(xiàng)功能在數(shù)十分鐘內(nèi)就能完成人工需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)

天才能完成的研究工作o.OpenAI首席產(chǎn)品官凱文

·

韋爾(KevinWeil)指出，DeepResearch

可以在約5到30分鐘內(nèi)完成一些人工可能需要30分鐘到30天的復(fù)雜研究

任務(wù)●Deep

Research的主要用途是大幅加速和簡(jiǎn)化各領(lǐng)域的知識(shí)密集

型研究。它針對(duì)金融、科學(xué)、公共政策、工程等領(lǐng)域需要全面、精確、可靠信息的從業(yè)者，以及需要進(jìn)行深入調(diào)查的商業(yè)分析場(chǎng)

景而設(shè)計(jì)。同時(shí)，Deep

Research也適用于普通用戶的高難度

信息查詢，例如個(gè)性化的消費(fèi)決策(購(gòu)車、家電、家具等需要仔

細(xì)調(diào)研的購(gòu)買建議)(三)DeepResearch概述及主要用途95What

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Research功能ChatGPT4

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調(diào)

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化

：查詢過去10年中GDP

排名前十的發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的iOS

與安卓普及率，并將結(jié)果繪制成

表格。這樣的任務(wù)涉及大量數(shù)據(jù)收集和整理，非常適合DeepResearch自動(dòng)完成?！?/p>

模

糊

信

息

檢

索

：根據(jù)幾個(gè)片段的劇情描述來(lái)尋找電視劇集中對(duì)應(yīng)的劇集名稱。普通聊天模型往往難以憑記憶給出準(zhǔn)

確答案，而Deep

Research可以通過網(wǎng)絡(luò)檢索找到確切的劇集并提供細(xì)節(jié)?！?/p>

專

業(yè)

知

識(shí)

問

答

：例如詢問"NFL

橄欖球踢球手的平均退役年齡是多少?",普通GPT

模型可能因知識(shí)局限給出含糊

的范圍猜測(cè)，而Deep

Research會(huì)深入多源頭資料，給出精確的統(tǒng)計(jì)并解釋不同球員退役年齡的分布。●

消

費(fèi)

產(chǎn)

品

調(diào)

研

：根據(jù)用戶提供的偏好和使用場(chǎng)景(如滑雪板的需求),Deep

Research可以搜集各大評(píng)測(cè)和產(chǎn)品規(guī)

格，在幾分鐘內(nèi)整理出詳細(xì)的購(gòu)買建議清單，并解釋每個(gè)推薦方案的依據(jù)。●專

業(yè)

領(lǐng)

域

研

究

：在醫(yī)學(xué)研究、UX

設(shè)計(jì)等需要查閱大量專業(yè)資料的領(lǐng)域，Deep

Research同樣能通過搜索論文、報(bào)

告等資源，快速匯總相關(guān)知識(shí)點(diǎn)和洞見?！?/p>

綜

上

，Deep

Research的用途覆蓋學(xué)術(shù)研究、市場(chǎng)分析、商業(yè)情報(bào)、技術(shù)調(diào)研以及復(fù)雜問答等多個(gè)場(chǎng)景。其目標(biāo)用戶

既包括需要高效獲取可靠資料的專業(yè)人士，也包括有深入信息需求的普通個(gè)人用戶?！鯠eep

Research六項(xiàng)適用場(chǎng)景能夠勝任從商業(yè)報(bào)告到日常疑難問題的一系列任務(wù)。專業(yè)定制的模型Deep

Research由OpenAl即將推

出的o3

模型的一個(gè)變體提供支持。該模型針對(duì)網(wǎng)頁(yè)瀏覽和數(shù)據(jù)分析進(jìn)

行了優(yōu)化，擁有強(qiáng)大的推理和多模態(tài)理解能力。模型可以讀取和理解網(wǎng)頁(yè)上的大量文本、圖像和PDF內(nèi)容，并將不同來(lái)源的信息相關(guān)聯(lián)。據(jù)OpenAl介

紹

，DR能夠遞歸地

進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索：從初始查詢出發(fā)，不斷執(zhí)行新的搜索、點(diǎn)擊結(jié)果、閱

讀資料，然后將收集的信息加以綜合。這種遞歸搜索與推理使得它可

以在海量信息中挖掘出相關(guān)內(nèi)容并形成整體結(jié)論。除了瀏覽網(wǎng)頁(yè)文字，DeepResearch

還能處理多種格式的資料

。它可以閱讀用戶上傳的文檔或

表格，將這些私有數(shù)據(jù)與在線信息

相結(jié)合進(jìn)行分析。此外，DR

具備

一定的工具使用能力，例如調(diào)用內(nèi)

置

的Python

工具來(lái)繪制圖表并反

復(fù)改進(jìn)數(shù)據(jù)可視化。據(jù)報(bào)道，未來(lái)

它還能將生成的圖表或從網(wǎng)頁(yè)提取

的圖片直接嵌入報(bào)告中，以豐富分析結(jié)果。這種多模態(tài)處理和工具整

合，使DR超越了純語(yǔ)言模型的范

疇

，更像一個(gè)真正的數(shù)字研究助理。在具體運(yùn)行時(shí)，當(dāng)用戶選擇“深度研究”模式并提交查詢后，GPT會(huì)

啟動(dòng)一個(gè)后臺(tái)agent進(jìn)行工作。這

個(gè)agent

會(huì)自動(dòng)執(zhí)行一系列步驟：例如它可能先搜索相關(guān)關(guān)鍵詞，打開若干網(wǎng)頁(yè)讀取內(nèi)容，再根據(jù)需要細(xì)分問題、繼續(xù)搜索下一步，乃至調(diào)用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。整個(gè)過程中

，ChatGPT

會(huì)在側(cè)邊欄向用戶展示其當(dāng)前采取的步驟和已獲取的來(lái)源摘要，提高過程透明度。這一設(shè)計(jì)類似于Al“做筆記”,讓用戶了解研究的進(jìn)展和思路。OpenAl

使用端到端的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)對(duì)Deep

Research模型進(jìn)行

訓(xùn)練，讓它在各種領(lǐng)域的復(fù)雜瀏覽

和推理任務(wù)中學(xué)會(huì)規(guī)劃策略。通過

大量訓(xùn)練，模型掌握了如何計(jì)劃并

執(zhí)行多步搜索路徑，在需要時(shí)還能

回溯調(diào)整，類似人類研究者那樣根

據(jù)檢索結(jié)果動(dòng)態(tài)修正方向。這使其

具備了長(zhǎng)鏈推理和問題分解的能力，能夠逐步靠近答案。Deep

Research背后的技術(shù)實(shí)現(xiàn)體現(xiàn)了一個(gè)自主智能體(agent)

的工作流程。與傳統(tǒng)聊天機(jī)器人僅根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料

作答不同，DeepResearch能夠主動(dòng)與外部環(huán)境交互，主要通過聯(lián)網(wǎng)瀏覽和工具使用來(lái)完成任務(wù)。其工作機(jī)制可以分為以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：■Deep

Research的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑工具與多模態(tài)能力強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練自主的步驟執(zhí)行02030401●

Deep

Research利用了強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練大模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)教，再結(jié)合聯(lián)網(wǎng)檢索和

工具調(diào)用，實(shí)現(xiàn)了高度自動(dòng)化的研究流程。它相當(dāng)于將搜索引擎、數(shù)據(jù)分析和報(bào)

告撰寫能力融為一體：既能像人一樣上網(wǎng)“找資料”,又能對(duì)信息進(jìn)行歸納整理，

最終拿出有理有據(jù)的結(jié)果。這種技術(shù)實(shí)現(xiàn)讓ChatGPT

從一個(gè)對(duì)話助手躍升為一個(gè)可以獨(dú)立執(zhí)行實(shí)質(zhì)任務(wù)的自主智能體。DeepResearch完

成

任

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