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1、DeepSeek+DeepResearch DeepSeek+DeepResearch 讓科研像聊天一樣簡單讓科研像聊天一樣簡單北京航空航天大學 高研院 助理教授清華大學新聞學院與人工智能學院雙聘教授 沈陽團隊博士后北京航空航天大學 高研院 助理教授清華大學新聞學院與人工智能學院雙聘教授 沈陽團隊博士后何靜DeepResearchDeepResearch：軟件：軟件免費公測免費公測通過百度網盤分享的文件：AI學術工具公測版.exe鏈接:https:/ 提取碼:0417能做什么？要怎么做？效果如何？一一能做能做什么？什么？數據挖掘數據分析數據采集數據處理數據可視化AIGCAIGC數據應用數據應用

2、通過編寫爬蟲代碼、訪問數據庫、讀取文件、調用API等方式，采集社交媒體數據、數據庫內容、文本數據、接口數據等。通過數據清洗、數據集成、數據變換、特征工程等方式，實現數據糾錯、數據整合、格式轉換、特征提取等。對數據進行診斷、預測、關聯、聚類分析，常用于問題定位、需求預測、推薦系統、異常檢測等。對數據進行分類、社交網絡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、股價預測等。將數據轉化為統計圖、熱力圖、網絡關系圖、詞云、樹形圖等，用于揭示數據中蘊含的模式、趨勢、異常和洞見。本質：以多本質：以多agentagent實現從數據采集到可視全流程實現從數據采集到可視全流程 模型特點模型特點

3、ClaudeClaude3.5 3.5 sonnetsonnet 平衡性能平衡性能：在模型大小和性能之間取得平衡，適合中等規模任務。多模態支持多模態支持：支持文本和圖像處理，擴展應用場景?？山忉屝钥山忉屝裕鹤⒅啬Ｐ洼敵龅目山忉屝院屯该餍?。DeepSeek DeepSeek R1R1 高效推理高效推理：專注于低延遲和高吞吐量，適合實時應用。輕量化設計輕量化設計：模型結構優化，資源占用少，適合邊緣設備和移動端。多任務支持多任務支持：支持多種任務，如文本生成、分類和問答。KimiKimik1.5k1.5 垂直領域優化垂直領域優化：針對特定領域（如醫療、法律）進行優化，提供高精度結果。長文本處理長文本

4、處理：擅長處理長文本和復雜文檔，適合專業場景。定制化能力定制化能力：支持用戶自定義訓練和微調，適應特定需求。Open AI Open AI o3 o3 minimini 小型化設計小型化設計：輕量級模型，適合資源有限的環境?？焖夙憫焖夙憫簝灮评硭俣?，適合實時交互場景。通用性強通用性強：適用于多種自然語言處理任務，如對話生成和文本理解。爬蟲爬蟲數據數據采集采集 1、閱讀網頁源代碼，提取特定網頁內容；2、撰寫python腳本；3、提取并合并網址；4、提取網址內容；5、寫入文件。任務任務你需要完成以下兩個任務：1.閱讀網頁【網址】源代碼【對應網頁源代碼】。提取所有包含“春運2025丨X月X日，

5、全社會跨區域人員流動量完成X萬人次”的網址進行去重、篩選，合并成網址列表2.撰寫python腳本，基于步驟1輸出的網址列表提取所有網址內容“截至目前 2025 年春運（2025年1月14日到2月8日）相關數據（如日期、全社會跨區域人員流動量、鐵路客運量、公路人員流動量、水路客運量、民航客運量等）”完成數據提取并寫入文件“2025春運數據.txt”Open AI o3miniOpen AI o3mini響應速度快，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，但數據采集結果為空。DeepSeek R1DeepSeek R1能夠提取所有網址并進行篩選、去重，所撰寫代

6、碼運行后完成數據爬蟲任務，所獲取數據準確，少量數據有所遺漏。提示詞提示詞測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。爬蟲爬蟲數據數據采集采集 目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持聯網查詢網址，Claude 3.5 sonnet暫不支持；四個模型均能根據上傳的網頁代碼，對多個網址鏈接進行篩選、去重，完全提取出符合指令要求的所有網址鏈接并形成列表；在復雜爬蟲任務上，DeepSeek R1與Open AI o3min生成的代碼均能正常執行數據采集任務，o3響應速度更快，R1數據采

7、集結果更加完整準確；其他2個模型都存在多次調試但代碼仍然運行不成功的問題，如代碼中羅列URL不全、輸出文本中提取數據為空等。Kimi k1.5Kimi k1.5能夠提取所有網址，代碼運行后生成本地文件，但提取數據結果為空。結論結論Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet可以提取所有網址，調整后可輸出正確代碼，運行代碼能生成本地文件，但提取數據結果為空。測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。文件數據讀取文件數據讀取 1、讀取文件；2、根據指定內容整理成表格。任務任務Open AI o3

8、miniOpen AI o3mini暫不支持附件上傳，響應速度快，能夠快速讀取粘貼數據，輸出結果格式工整、簡潔。DeepSeek R1DeepSeek R1能夠詳細全面地提取文件中的數據，并整理成可視化數據表格，邏輯性強、指標清晰。所上傳的“2025春運數據（1月14-2月8日）.txt”包含了從2025年1月14日至2025年2月8日每天各種交通方式的春運客運量信息，請從中讀取每一天的信息，并整理成一張表格，要求包括以下幾項信息：1.當天日期；2.當天的鐵路客運量、比2024年同期多或者少的百分比、環比的百分比。3.當天的公路客運量、比2024年同期多或者少的百分比、環比的百分比。4.當天的

9、民航客運量、比2024年同期多或者少的百分比、環比的百分比。提示詞提示詞測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。文件數據讀取文件數據讀取 Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet很好地完成了數據讀取及提取任務，沒有漏數據指標，數據邏輯性很好Kimi k1.5Kimi k1.5能夠快速讀取文件數據，并整理成可視化數據表格，但填入數據有所缺失。DeepSeek R1與Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件數據讀取任務，生成的表格邏輯性強、數據指標清晰，Claude 3.5 s

10、onnet一次性完成表格生成后支持直接復制和表格文件下載。Open AI o3mini能夠更加高效地完成數據提取任務，輸出表格準確，但暫不支持附件上傳，文件讀取依靠粘貼稍顯不便；Kimi k1.5文件數據提取有明顯空缺。結論結論測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。文本數據集成文本數據集成 1、分別閱讀約7000token和15000token的文本內容，測試模型對中、長文本處理效果2、整理集成可視化的數據表格3、按照日期規范排序任務任務Open AI o3miniOpen AI o3mini一般文本一般文本（

11、70007000tokentoken）：能夠高效提取文本中的數據，并整理成可視化數據表格，格式工整、簡潔，數據準確但數據維度有所缺失。長文本長文本（1500015000tokentoken）：反應迅速，高效提取文本中數據，輸出格式規范的數據表格，但集成數據維度仍然不夠全面。DeepSeek R1DeepSeek R1一般文本一般文本（70007000tokentoken）：能詳細全面地提取文本數據，并集成可視化表格，但受大樣本或模型穩定性影響，輸出表格末尾缺失，需要重復嘗試生成。長文本長文本（1500015000tokentoken）：暫時無法給出答復?！舅栝喿x文本】請根據以上文本完成以下三

12、個任務：1、閱讀文本內容；2、整理集成可視化的數據表格；3、按照日期規范排序（直接分析并輸出結果，不使用python）提示詞提示詞測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。文本數據集成文本數據集成 一般文本處理任務中，DeepSeek R1所提取的文本數據維度最為全面，但容易受文本長度或模型穩定性影響出現失誤；其他三個模型在文本數據提取過程中，都存在對部分數據的忽略問題，沒有完整集成到可視化表格中；長文本處理任務中，Kimi k1.5相較短文本處理表現更加突出，提取準確的同時數據維度更加全面；由于文本過長DeepS

13、eek R1無法完成任務；綜合來看，Open AI o3mini響應最快效率最高，但在數據集成維度上稍顯不足，同時與Claude 3.5 sonnet所輸出的表格更為工整、簡潔。Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet一般文本一般文本（70007000tokentoken）：能夠準確提取文本數據，并整理成可視化圖表，表格文字簡潔，沒有提及文本中的環比和同比數據。長文本長文本（1500015000tokentoken）：長文本粘貼后會自動形成文件，能夠準確集成文本數據表格，但數據維度有限。Kimi k1.5Kimi k1.5一般文本一般文本（70007000token

14、token）：能夠快速提取文本數據，并整理成可視化數據表格，數據準確，所提取數據維度不夠全面。長文本長文本（1500015000tokentoken）：同樣能夠高效準確地提取文本中數據，較一般長度文本所集成數據維度反而更加全面。結論結論測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。數據分析數據分析 Open AI o3miniOpen AI o3mini響應速度快，高效輸出數據分析結果，分析各因素對關鍵指標生存率的影響，語言表達自然，重點突出結合歷史背景對數據規律進行驗證，但沒有察覺數據異常。DeepSeek R1De

15、epSeek R1詳細展示長思維鏈，精準提取關鍵指標“幸存率”，分析多個因素特征對幸存率的影響，結合歷史背景對數據及規律進行驗證，并敏銳察覺數據異常，提出了異常處理建議。1、讀取titanic遇難者名單excel2、找出其中規律任務任務請讀取所上傳的titanic遇難者名單數據文件，并分析找出其中規律提示詞提示詞測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。數據分析數據分析 Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet提供數據分析程序代碼，能夠提取大部分特征并對其與生存率的關聯進行分析，但最終沒

16、有形成明確的結論。Kimi k1.5Kimi k1.5能夠精準分析關鍵指標生存率，但對特征提取不完整，僅能識別較為淺層的數據關聯，分析能力相對較弱。DeepSeek R1與Open AI o3mini的數據分析能力相當，且領先其他兩個模型，均能夠精準抓取數據核心指標并做統計，找到各特征與核心指標的關聯，其中R1分析邏輯更加清晰嚴謹，而o3推理更加高效；Kimi k1.5推理邏輯清晰但分析能力相對較弱，Claude 3.5 sonnet能夠提供分析思路但沒有明確結論。結論結論測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。

17、數據挖掘數據挖掘 1、讀取即將上映的2025年電影數據集2、對數據集進行深入分析和數據挖掘任務任務DeepSeek R1DeepSeek R1能夠準確對數據進行分類，從多個維度進行梳理和分析，借助可視化圖表進行數據挖掘，基于分析結果提供可行建議，但整體數據挖掘深度較淺，缺少對不同類型數據直接關聯性的探究。第一輪對話：第二輪對話：（基于初步分析結果，選擇其中一部分或某個方向進行深入的數據挖掘）提示詞提示詞測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。數據挖掘數據挖掘 Claude 3.5 Claude 3.5 sonne

18、tsonnet基于數據集，在整體數據概括后提供多個深入數據挖掘方向，根據需求輸入研究傾向，高效生成多個維度的數據分析，語言簡潔，挖掘深度較淺。Kimi k1.5Kimi k1.5提供數據的潛在用途方向，深入分析過程中，從多個維度（如時間、語言、地區）深入挖掘數據意義和關聯性，進一步總結趨勢結論并提出相關建議。Kimi k1.5該任務中表現最為出色，對特征進行精準分類，從多維度深入挖掘指定數據的深層內涵和關聯性；DeepSeek R1與Claude 3.5 sonnet同樣能準確完成數據的分類任務，但數據之間的關聯挖掘程度相對較淺；Open AI o3mini受附件上傳限制影響，由于數據集較大，

19、暫不能完成該任務。結論結論測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。數據可視化數據可視化 基于titanic遇難者數據分析結果繪制可視化圖表任務任務 Open AI o3mini的數據可視化能力突出，能夠直接高效地生成多種類型可視化圖表，準確度高；DeepSeek R1、Kimi k1.5均能基于分析結果提供多種可視化圖表繪制方案，但都需要依靠運行Python代碼才能完成繪圖任務，部分代碼會出現錯誤Open AI o3miniOpen AI o3mini能夠直接調用DALLE，根據分析結果和任務需求高效繪制各類可視

20、化圖表，部分較為復雜的圖表可能出現數據錯誤或無法生成的情況。Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet暫時不能直接繪制出可視圖表，需要將繪圖代碼復制到本地運行。Kimi k1.5Kimi k1.5結合數據樣本和分析結果，提供多種可視化圖表繪制方案及對應代碼，需采用Python代碼完成繪圖任務。大樣本會省略數據；小樣本不省略數據。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）DeepSeek R1DeepSeek R1能夠結合數據樣本和分析結果，提供多種可視化圖表繪制方案，但暫時不能直接繪制出可視圖表，需要將對應的繪圖代碼復制到本地運行制作圖表。柱狀圖（生

21、還者和遇難者的比例、按船艙等級分類的生還情況）結論結論測試結果受到數據樣本、測試環境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質量評估或產品驗證的最終依據。DeepSeek R1 文件數據讀取完整無缺失 數據分析全面、邏輯清晰嚴謹 網絡爬蟲任務數據爬取完整、準確 數據挖掘能夠準確分類并提供建議 數據可視化任務能力有待完善Claude3.5 sonnet 數據讀取輸出邏輯性強、指標清晰 數據分析任務完成得較為簡單 爬蟲數據采集未形成明確結論 數據挖掘深度較淺 繪制出可視圖表不穩定Open AI o3 mini 數據分析高效、全面、準確 數據可視化能力突出、直接生成 網絡爬蟲任

22、務爬取數據結果為空 暫不支持上傳數據附件 數據挖掘深度較淺Kimik1.5 數據挖掘能力出色 快速讀取文件數據，提取網址鏈接 長文本數據處理能力突出 爬蟲數據采集存在代碼錯誤問題 數據分析能力相對較弱數據應用情況總結數據應用情況總結 新思路新思路：優勢互補優勢互補，協同應用協同應用 ClaudeClaude+DeepSeekDeepSeek數據數據處理處理的的“洗髓易筋洗髓易筋”Claude 3.5 Sonnet 在文本提取上較穩定，可用于數據清洗，DeepSeek R1 可確保數據完整性DeepSeek+Open AIDeepSeek+Open AI數據數據采集的采集的“天羅地網天羅地網”D

23、eepSeek R1 負責精準爬取和篩選數據，Open AI o3mini 提供額外的數據補充DeepSeek+KimiDeepSeek+Kimi數據分析數據分析的的“慧眼破局慧眼破局”DeepSeek R1 負責深入分析和異常檢測，Kimi k1.5 提供深度挖掘的思路，助于更精準發現數據規律Open AI+Kimi+ClaudeOpen AI+Kimi+Claude數據呈現的數據呈現的“畫龍點睛畫龍點睛”Open AI o3mini 直接調用 DALLE 生成圖表，Kimi k1.5 提供 Python 代碼支持，Claude 3.5 Sonnet 負責圖表邏輯優化數據采集數據采集數據預處

24、理數據預處理數據分析數據分析可視化呈現可視化呈現 新思路新思路：DeepSeek DeepSeek R1R1的數據應用的數據應用中文數據處理優勢創意寫作生成能力數據讀取分析能力低成本高性能優勢編程代碼生成能力智 能 中 文 古 籍 修 復 與 注 釋智 能 中 文 古 籍 修 復 與 注 釋：利用DeepSeek R1強大的中文理解能力，自動識別并修復古籍中的破損文字，同時生成準確的注釋和解釋，幫助修復難以辨認的古籍內容。中 文 法 律 文 本 分 析 與 生 成中 文 法 律 文 本 分 析 與 生 成：基于DeepSeek R1的中文數據處理能力，快速分析法律文本，提取關鍵信息，自動生成合

25、同草案、法律意見書等，提高律師工作效率。智能醫療數據分析與診斷智能醫療數據分析與診斷：構建智能醫療平臺，分析病歷、檢查報告和基因數據，幫助醫生提供更準確的診斷與治療方案。金融風險預測與管理金融風險預測與管理：開發金融風險分析工具，收集并分析市場數據，預測風險并為金融機構提供管理建議。智能文學創作輔助智能文學創作輔助：為作家提供創作靈感和文本構思，生成符合中文文學傳統的故事情節和詩句，助力突破創作瓶頸。智能廣告創意生成智能廣告創意生成：根據產品特點和目標受眾自動生成創意廣告文案和宣傳語，提高廣告創作效率。中小企業中小企業AIAI定制化服務定制化服務：為中小企業提供定制化的AI解決方案，如智能客服

26、、營銷和辦公工具，提升企業競爭力。開源開源AIAI教育平臺教育平臺：借助DeepSeek R1的低成本特性，創建開源AI教育平臺，提供免費課程和實驗資源，促進AI教育普及。智能編程教育助手智能編程教育助手：為編程學生提供實時編程指導，自動生成代碼示例，幫助解決編程難題。自動化代碼審查工具自動化代碼審查工具：自動審查代碼，發現潛在問題并提供優化建議，提升開發效率與代碼質量。新思路新思路：Open AI o3miniOpen AI o3mini的數據應用的數據應用推理響應速度快寫作情感表達能力格式化輸出能力數據分析效率高數據可視化優勢實時數據流處理與決策實時數據流處理與決策：利用o3mini在物聯

27、網和工業自動化領域，快速處理來自傳感器和設備的實時數據，進行即時分析和決策，減少停機時間，提高生產效率。高頻交易數據分析高頻交易數據分析：利用o3mini快速處理高頻交易數據，識別市場趨勢和交易模式，為交易者提供實時決策支持。數據報告自動化生成數據報告自動化生成：基于o3mini自動生成格式化的數據報告，包括圖表、表格和文字說明，幫助管理者快速理解分析結果。數據接口標準化數據接口標準化：根據標準格式輸出數據，利用o3mini方便不同系統和平臺之間的數據共享，提升跨機構協作效率。情感分析與數據解讀情感分析與數據解讀：利用o3mini結合情感分析，對數據進行深入解讀，幫助市場調研等領域理解消費者情

28、感，優化產品和策略。故事化數據呈現故事化數據呈現：借助o3mini將數據以故事的形式呈現，增強數據的可讀性和吸引力，幫助公眾理解復雜的科學和技術知識。復雜數據模式識別復雜數據模式識別：借助o3mini高效分析復雜數據，幫助科學研究和工程領域發現模式和規律，如天文學中的星系演化或地質學中的地震數據分析。多源數據融合分析多源數據融合分析：在智能交通和城市規劃中，o3mini有助于將不同來源的數據（如交通流量、氣象數據等）進行融合分析，預測交通擁堵，為城市規劃提供決策支持。交互式數據可視化交互式數據可視化：在商業智能和數據分析領域，o3mini可以將多維數據以可視化的方式呈現，并支持用戶進行交互式分

29、析。實時數據可視化與預警實時數據可視化與預警：在實時監控和數據分析中，o3mini可以實時將數據以可視化的方式展示，并支持用戶與數據進行交互。二二要怎么要怎么做？做？撰寫文章標題指令撰寫文章標題指令指令：指令：我想讓您擔任學術期刊編輯，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】。中中-英、英、英英-中中互譯指令互譯指令指令：指令：我想讓你充當一名科研類的英漢英漢翻譯，我會向你提供一種語言的

30、一些段落，你的任務是將這些段落準確地、學術性地翻譯成另一種語言。翻譯后不要重復原文提供的段落。您應使用人工智能工具（如自然語言處理）以及有關有效寫作技巧的修辭知識和經驗進行回復。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所提供段落的語言是中文，以下是按要求的標記表格式翻譯成英文的譯文：Original(Chinese)Translation(English)捕食是一個基本的生態過程，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）。Predation i

31、s a fundamental ecological process,defined as one organism(predator)preying onanother organism(prey)(Begon et al.,1997).在群落范圍內，捕食能夠影響某一營養等級的動態，也能夠影響整個群落結構的動態。Within a community,predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well as thedynamics of the entire community structure.對于整個群

32、落來說，捕食對于保持種群結構穩定、食物網進程及種群內物種數量穩定具有重要意義（Menge等，1986；Garrity和Levings，1981；Murdoch和Oaten，1975）。For the entire community,pedation is crucial formaintaining population structure stability,food webprocesses,and stable species numbers within thepopulation(Menge et al,1986;Garrity and Levings1981;Murdoch an

33、d Oaten,1975).一些因子，如:捕食者規格（Ener和Hughes，1978）、棲息環境復雜程度等都會影響捕食進而影響捕食者與獵物之間的動態關系。Some factors,such as predator size(Elner andHughes,1978)and habitat complexity,can affectpredation and subsequently influence the dynamicrelationship between predators and prey.中文學術寫作潤色指令中文學術寫作潤色指令指令：指令：作為中文學術論文寫作優化助手，您的任務

34、是改進所提供文本的拼寫、語法、清晰度、簡潔性和整體可讀性，同時分解長句，減少重復，并提供改進建議。請僅提供文本的更正版本，并附上解釋。以 markdown 表格的形式提供輸出結果，每個句子單獨成行。第一列為原句，第二列為修改后的句子，第三列為中文解釋。請編輯以下文本：原始原始句子句子優化后優化后句子句子中文釋中文釋義義捕食是一個基本的生態過程，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)。捕食是一個基本的生態過程，定義為一種生物(捕食者)捕食另一種生物(獵物)(Begon等，1997)刪除了多余的”捕食的“和了，使句子更簡潔。在群落范圍內，捕食能夠影響某一

35、營養等級的動態，也能夠影響整個群落結構的動態。在群落范圍內，捕食能影響某一營養等級及整個群落結構的動態。刪除了多余的能夠，并將兩個動態合并在一起，使句子更簡潔。對于整個群落來說，捕食對于保持種群結構穩定、食物網進程及種群內物種數量穩定具有重要意義(Menge等，1986;Garrity和Levings，1981;Murdoch和Oaten，1975)。對整個群落而言，捕食對保持種群結構穩定、食物網進程和物種數量穩定具有重要意義(Menge等，1986;Garrity和Levings,1981;Murdoch和Oaten,1975)刪除了多余的“對于，并將”及“替換為和，使句子更簡潔。一些因子，

36、如:捕食者規格(Ener和Hughes，1978)、棲息環境復雜程度等都會影響捕食進而影響捕食者與獵物之間的動態關系。一 些 因 素，如 捕 食 者 規 格 (E I n e r 和Hughes,1978)和棲息環境復雜程度，會影響捕食以及捕食者與獵物之間的動態關系。將因子替換為因素，刪除了多余的”如:和等英文學術寫作潤色指令英文學術寫作潤色指令指令：指令：下面是一篇學術論文中的一個段落。潤色文字以符合學術風格，改進拼寫、語法、清晰度、簡潔性和整體可讀性。必要時，重寫整個句子。此外，用標記符表格列出所有修改，并解釋修改原因。原始原始文本文本修正后修正后文本文本Numerous marine m

37、olluscs,including both gastropods and bivalves,show phenotypicplasticity in their shell morphology in response to predation risk(Appleton&Palmer1988,Trussell&Smith 2000,Bourdeau 2010).Predation can therefore act as adirectional selection stressor that produces particular prey phenotypes,such as thic

38、ker and heavier shells,round shell shape,and lower growth rate(Leonard et al.1999,Trussell&Nicklin 2002,Hollander&Butlin 2010,Bourdeau 2010)that can decrease the susceptibility to predation.Numerous marine mollusks,including both gastropods and bivalves,exhibit phenotypic plasticity in their shell m

39、orphology in response to predation risk.Predation can act as a directional selection pressure,resulting in specific prey phenotypes,such as thicker and heavier shells,rounder shell shapes,and.ower growth rates that can reduce susceptibility to predation(Appleton&Palmer,1988;Trussell&Smith,2000;Leona

40、rd et al.,1999;Trussell&Nicklin,2002;Hollander&Butlin,2010;Bourdeau,2010).修改修改解釋解釋將“molluscs”替換為“mollusks”將“molluscs”替換為“mollusks”將“show”替換為“exhibit”將“show”替換為“exhibit”重新組織句子結構重新組織句子結構在每個引用年份后添加逗號在每個引用年份后添加逗號修改修改解釋解釋用“可以降低捕食的易感性”代替“可以降低捕食的易感性”使用更簡潔的動詞，更好地表達原意。將“產生”改為“導致”使用更準確、更簡潔的動詞，更好地表達捕食與貝殼形態之間的因

41、果關系。用“特定的獵物表型”代替“特定的獵物表型”使用更準確的形容詞，更好地表達原意。提升段落間邏輯和連貫性指令提升段落間邏輯和連貫性指令指令：指令：請分析以下文本中每個段落中句子之間的邏輯性和連貫性，指出句子之間的流暢性或關聯性有哪些地方可以改進，并提出具體建議，以提高內容的整體質量和可讀性。請只提供改進后的文本，然后用中文列出改進之處。請改進以下文字：原始文本原始文本修正后文本修正后文本Over the past several decades,with the explosive growth of renewable energy,large-scale energy storage

42、technologies allow intermittent renewable energy to replace traditional energy.High-performance secondary batteries are one of the most promising candidates for large-scale energy storage intermittent technologies.Since commercialization,lithium-ion batteries(LIBs)have become mainstream energy stora

43、ge devices with their high output voltage,high energy density,and long cycle life.In order to meet the strong demand for further improving its electrochemical performance,the search for sustainable anode materials that provide lithium-ion batteries with safe and stable cyclic performance,while provi

44、ding high capacity and high voltage curves,has sparked in-depth research and discussion.As a promising candidate for anode materials,alloy-based anodes such as silicon(Si,4200 mA h g-1)show extremely high theoretical capacity,nearly 10 times higher than the capacity of commercial graphite anodes(372

45、 mA h g-1).Unfortunately,these types of materials suffer from large volume expansion/shrinkage during the lithiation/delithiation process,leading to the formation of cracks,separation of active material from the current collector,and disruption of the electronic conduction network within the electro

46、de,ultimately resulting in a sharp decline in Li+storage capacity and attenuation of cycle life.ln order to overcome these problems,previous research has put a lot of effort into improvingelectrode durability.Over the past several decades,renewable energy has seen explosive growth,and large-scale en

47、ergy storage technologies have played a vital role in enabling intermittent renewable energy sources to replace traditional forms of energy.Among these technologies,high-performance secondary batteries are one of the most promising solutions.Lithium-ionbatteries(LIBs),in particular,have become the m

48、ainstream energy storage devices since their commercialization due to their high output voltage,high energy density,and long cycle life.Nevertheless,to meet the increasing demand for even better electrochemical performance,researchers have begun to explore sustainable anode materials.The goal is to

49、find materialsthat not only ensure lithium-ion batteries have a safe and stable cyclic performance,but also offer high capacity and high voltage curves.Among various options,alloy-based anodes,especially silicon(Si,4200 mA h g-1),have sparked in-depth research and discussion.This is primarily due to

50、 their extremely high theoretical capacity,which is nearly 10 times that of commercial graphite anodes(372 mA h g-1).Despite their potential,these alloy-based anodes have significant drawbacks.The main issue lies in their large volume expansion and shrinkage during the lithiation and delithiation pr

51、ocess.This can result in the formation of cracks,active material separating from the current collector,and a disrupted electronic conduction network within the electrode.All of these issues can cause a sharp decline in Li+storage capacity and a shortened cycle.Therefore,much of the previous research

52、 has focused on improving the durability of the electrode to overcome these problems.標點符號錯誤一鍵修改指令標點符號錯誤一鍵修改指令指令：指令：請你幫我確保以下文字中的標點符號正確無誤，如果發現標點符號錯誤，請將你發現的錯誤列在一個兩欄的標記表中，將原文放在第一欄，將更正后的文本放在第二欄，請只列出錯誤，并在最后提供更正后的文本。原始文本原始文本修正后文本修正后文本ln addition.theleft valve of each mussel was examined for compressive for

53、ce(shell strength)following Burnett and Belk(2018).A universal material+testing machine(MTS System Corporation,Eden Prairie,MIN,USA,Model 661;Fig1,)was used to determine the shell strength.Each shell valve was placed horizontally with the shell edge on a flat surface,while a compressive force was ap

54、plied at a constant loading rate of 10 mm-min until the real-time force curve on the monitor screen fast drop indicating failure occurred.ln addition,the left valve of each mussel was examined for compressive force(shell strength)following Burnett and Belk(2018).A universal material-testing machine(

55、MTS System Corporation,Eden Prairie,MN,USA,Model 661;Fig.1)was used to determine the shell strength.Each shell valve was placed horizontally with the shell edge on a flat surface,while a compressive force was applied at a constant loading rate of 10 mm/min until the real-time force curve on the moni

56、tor screen fast drop indicating failure occurred.改寫降重指令改寫降重指令指令：指令：我想讓你充當科研寫作專家，并提供一些英文或中文段落，你的任務是用原文改寫段落。你應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寫作技巧方面的專業知識來回答。請只提供改寫后的文本，不作任何解釋，請用科研語氣風格重寫下面的文字：解讀文獻配圖指令解讀文獻配圖指令指令：指令：這是發表在【雜志名稱】期刊上的一篇論文中的一幅圖，標題為【文章標題】，圖例為【圖的標題】。作為該領域的專家，請幫助我解讀該圖。論文參考文獻格式指令論文參考文獻格式指令指令：指令：我想

57、請你擔任一份研究手稿的參考文獻編輯。我將為你提供五個參考文獻模板，你應將其作為指南。之后，我會提供更多參考文獻，你需要檢查這些參考文獻的格式問題，如標點符號的位置和間距。給出一個包含三列的標記表，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：原始文本原始文本修正后文本修正后文本Boullis A,Fassotte B,Sarles L,LognayG,Heuskin S,Vanderplanck M.Bartram S,Haubruge E,Francis F,Verheggen F(2017 Elevated Carbon

58、Dioxide Concentration Reduces Alarm Signaling in Aphids.J ChemEcol 43:164-171.Boullis A,Fassotte B,Sarles L,Lognay G,Heuskin S,Vanderplanck M.Bartram S,Haubruge E,Francis F.Verheggen FJ(2017)Elevated CarbonDioxide Concentration Reduces Alarm Signaling in Aphids.J Chem Ecol 43:164-171.Bourdeau PE(201

59、1)Constitutive and inducible defensive traits in co-occurring marine snails distributed across a vertical rocky intertidal gradient.Functional Ecology 25:177-185Bourdeau PE(2011)Constitutive and inducible defensive traits in co-occurring marine snails distributed across a vertical rocky intertidal g

60、radient.Funct Ecol 25:177-185.Brnmark C,Lakowitz T Hollander J(2011)Predator-induced morphological plasticity across local populations of a freshwater snail.PLOS ONE 6:e21773.Bronmark C.Lakowitz T,Hollander J(2011)Predator-induced morphological plasticity across local populations of a freshwater sna

61、il.PLOS ONE 6:e21773.高階數據分析指令高階數據分析指令指令：指令：請你制作 10 個不同的可視化圖表，以反映上傳數據集的各個方面？適當加上一些對你的數據的描述，尤其是各個列(變量)，這里盡量詳細的描述你的數據用10張精美的繪圖，展示數據變量之間的關系或潛在的分析思路，包括展示數據分析的直方圖和箱線圖。呈現關鍵變量之間的配對散點矩陣圖和小提琴圖，以及常用的相關性熱圖等，每張圖都有詳細的解釋。其他常用英文指令其他常用英文指令Prompts（指令指令）描述描述Prompts（指令指令）描述描述Can you load and preview the data?加載，預覽一下數據C

62、an you list the top 10 key points?最重要的十個要點What are the trends shown in this data?找趨勢Can you describe the data?描述數據Show me the top trends in a visual format.以視覺形式顯示趨勢Can you clean this dataset?清洗數據Can you create a heatmap using this data?創建一個熱力圖Can you segment this data and create a table?切分數據Can you

63、 create a graph using this data?制作一個圖Can you create a world cloud?做一個詞云Can you create a chart using this data?畫一個圖表What are the rows and columns in this dataset?描述一下行和列Can you make the graphs more beautiful?把圖美化一下Can you write a one sentence recap of this data?快速回顧一下Create a visual chart,based on th

64、is data.做一個視覺圖表Whats the main takeaway from this dataset?找出最主要的信息Can you explain this dataset like Im 5 years old?像給五歲小朋友講故事那樣解釋一下這個數據集Can you create a presentation based this dataset?做一個整體展示Can you create 10 graphs to present different data?創作10個不同的圖展示數據Can you write me an article based on this dat

65、aset or statistic results?根據結果寫文章Can you explain this dataset in one paragraph?用一段話來解釋一下這個數據集What insights do you see here?Give me a numbered list.提供一些見解Can you explain this dataset in simple terms?用簡單的話來解釋一下這個數據集其他常用中文指令其他常用中文指令Prompts（指令指令）跨學科融合：將“輿論分析”概念與其他領域的最新具有突破性的理論深度結合，提出極其具有創新的交叉領域的十個問題。探索“

66、輿論分析”概念的基礎理論、哲學基礎或科學原理等深層次原理，提出挑戰這些基礎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用，列出十個充滿想象力和震撼性，前所未有的應用。如果要量化研究審美智能概念，請提出一個合理的，有效的，各指標不重疊的，你自己能提取數據的指數體系框架，不少于三十個指數。請大家研究任何問題，先用這四個提示詞進行提問。一是跨學科融合，二是深層次原理，三是概念前沿應用，四是如何量化分析。任何學術概念。里面會有些冗余信息，可以刪除回復中的冗余信息。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。AI for researc

67、h 提示詞集。三三效果效果如何？如何？元知元知AIAI綜述工具綜述工具元知是國內由清華、北航專家團隊研發的一個AI學術平臺，目前其AI綜述生成工具已開放使用，能夠幫助用戶從海量文獻中提取核心信息，通過自然語言處理算法，實現從文獻梳理到觀點提取到研究評論的一鍵式全自動生成。產品產品概況概況功能亮點功能亮點功能亮點功能亮點 多版本與模塊化支持：多版本與模塊化支持：目前提供三個版本（基礎版、增強版、專業版），能夠靈活應對不同用戶的綜述需求。工具內包括文獻觀點梳理、問題提出等功能模塊，確保用戶在不同科研需求下得到充分支持。增強版繪圖功能：增強版繪圖功能：增強版具備繪圖功能，可通過可視化圖示（如文獻關鍵

68、詞共現圖）直觀展示綜述內容，幫助用戶更好理解和呈現研究成果。無數據檢索：無數據檢索：以現有真實數據庫作為支撐，通過關鍵詞檢索，自動搜集相關文獻并生成綜述報告，目前只支持英文檢索。低重復率：低重復率：結合現有查重機制與AI技術，在內容生成階段引入重復檢測與優化策略，從源頭上降低重復率風險，所生成的綜述普通重復率與AIGC重復率均在5%以下。無限雙語數據導入：無限雙語數據導入：支持中文與英文文獻的導入，并且文獻數據量沒有限制，能夠輕松處理中文文獻的系統性梳理，以及國際文獻的跨語言分析?；糜X克服：幻覺克服：以現有真實數據庫作為支撐，借助由專家設計撰寫的提示詞，精準規避AI生成中的幻覺問題。高規范格式

69、輸出：高規范格式輸出：所生成的綜述文檔格式規范、結構清晰，符合學術論文標準，用戶幾乎無需進行二次整理。中科院中科院PubScholarPubScholar平臺平臺“PubScholar”平臺是由中國科學院開發的公益學術平臺，整合了國內外多種學術資源。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，并生成相關的綜述報告。平臺的優勢在于其廣泛的數據源和智能化的文獻推薦系統，支持跨學科的文獻分析。產品概況產品概況功能亮點功能亮點功能亮點功能亮點 免費開放使用：免費開放使用：所有用戶均可免費訪問，注冊后可直接使用。海量學術資源整合：海量學術資源整合：包含約1.8億條學術元

70、數據，涵蓋科技論文、專利文獻、科學數據等多個類別。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。無數據檢索：無數據檢索：以現有真實數據庫作為支撐，通過關鍵詞檢索，自動搜集相關文獻并生成綜述報告，支持中、英文檢索。知網研學平臺知網研學平臺“PubScholar”平臺是由中國科學院開發的公益學術平臺，整合了國內外多種學術資源。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，并生成相關的綜述報告。平臺的優勢在于其廣泛的數據源和智能化的文獻推薦系統，支持跨學科的文獻分析。產品概況產品概況功能亮點功能亮點功能亮點功能亮點 較高格式規范輸

71、出：較高格式規范輸出：根據學術規范自動排版，生成符合論文要求的文獻綜述結構。中文內容豐富：中文內容豐富：在中文文獻的分析上具有優勢，能夠詳細呈現中文領域的研究成果，用戶可手動選擇想要分析的50篇文獻。無數據檢索：無數據檢索：以中國知網數據庫作為支撐，通過關鍵詞檢索，自動搜集相關文獻并生成綜述報告，僅支持中文檢索。斯坦福斯坦福STORMSTORM斯坦福STORM平臺是由斯坦福大學的oval團隊開發的的一款AI科研工具，其核心功能是通過多智能體協作，實現從提綱到段落再到文章的迭代式生成，為用戶生成內容大綱及高質量長文本。產品產品概況概況功能亮點功能亮點功能亮點功能亮點 資料整合與文章生成：資料整合

72、與文章生成：能夠瀏覽網絡，搜集大量文獻，并通過基于主題的多個智能代理，將這些文獻轉化為連貫的文章或研究論文，長度可達數萬字。模擬對話與問題生成：模擬對話與問題生成：模擬文章寫作前的調研過程，通過發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建文章大綱。轉化文獻為連貫文章：轉化文獻為連貫文章：可以將現有的文獻資料進行分析和整合，轉化為邏輯連貫的新文章，為學者和知識工作者提供了極大的便利。多智能體協作對話：多智能體協作對話：Co-STORM模式引入了協作對話機制，并采用輪次管理策略，實現流暢的協作式AI學術研究。用戶體驗對比：用戶體驗對

73、比：使用步驟使用步驟PubScholarPubScholar平臺官網：平臺官網：https:/ BrainSTORMing Process”，可獲取不同LLM Role的頭腦風暴過程。參考其他文章：在“發現”欄，可參考其他學者生成的文章及聊天示例。整體來看，元知元知AIAI綜述工具綜述工具提供了一鍵式的自動化流程，只需導入數據，即可自動生成高質量且規范的文獻綜述，適合快速高效的研究需求。用戶體驗對比：用戶體驗對比：可操作性可操作性 界面直觀界面直觀：平臺設計簡潔、直觀，使用戶能夠方便、快捷地進行文獻數據的導入、分析和綜述生成，操作路徑清晰，交互體驗流暢高效。模塊分區模塊分區：將功能模塊與信息展

74、示分區設計布局，用戶可以輕松找到所需功能，提高了操作的便捷性和效率。多語言支持與定制化設置多語言支持與定制化設置：語言支持對于國內研究者更為友好，能夠適應綜述撰寫的國內外研究需求，同時定制化設置滿足用戶在個性化需求下的使用。元知元知AIAI綜述工具綜述工具 界面直觀：界面直觀：平臺設計簡潔、直觀，使用戶能夠快捷地進行文獻數據的檢索、選取和綜述生成，操作路徑清晰，交互體驗流暢高效。語言支持：語言支持：支持英文和中文內容生成。PubScholarPubScholar平臺平臺 界面直觀：界面直觀：平臺設計簡潔、直觀，使用戶能夠快捷地進行文獻數據的檢索、選取和綜述生成，操作路徑清晰，交互體驗流暢高效。

75、語言支持：語言支持：支持英文和中文內容生成。知網研學平臺知網研學平臺 界面友好：界面友好：操作界面簡潔明了，用戶容易上手，非技術背景用戶也能快速學會使用該工具進行文獻綜述的生成。靈活定制：靈活定制：支持使用本地部署的語言模型，為有特定需求的用戶提供了更多靈活性。實時演示：實時演示：提供實時演示demo，方便用戶了解和體驗工具的功能。語言支持：語言支持：僅支持英文輸入和英文內容生成。斯坦福斯坦福STORMSTORM生成綜述對比：生成綜述對比：多維度對比多維度對比維度維度支持篇數支持篇數格式評分格式評分文獻類別文獻類別支持支持繪圖繪圖提煉提煉觀點觀點元知基礎版不限篇數4分中文英文不支持基礎提煉元知

76、增強版不限篇數5分中文英文支持深入提煉元知專業版（單圖）不限篇數5分中文英文支持全面提煉元知專業版（雙圖）不限篇數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研學50篇4分中文不支持未有提煉斯坦福STORM不限篇數3分英文不支持基礎提煉PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述對比：準確性與專業性生成綜述對比：準確性與專業性AIAI綜述平臺綜述平臺元知元知AIAI綜述工具綜述工具PubScholarPubScholar平臺平臺知網研學平臺知網研學平臺斯坦福斯坦福STORMSTORM數據來源數據來源依托真實且可靠的學術數據庫，確保文獻數據的準確性與可

77、信度，為綜述內容的真實性提供堅實保障涵蓋全球科技論文、專利文獻、科學數據、學位論文、預印本、圖書專著及開放資源中國知網數據庫，涵蓋海量的中文文獻通過必應搜索引擎收集數據，確保來源的廣泛性，但主要依賴互聯網主流來源，可能包含推廣內容，需進一步篩選和驗證文本類型文本類型文本更加貼近學術綜述，內容涵蓋了研究現狀、簡要評述和主要參考文獻，結構完整，生成文本適合輔助學術研究和論文撰寫文本較為學術，內容涵蓋引言、各層面的分析，總結與展望、參考文獻文本貼近學術綜述，內容涵蓋了引言、研究現狀、參考文獻文本傾向于事實現狀，內容包括歷史背景、當前趨勢、應用領域、挑戰與局限、未來方向等，結構清晰，適合用于行業分析和

78、趨勢預測參考文獻管理參考文獻管理參考文獻數量相對更多，涵蓋國內外學術文獻，參考文獻標注格式規范，引用的文獻來自真實數據源，確保內容的準確性和可靠性參考文獻20篇以內，涵蓋國內外學術文獻，參考文獻標注格式不規范，引用的文獻來自真實數據源，確保內容的準確性和可靠性參考文獻50篇以內，只涵蓋國內學術文獻，參考文獻標注格式較為規范，引用的文獻來自真實數據源，確保內容的準確性和可靠性生成內容引用了高質量的學術文獻和行業報告，參考文獻標注格式規范，支持直接點擊標注查看參考來源，便于追溯PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述對比：邏輯性與結構性生成綜述對比：邏輯性與結構性AIAI綜述平臺綜述平

79、臺元知元知AIAI綜述工具綜述工具PubScholarPubScholar平臺平臺知網研學平臺知網研學平臺斯坦福斯坦福STORMSTORM語言邏輯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。在研究現狀部分，按照不同研究領域和主題進行分類，邏輯性強報告整體呈現出總分總的邏輯架構，語言描述清晰，避免冗長，使用簡短的句子表達復雜的信息報告整體架構嚴謹，以引言、技術原理、應用現狀、技術挑戰、未來展望等部分進行層層遞進。語言中多使用中性描述，客觀呈現研究進展與問題語言邏輯嚴謹，條理清晰，各部分之間邏輯關系明確。在歷史背景和當前趨勢部分，按照時間順序和技術創新進行分類，邏輯性強內容結構內

80、容結構通過邏輯排序、層次化分段和觀點與事實的清晰區分，確保生成的內容符合學術寫作標準。內容結構完整，包括研究現狀、簡要評述和主要參考文獻等板塊。同時，研究現狀部分圍繞研究主題進一步細分為多個研究層次，結構合理內容結構完整，格式較一般綜述結構較為標準，在中文文獻分析上具有優勢在寫作前，系統會先生成詳細的寫作大綱，為文章的結構提供清晰的框架。文本內容結構清晰，包括歷史背景、當前趨勢、應用領域、挑戰與局限、未來方向。每個部分都有詳細的子標題，結構合理，層次分明PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述對比：完整性與全面性生成綜述對比：完整性與全面性AIAI綜述平臺綜述平臺元知元知AIAI綜

81、述工具綜述工具PubScholarPubScholar平臺平臺知網研學平臺知網研學平臺斯坦福斯坦福STORMSTORM文本長度文本長度文本長度較長，內容豐富，涵蓋了多個研究領域和研究層次，提供了詳細的分析和評述文本長度中等長度，內容較為豐富，也分了多個層次進行總結文本長度稍長，內容豐富性在中文文獻的分析上具有優勢，能夠詳細呈現中文領域的研究成果文本長度適中，內容精煉，重點突出，適合快速閱讀和理解研究視角研究視角研究視角多樣，從不同領域和研究層面出發，提供了全面的分析和評述研究視角多樣，從不同領域和研究層面出發研究視角多樣，從不同領域和研究層面出發研究視角集中，從研究主題相關的歷史背景、當前趨勢

82、、應用領域、挑戰與局限、未來方向等方面進行深入分析PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述對比生成綜述對比：可讀性與實用性：可讀性與實用性AIAI綜述平臺綜述平臺元知元知AIAI綜述工具綜述工具PubScholarPubScholar平臺平臺知網研學平臺知網研學平臺斯坦福斯坦福STORMSTORM引用格式規引用格式規范范生成的引用格式標準且規范，能夠清晰準確地列出參考文獻，符合學術出版的要求，確保文獻的格式符合高水平的學術標準引用格式較為簡化，雖然能提供基本的引用信息，但在一些細節上缺少學術規范，適合較為基礎的文獻綜述引用格式較為標準，尤其在中文文獻的引用上符合國內學術出版的常見格

83、式，適合中文領域的文獻綜述文章語言類似維基百科風格，具有百科的深度和結構，可讀性強，適合不同層次的讀者閱讀和理解自動生成自動生成參考文獻參考文獻能夠自動生成參考文獻列表，確保引用格式的統一性，確保與文中引用一一對應生成的參考文獻信息不完全，且格式較為簡化，不符合學術引用的標準，在學術規范方面存在一定不足提供自動生成參考文獻的功能，在中文文獻的引用格式上比較標準，能夠確保格式的規范化Co-STORM通過多智能體協作對話生成動態思維導圖，幫助用戶發現信息盲點并組織內容，進一步提升了綜述的完整性和全面性綜上所述，在生成綜述的準確性、邏輯性、完整性及可讀性準確性、邏輯性、完整性及可讀性方面，元知元知A

84、I綜述工具綜述工具依托于真實的學術數據庫，具備較強的學術性和深度，尤其在學術研究領域具有較大優勢。其生成內容結構嚴謹、內容全面，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平臺平臺在內容多樣性和研究視角多樣性方面表現良好，但引用格式和參考文獻管理方面有待提高。知網研學平臺知網研學平臺則在中文文獻分析和結構化內容生成方面具有優勢，引用格式較為規范。斯坦福斯坦福STORM在行業報告的生成中表現突出，能夠提供較為簡潔且針對性的內容，適合行業趨勢分析與快速閱讀。PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述案例：元知（增強版）生成綜述案例：元知（增強版）AIAI綜述

85、工具綜述工具生成綜述案例：元知（增強版）生成綜述案例：元知（增強版）AIAI綜述工具綜述工具生成綜述案例：元知專業版（單圖）生成綜述案例：元知專業版（單圖）AIAI綜述工具綜述工具生成綜述案例：元知專業版（單圖）生成綜述案例：元知專業版（單圖）AIAI綜述工具綜述工具生成綜述案例：生成綜述案例：PubScholar AIPubScholar AI綜述工具綜述工具生成綜述案例：知網研學生成綜述案例：知網研學AIAI綜述工具綜述工具生成綜述案例：知網研學生成綜述案例：知網研學AIAI綜述工具綜述工具生成綜述案例：斯坦福生成綜述案例：斯坦福 STORM STORM（英文版）（英文版）生成綜述案例：斯

86、坦福生成綜述案例：斯坦福 STORM STORM（中文譯版）（中文譯版）*附加知識附加知識*DeepSeek+DeepResearchDeepSeek+DeepResearch基本知識基本知識介紹介紹DeepSeekDeepSeek：顛覆出圈，霸榜熱議：顛覆出圈，霸榜熱議2 0 2 32 0 2 3 年年 7 7 月月D e e p S e e kD e e p S e e k 成 立成 立2 0 2 32 0 2 3 年年 1 11 1 月月 2 2 日日首個開源代碼大模型首個開源代碼大模型DeepSeek CoderDeepSeek Coder發布發布2 0 2 32 0 2 3 年年 1

87、 11 1 月月 2 92 9 日日推出推出670670億參數的通用大模型億參數的通用大模型DeepSeek LLMDeepSeek LLM，包括包括7B7B和和67B67B的的basebase及及chatchat版本版本發 布 新 一 代 推 理 模 型發 布 新 一 代 推 理 模 型D eepS eek-R 1D eepS eek-R 1，性 能，性 能與與 O p e n A IO p e n A I 的的 o 1o 1 正 式 版正 式 版持平，并開源持平，并開源2 0 2 52 0 2 5 年年 1 1 月月 2 02 0 日日2 0 2 42 0 2 4 年年 1 21 2 月月

88、 2 62 6 日日發 布 總 參 數 達發 布 總 參 數 達 6 7 1 06 7 1 0 億 的億 的D e e p S e e k-V 3D e e p S e e k-V 3，采 用 創 新，采 用 創 新MoEMoE架構和架構和FP8FP8混合精度訓練，混合精度訓練，訓練成本大幅降低訓練成本大幅降低DeepSeek是一家專注通用人工智能（AGl）的中國科技公司，主攻大模型研發與應用。DeepSeek-R1是其最新發布并開源的推理模型，擅長處理復雜任務且可免費商用，其性能在多個基準測試中表現出色，對齊OpenAI-O1正式版，甚至在某些任務上表現更優。DeepSeekDeepSeek

89、發展發展節點節點DeepSeek發布后在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的技術實力，并表示將繼續加快自身模型的迭代。Meta成立四個專門研究小組來分析DeepSeek R1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引發全球關注推理能力：核心突破，專項升級推理能力：核心突破，專項升級 推理推理能力能力 強化學習強化學習驅動：驅動：DeepSeek R1-Zero 是首個完全基于強化學習（RL）訓練的推理模型，

90、無需任何監督微調（SFT）步驟，打破傳統模型依賴大量標注數據的慣例。DeepSeek-R1 采用強化學習作為核心訓練方法，顯著提升了模型的推理能力和語言表達的可讀性。推理能力專項提升：在推理能力專項提升：在除了利用強化學習模型結合跨領域訓練提升模型綜合技能以外，還重點提升了模型在數學、代碼、邏輯推理等硬核任務上的能力。推理過程推理過程DeepSeek R1 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。在生成答案前展示其推理過程，讓用戶看到模型如何分解問題并得出結論。包括模型對問題的理解、問題分解、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

91、型的推理過程。推理路徑包括模型對問題的理解、問題分解、以及逐步求解的過程。在推理過程中能夠自我修正，發現并修復之前的錯誤。這種自我修正能力使得模型在處理復雜問題時更加可靠。思 維 鏈思 維 鏈展 示展 示推 理推 理路 徑路 徑自 我自 我修 正修 正DeepSeek R1 的核心突破在于其通過強化學習驅動的推理能力。該模型在訓練過程中，通過強化學習技術，顯著提升模型的推理能力，使其在數學、編程和自然語言推理等任務上表現出色。傳統依賴傳統依賴：大規模大規模監督微調（監督微調（SFTSFT）創新思路創新思路：強化學習強化學習（RLRL）驅動驅動 推理推理效率效率長思維鏈支持長思維鏈支持：Deep

92、Seek R1 支持長鏈推理，能夠生成數萬字的思維鏈，顯著提高復雜任務的推理準確性，其長鏈推理能力在數學、編程和自然語言推理等任務中表現出色。多模態任務處理多模態任務處理：DeepSeek R1 在多模態任務中表現出色，能夠處理復雜場景下的邏輯、公式識別及自然圖像等問題，顯示出其在多模態任務中的廣泛應用潛力。訓練方法：數據冷啟，階段遞進訓練方法：數據冷啟，階段遞進DeepSeek R1 采用了冷啟動數據和多階段訓練的策略，以進一步提升模型的推理能力和可讀性。冷啟動數據冷啟動數據 多階段多階段訓練訓練定義與作用定義與作用：冷啟動數據是指在模型訓練初期，引入的一小部分高質量、結構化的數據。其作用是

93、為模型提供一個良好的起點，解決強化學習訓練初期的不穩定問題，規范模型的輸出格式和推理鏈條，使其更符合人類可讀性。數據來源與特點數據來源與特點：這些數據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）數據。其數量相對較少但質量高，經過精心設計，具有良好的可讀性和結構化特點。對模型訓練的影響對模型訓練的影響：冷啟動數據為模型訓練奠定了堅實的基礎，使模型在后續的強化學習階段能夠更穩定地學習和優化。它解決了純強化學習訓練中可能出現的可讀性差和語言混雜等問題。第一階段：推理第一階段：推理導向的強化學習導向的強化學習基 于 冷 啟 動 數 據 微調 后 的 基 礎 模 型，進

94、行 大 規 模 強 化 學習。此 階 段 引 入 語言 一 致 性 獎 勵，優化 模 型 在 數 學、編程 等 結 構 化 任 務 中的表現。第二階段：拒絕第二階段：拒絕采樣與監督微調采樣與監督微調通 過 拒 絕 采 樣 從 RL檢查點生成新的合 成 數 據，并 與 寫作、事 實 問 答 等 領域的監督數據混合。然 后 對 基 礎 模 型 進行 兩 輪 微 調，進 一步提升模型的性能。第三階段：全場第三階段：全場景強化學習景強化學習結 合 規 則 獎 勵（針對 推 理 任 務）和 神經 獎 勵 模 型（針 對通 用 任 務），對 模型 進 行 最 終 的 強 化學 習，以 對 齊 人 類偏好。

95、降本提能：架構創新，技術增效降本提能：架構創新，技術增效DeepSeek通過架構創新和模型蒸餾技術，在提升模型性能的同時，顯著降低計算成本和內存占用。這些技術不僅在長文本處理、代碼生成、數學推理等任務中表現出色，還為大模型的輕量化和實際應用提供了有力支持。模型蒸餾技術模型蒸餾技術DeepSeek采用模型蒸餾技術，通過將知識從大型復雜模型（教師模型）遷移到小型高效模型（學生模型），實現性能和效率的雙重優化。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 架構創新架構創新通過將模型劃分為多個專家模塊，實現高效計算和推理。DeepSeek通過無輔助損失的自

96、然負載均衡和共享專家機制，解決了專家模塊工作量不平衡的問題?；旌蠈＜遥ɑ旌蠈＜遥∕oEMoE）架構）架構通過低秩壓縮減少推理時的內存占用，同時保持與傳統多頭注意力（MHA）相當的性能。MLA在訓練中減少了內存和計算開銷，在推理中降低了KV緩存占用空間。多頭潛在注意力（多頭潛在注意力（MLAMLA）機制）機制通過序列化預測未來多個令牌，增強模型的上下文建模能力，并支持推測解碼加速推理。MTP在特定場景下同時預測多個令牌，提高信號密度，減少上下文漂移和邏輯連貫性問題。多令牌預測（多令牌預測（MTPMTP）采用FP8混合精度訓練，通過在訓練過程中使用更適宜的數據精度，減少了計算量和存儲需求。FP8混

97、合精度訓練在保證訓練準確性的基礎上，顯著降低了計算成本，使得大規模模型訓練更加可行。FP8FP8混合精度訓練混合精度訓練推理效率提升推理效率提升：蒸餾后的模型參數量大幅減少，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的參數量僅為7B，相比原始的DeepSeek-R1（671B參數），計算復雜度顯著降低。性能優化性能優化：在代碼和數學基準測試中，蒸餾技術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Pass1和Length指標上均顯著優于基線模型。教師模型生成數據教師模型生成數據學生模型訓練學生模型訓練微調與優化微調與優化策略優化：開源特性，成本

98、優勢策略優化：開源特性，成本優勢 開源開源策略策略 成本優勢成本優勢DeepSeek 通過技術創新和優化策略，大幅降低了模型訓練和推理成本，使其在性價比上遠超 OpenAI 等競爭對手。訓練成本訓練成本：DeepSeek V3 的訓練成本僅為 557.6 萬美元，遠低于其他國際大公司的訓練成本。這種低成本策略使得更多企業和開發者能夠負擔得起高性能 AI 模型的訓練和使用。調用成本調用成本：DeepSeek R1 的 API 服務定價為每百萬輸入 tokens 1 元（緩存命中）/4 元（緩存未命中），每百萬輸出 tokens 16 元，輸出 API 價格僅為 OpenAI o1 的 3%。這種

99、低廉的 API 價格進一步降低了使用門檻。DeepSeek R1 采用 MIT 許可協議開源發布，允許全球的研究者和開發者免費使用和修改模型。這種開放策略促進了 AI 技術的普及和發展。開源模型的優勢與開源模型的優勢與挑戰挑戰可訪問性可訪問性研究者可以根據自身需求進行二次開發和優化可定制性可定制性允許研究者根據特定應用場景進行定制，從而更好地滿足需求社區支持社區支持使其在學術研究和工業應用中具有廣泛的應用前景可解釋性和可靠性可解釋性和可靠性需要采取措施確保模型的可靠性和可解釋性社區參與社區參與需要社區成員的共同參與維護和更新，需要較高的社區活躍度和凝聚力安全性安全性需要采取措施確保模型的安全性

100、和隱私保護模型訓練成本調用成本（輸入/百萬 tokens）調用成本（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OpenAI GPT-4o10億美元2.5美元（緩存未命中）/1.25美元（緩存命中）10美元OpenAI o1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Claude 3.5 Sonnet5億美元3美元15美元DeepSeek采用開源策略，公開模型權重

101、和技術報告，允許開發者自由使用、修改和分發其技術，促進了AI領域的創新和協作。優勢優勢挑戰挑戰測試評估：對標頂尖，能力出眾測試評估：對標頂尖，能力出眾 推理任務表現推理任務表現 教育類知識問答能力突出教育類知識問答能力突出：在 MMLU、MMLU-Pro等測試中，DeepSeek R1成績超越 OpenAI-4o等其他閉源模型。數學推理能力對標頂尖模型數學推理能力對標頂尖模型：DeepSeek R1 在 AIME 2024 基準測試中得分 79.8%（pass1），略優于 OpenAI-o1-1217；在 MATH-500 測試中，取得 97.3%，表現與 OpenAI-o1-1217 相當，

102、遠超其他模型。代碼生成能力達專家級水平代碼生成能力達專家級水平：DeepSeek R1在編程任務中，Elo評分達 2029，超越 96.3%的人類參賽者；在工程任務中DeepSeek-R1表現略優于 DeepSeek V3，這對開發人員在實際任務中有潛在幫助。知識類任務表現知識類任務表現 其他任務表現其他任務表現 在創意寫作、問答、編輯、摘要創意寫作、問答、編輯、摘要等任務中，DeepSeek R1 表現優異。非考試類智能處理能力非考試類智能處理能力強大強大：在 AlpacaEval 2.0 和 ArenaHard 中，勝率分別為 87.6%和 92.3%。79.879.897.397.396

103、.396.396.696.649.249.2本地部署：靈活高效，協同優化本地部署：靈活高效，協同優化 端側部署能力端側部署能力 端云協同優化端云協同優化DeepSeek的本地部署與云端計算相結合，實現高效的計算和傳輸。例如，其蒸餾模型在端側SoC（系統級芯片）上的表現，顯著降低了硬件門檻，同時提升了用戶體驗。DeepSeek的本地部署在性能上表現出色，能夠滿足不同應用場景的需求，尤其是在端側和端云協同場景。通過合理的硬件配置和優化策略，DeepSeek可以在本地環境中高效運行，為用戶提供強大的AI支持。DeepSeek 在端側部署中展現出較強的適應性和靈活性。模型輕量化DeepSeek通過蒸餾

104、技術優化小模型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B參數規模），使其在本地部署中表現出色，適合存儲和計算資源有限的端側設備。實時性在端側設備上，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。硬件兼容性支持英特爾、英偉達等主流硬件 平 臺，并 可 通 過AnythingLLM和Ollama等工具實現PC本地部署，保護數據隱私的同時滿足定制化需求。離線能力DeepSeek 支持完全離線部署，適合網絡條件受限的場景（如工業物聯網、偏遠地區）。任 務 分 配 與 負 載 均 衡任 務 分 配 與 負 載 均 衡數 據 傳 輸 與 延 遲 優 化數

105、據 傳 輸 與 延 遲 優 化模 型 更 新 與 協 同 訓 練模 型 更 新 與 協 同 訓 練對比優勢：高性價比，技術普惠對比優勢：高性價比，技術普惠 公司公司模型模型產品產品類型類型核心核心功能功能優點優點缺點缺點DeepSeekDeepSeek R1DeepSeek R1開源推理模型復雜推理、數學解題、代碼生成邏輯推理能力頂尖；開源生態支持自定義；訓練成本低長文本生成能力弱于 V3工程類任務上稍遜于OpenAI O1DeepSeekDeepSeek V3DeepSeek V3開源大語言模型多語言處理、長文本生成、代碼生成MoE 架構效率高；長文本處理強；中英文混合場景優化在推理能力上稍

106、遜于R1在特定任務上稍遜于OpenAI O1OpenAIOpenAI O1OpenAI O1閉源推理模型復雜推理、文本生成企業級 API 生態完善；多模態交互流暢；開發者工具豐富訓練成本高；閉源且費用高昂；中文支持弱于本土模型OpenAIGPT-4oGPT-4o閉源大語言模型多語言處理、文本生成、創意內容創作全模態能力行業領先；實時交互響應快；商業化成熟度高訓練成本高；運營成本高數據隱私爭議大MetaLlama 3.2Llama 3.2開源大語言模型多語言支持、內容生成、信息檢索完全開源免費；社區支持廣泛；多語言基礎能力均衡多模態功能缺失；長文本生成質量不穩定AnthropicClaude-3

107、.5Claude-3.5閉源推理模型對話系統、內容生成、邏輯推理對話邏輯連貫性強；倫理安全性高；文檔分析能力突出中文支持較弱；閉源且 API 訪問受限百度文心一言文心一言閉源大語言模型多語言處理、復雜的語言理解和文本生成中文場景優化最佳；多模態搜索整合；本土行業適配性強國際競爭力不足；上下文窗口較小與國內外頂尖同類產品比較，DeepSeek踐行強化邏輯推理（R1）與長文本效率（V3）的差異化技術路線，其在性能和成本方面展現出色的性價比，尤其在訓練成本和開源透明度方面具有明顯優勢。革新技術標準：低本高能，開放共創革新技術標準：低本高能，開放共創DeepSeek的成功促使AI行業重新審視技術應用與

108、發展方向。其低成本、高性能的模型為AI技術的普及提供了實際范例，推動了AI技術在訓練成本、模型效能和開源生態方面的新標準的形成。創新技術路徑創新技術路徑DeepSeek通過算法優化與架構創新（如MLA、MoE結構），將訓練成本降至行業1/10，打破了傳統AI巨頭依賴“規模法則”的壟斷局面。其FP8混合精度訓練和開源原生FP8權重，顯著降低了中小團隊的技術門檻，推動AI技術民主化。重塑定價邏輯重塑定價邏輯DeepSeekV3模型以557.6萬美元的訓練成本，實現了與GPT-4o相當的性能，生成速度提升至 6 0 T P S。這種“低成本高性能”模式不僅挑戰了OpenAI、Google等巨頭的市場

109、地位，還迫使行業整體降價（如字節豆包降價85%），重塑了AI服務的定價邏輯。推動研發轉型推動研發轉型DeepSeek的全棧開源策略（模 型 權 重、訓 練 代 碼 均 采用 M I T 協 議），吸 引 了 全 球開 發 者 參 與，形 成 了 強 大 的社 區 生 態。這 種 開 放 模 式 加速 了 技 術 迭 代，削 弱 了 閉 源巨 頭 的 技 術 壁 壘，推 動 全 球A I 研 發 從“封 閉 壟 斷”向“開放協作”轉型。重塑產業格局：打破桎梏，競爭活躍重塑產業格局：打破桎梏，競爭活躍DeepSeek的崛起改變了AI市場的競爭格局，促使國際科技巨頭加快技術創新的步伐，加大研發投入，

110、推出新的模型和應用，以應對競爭。DeepSeek R1 的全球影響力正在重塑 AI 產業格局，特別是在中美之間的技術競合中。同時，也為全球 AI 產業的發展提供了新的機遇和挑戰?；钴S市場競爭活躍市場競爭受其影響，美國芯片巨頭英偉達的股價暴跌17%，博通下跌17%，AMD下跌6%，微軟也下跌了2%。DeepSeek的應用程序在蘋果應用商店的下載量一舉超越了ChatGPT，榮登免費應用程序排行榜榜首。DeepSeek的橫空出世給美國科技市場帶去巨大沖擊Open AIOpen AI上線新一代推理模型o3系列的mini版本，并首次免費向用戶開放其基礎功能。o3-mini專注于數學、科學和工程等領域的復

111、雜推理任務，其性能和成本效益均優于之前的o1系列。發布新一代Gemini 2.0系列模型，包括Gemini 2.0 Pro、Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite和Gemini 2.0 Flash Thinking，旨在提升AI能力并提高性價比。谷歌谷歌 中美技術中美技術竟合竟合DeepSeek的創新不僅打破了美國AI產業的技術壁壘，也為中國AI產業在全球科技競爭中提供了新的突破口。DeepSeek的成功推進中國AI產業的發展，同時也促進了中美兩國在AI領域的競爭與合作，推動全球AI技術的多元化發展。全球全球AIAI產業鏈產業鏈升級升級DeepSeek的崛

112、起帶動了全球AI產業鏈上下游的發展。其低成本高性能的模型降低了大模型的投資、開發、運營成本，推動了國產AI芯片、云平臺、操作系統等產業的發展。技術深化：突破局限，能力提升技術深化：突破局限，能力提升DeepSeek R1展示了強化學習技術和算法創新在 AI 領域的巨大潛力，但其仍然處于發展階段，存在一定局限性和優化空間。未來，隨著技術的不斷進步和創新，DeepSeek R1 可能會在以下幾個方面實現進一步的突破：通用能力通用能力提升提升解決語言混雜解決語言混雜問題問題目前，DeepSeek R1在函數調用、多輪對話、復雜角色扮演和 JSON 輸出等任務中的能力不及 DeepSeek-V3。未來

113、，DeepSeek計劃探索如何利用長推理鏈來增強在這些任務的表現。優化提示工程優化提示工程目前模型對提示較為敏感，少樣本提示會持續降低其性能。因此，建議用戶使用零樣本設置，直接描述問題并指定輸出格式，以獲得最佳效果。軟件工程任務軟件工程任務DeepSeek-R1 在軟件工程基準測試中的表現未能顯著超越 DeepSeek-V3。未來版本將通過在軟件工程數據上實施拒絕采樣或在強化學習過程中引入異步評估來提高效率。DeepSeek R1當前只針對中文和英文進行了優化，這可能在處理其他語言的查詢時導致語言混雜問題。DeepSeek計劃在未來的更新中解決這一局限。場景拓展：創新推動，垂直深耕場景拓展：創

114、新推動，垂直深耕醫療領域DeepSeek已經在醫療輔助診斷方面有所應用，未來有望進一步深化，如通過流程優化，提高診斷的準確性和效率。通過與醫療設備的結合，實現更精準的醫學影像分析和疾病預測。金融領域未來，DeepSeek可能會進一步拓展到金融風險防控、智能投顧、金融產品創新等領域，通過深度分析金融市場數據和用戶行為數據，為金融機構提供更全面、精準的決策支持。教育領域目前DeepSeek在教育輔助方面已經展現出獨特優勢，未來，其可能會與在線教育平臺、教育機構等合作，開發更多個性化的學習方案和智能輔導工具，滿足不同學生的學習需求。法律領域DeepSeek在法律文書處理方面已經具備一定的能力。未來，

115、其有望進一步拓展到法律咨詢、案件預測、法律知識圖譜構建等領域，為法律專業人士和普通用戶提供更便捷、高效的法律服務。工業領域DeepSeek在工業質檢智能化方面已經取得顯著成效。未來，其可能會進一步拓展到工業生產流程優化、設備故障預測與維護、供應鏈管理等領域，提供更高效的工業生產和運營的解決方案。DeepSeek R1將通過強化學習和多模態融合等技術手段，進一步提升推理能力、優化語言理解和生成效果，并拓展在復雜任務中的應用邊界；同時，將深耕垂直領域，如教育、金融、醫療等，為不同領域提供更精準、高效的解決方案。具身智能探索與機器人等硬件深度融合，實現物理世界的智能交互。這將拓展其在工業制造、物流配

116、送等領域的應用。自進化系統構建通過自動合成訓練數據，持續迭代模型能力。這將使其能夠更好地適應不同垂直領域不斷變化的需求，提升在各領域的應用效果。多模態融合DeepSeek未來可能會在多模態融合方面進一步探索，將自然語言處理、計算機視覺等技術更深度地結合。技術創新推動技術創新推動 垂直領域垂直領域深耕深耕核心功能核心功能多步驟自主研究、端到端強化學習、深度信息整合多步驟自主研究、端到端強化學習、深度信息整合 實際使用 圖源寶玉 在 ChatGPT 中，選擇message composer中的 deep research 并輸入查詢 可以附加文件或電子表格，為問題添加上下文。一旦開始運行，側邊欄將

117、顯示所采取的步驟和使用的來源摘要。1.多步驟自主研究2.端到端強化學習3.深度信息整合輸入提示文本、圖像、PDF解釋、推理調整優化查找、分析綜合數百個在線資源以研究分析師的水平創建一份綜合報告端到端強化學習訓練規劃執行多步驟研究流程實時調整策略回溯修正錯誤文本PDF圖像【多格式數據】支持搜索多格式數據，整合多模態信息，生成帶引用和思考過程總結的報告TextTextText“引用”DeepResearchDeepResearch：智能協作，自主研究：智能協作，自主研究表現：人類終極考試，表現：人類終極考試，準確率突破準確率突破 26.6%26.6%這項測試包括3000多個多個多項選擇題和簡答題，

118、涵蓋了從語言學到火箭科學、古典文學到生態學的100多個學科。多個學科。GAIA GAIA測試測試準確率是此前 OpenAI o1 模型的近三倍三倍來源：https:/ Research在多步推理、數據驗證、處理速度和信息追溯性方面表現出明顯優勢。這些提升有助于模型在復雜任務中的表現更好，特別是在需要高可靠性和高效執行場景中。類別類別DeepResearchGPT-4o功能目標自動化多步驟研究任務，收集、綜合、分析、輸出報告語言生成，支持多種自然語言任務任務執行方式多模塊協同，逐步執行復雜任務單輸入文本生成輸出，處理單一任務研究能力處理復雜學術、法律、市場研究，支持多輪分析生成創意內容，提供建議

119、，適度推理分析輸入輸出格式支持圖像、PDF等多種格式輸入輸出主要依賴文本輸入輸出模塊協作多個模塊協同工作（探索者、整合者、推理者等）單一模型，無模塊化協作DeepResearch探索者整合者思考者表達者技術協同：多步推理，快速輸出技術協同：多步推理，快速輸出DeepResearch能迅速梳理海量文獻，提煉關鍵信息，顯著提升文獻綜述效率。文獻綜述加速文獻綜述加速基于深度學習模型，自動生成高質量技術報告，確保研究成果的準確傳達。技術報告生成技術報告生成基于已有實驗數據自動生成最優實驗設計，預測可能的實驗結果，并提出資源最小化、效能最大化的實驗方案。自動實驗設計自動實驗設計分析過去幾十年各領域的論文

120、發展軌跡，利用深度時間序列預測技術，自動生成某一領域在未來5-10年的潛在研究主題、理論突破、以及可能的新技術趨勢。未來知識未來知識 生成器（預測性科研）生成器（預測性科研）應用場景應用場景1 1：學術研究，助力科研：學術研究，助力科研0101生物學研究生輸入生物學研究生輸入CRISPRCRISPR技術在技術在腫瘤免疫治療中的最新進展腫瘤免疫治療中的最新進展 02021.近三年近三年124124篇篇核心論文摘要2.關鍵臨床試驗數據試驗數據3.匯總技術路線對比圖譜技術路線對比圖譜4.待突破方向預測方向預測5.符合符合APAAPA格式格式的參考文獻庫科研場景實測科研場景實測:獲得獲得:學術研究案例

121、：明確需求，報告生成學術研究案例：明確需求，報告生成通過百度網盤分享的文件：deep Research功能深度研究.docx鏈接:https:/ 提取碼:fn7s 團隊自測團隊自測案例案例2 21 13 34 4自動化處理財務報表，挖掘隱藏的投資機會，評估潛在風險，優化資產配置策略。數據分析數據分析DeepResearch整合全球金融市場動態，實時追蹤行業趨勢，為投資者提供深度分析。市場洞察市場洞察運用先進算法預測市場走勢，輔助金融機構和個人投資者做出更明智的選擇。智能預測智能預測一鍵生成專業級投資風險評估報告，支持定制化需求，提升決策效率。報告生成報告生成通過自動化數據收集、整合、推理與報告

122、輸出，提供全面的市場趨勢預測和投資決策支持。股票市場分析股票市場分析風險管理與投資組合優化風險管理與投資組合優化宏觀經濟預測宏觀經濟預測場景應用場景應用應用場景應用場景2 2：金融分析，市場預測：金融分析，市場預測1.1.數據獲取數據獲取2.2.模型構建與供應鏈模型構建與供應鏈脆弱性評估脆弱性評估3.3.情景模擬與建議情景模擬與建議情景模擬：建立基于5種不同情景（如需求波動、突發事件、技術革新）的供應鏈模擬模型。使用Deep Research提供的可視化工具生成可解釋性的分析報告，展示各情景對供應鏈壓力及影響的具體路徑。供應鏈脆弱性評供應鏈脆弱性評 使用層次分析法對各關鍵因素進行權重評估，最終

123、得出半導體供應鏈的脆弱性等級。分析各研報中對供應鏈脆弱性的描述，并結合數據來源和模型構建結果，識別高風險區域。數據來源：全球12個交易所的財報數據 提取來自全球主要交易所（如紐約證券交易所、道瓊斯指數等）的半導體相關財報和數據數據解析過程 來自行業研報機構的178份半導體供應鏈風險分析報告。解讀各研報的核心觀點、關鍵指標及預測方法。建立行業報告的質量評估體系，識別高價值研報并進行分類。鏈接效率（如通信、物流連接）線條強度（如生產線的穩定性）物流效率（如運輸網絡的優化性）需求響應能力（如預測和應對需求變化的能力）模型構建：在供應鏈風險最高的環節加強協同協作，并提供透明的溝通機制。加強內部風險管理

124、框架的設計，建立應急響應和恢復計劃。定期更新模型和數據來源，確保預測準確性和前瞻性。金融分析案例：數據整合，供應鏈優化金融分析案例：數據整合，供應鏈優化分析商品數據分析商品數據通過分析海量商品數據揭示市場趨勢，幫助商家精準定位消費者需求，把握市場動態。對比產品參數對比產品參數自動收集并對比同類產品參數，突出性能差異，簡化消費者的決策流程。整合用戶反饋整合用戶反饋整合用戶反饋，提煉關鍵意見，確保購買決策基于真實用戶體驗，提高決策質量。提供定制建議提供定制建議結合個人偏好與歷史行為，提供定制化的購買建議，提升用戶的購物滿意度。簡化決策流程簡化決策流程通過突出產品性能差異，簡化消費者的決策流程，減少

125、選擇困難，提高購買效率?；┌暹x購分析場景應用場景應用消費趨勢預測消費趨勢預測產品定位與定價策略產品定位與定價策略個性化營銷策略個性化營銷策略應用場景應用場景3 3：消費決策，個性推薦：消費決策，個性推薦用戶訴求：用戶訴求：擬購買滑雪板，對滑板的使用場景、款式、顏色、價位、適用場景、預計購買國家提出要求，指定DeepResearch給出建議問題識別問題識別面對海量市場數據，DeepResearch識別用戶的關鍵信息并進行網絡信息匹配。解決方案解決方案利用DeepResearch的智能分析能力，自動篩選出符合用戶每一部分訴求的關鍵詞，精準度和匹配度大幅提升成果亮點成果亮點通過自動化報告生成，顯著

126、提升了搜索結果與用戶預期的匹配度，提高用戶的決策效率，輔助用戶消費決策。Deepresearch直接解決了用戶的每一部分需求，從板材、規格到從板材、規格到顏色，亮點以及可操作的滑行技巧。顏色，亮點以及可操作的滑行技巧。同時還通過滑雪板的信息介紹，分析了板材性能與用戶可能使用場景和需求進行了匹配分析消費決策場景案例：需求識別，產品匹配消費決策場景案例：需求識別，產品匹配提供深入的市場趨勢、消費者行為洞察及競爭格局市場趨勢、消費者行為洞察及競爭格局，為企業制定精準的商業策略提供支持。0101020203030404數據來源：社交媒體、市場調查、行業報告、消費者反饋等。信息發現信息發現推理分析推理分

127、析信息整合信息整合生成定制化的商業報告，幫助管理層理解市場格局、識別潛在機會和風險，做出明智決策。輸出報告輸出報告將不同來源的結構化和非結構化數據進行整合，形成全面的市場和消費者視角?；贏I推理模型，分析消費者行為、市場趨勢、競爭對手動態，預測未來商業機會市場趨市場趨勢預測勢預測競爭對競爭對手分析手分析消費者消費者行為行為分析分析產品市產品市場定位場定位應用場景應用場景4 4：商業研究，決策支持：商業研究，決策支持用戶需求用戶需求過去十年發達國家與發展中國家GDP前十名的iOS和Android的采用率，學習外語的百分比及移動普及率，要要求求DeepResearchDeepResearch給出

128、給出數據列表，并數據列表，并提出提出iOSiOS翻譯應用的市場建議翻譯應用的市場建議收集信息收集信息系統能夠自動篩選出相關的文獻資料。系統能夠自動篩選出相關的文獻資料。明確步驟及來源摘要明確步驟及來源摘要自動生成自動生成對比明晰的數據表對比明晰的數據表，提高工作效率。提高工作效率?？梢暬臄祿砀窨梢暬臄祿砀裆山ㄗh報告生成建議報告01010202030304040505商業研究場景案例：市場洞察，優化策略商業研究場景案例：市場洞察，優化策略Deep Research技術架構技術架構基于基于OpenAI o3OpenAI o3模型模型支持多步驟策略實時調整支持多步驟策略實時調整與錯誤回溯與

129、錯誤回溯性能表現性能表現在在“人類最后考試人類最后考試”中準中準確率確率26.6%26.6%（O1O1模型的模型的三倍），三倍），5-305-30分鐘完成分鐘完成傳統數小時任務。傳統數小時任務。應用廣度應用廣度覆蓋學術、金融、消費、覆蓋學術、金融、消費、政策四大領域，案例已驗政策四大領域，案例已驗證跨領域適配性證跨領域適配性用戶體驗用戶體驗零門檻操作零門檻操作，用戶僅需輸用戶僅需輸入提示，系統自主規劃研入提示，系統自主規劃研究流程究流程競品分析：技術差異，性能對比競品分析：技術差異，性能對比通過百度網盤分享的文件：不同版本DeepResearch對比.zip鏈接:https:/ 提取碼:jjv

130、9-來自團隊自測數據定制化定制化 AI AI 研究研究工具工具復雜任務復雜任務自動化自動化行業定制化行業定制化AI賦能賦能金融金融：投資風險分析投資風險分析；醫療醫療：藥物藥物研發輔助研發輔助；法律法律：合同智能審核合同智能審核；制造業制造業：工藝優化等工藝優化等。行業知識庫整合行業知識庫整合匯聚行業專家經驗、案例數據匯聚行業專家經驗、案例數據；構構建領域知識圖譜建領域知識圖譜，為行業定制為行業定制AI模模型奠定基礎型奠定基礎?！癆I參謀參謀”賦能賦能7*24小時全天候服務小時全天候服務，快速響應行業快速響應行業專業問詢專業問詢，自主開展深度行業研究自主開展深度行業研究。端到端任務自動化端到端

131、任務自動化融合強化學習與推理技術融合強化學習與推理技術，實現多實現多步驟復雜任務的全流程自動化步驟復雜任務的全流程自動化，涵涵蓋財務、營銷、設計等關鍵領域蓋財務、營銷、設計等關鍵領域。自動化處理海量重復性任務自動化處理海量重復性任務，聚焦高價值創造性工作聚焦高價值創造性工作，大幅大幅降低運營成本降低運營成本,提升組織效率提升組織效率。人機共生新范式人機共生新范式重塑企業運營效能重塑企業運營效能簡化人機交互簡化人機交互,AI系統自主完成規系統自主完成規劃、執行、優化劃、執行、優化，實時響應動態實時響應動態需求變化需求變化,持續迭代持續迭代。AIGK+DeepResearchAIGK+DeepRe

132、search：定制化：定制化AIAI，自動化轉型，自動化轉型行業知識庫整合行業知識庫整合行業定制化行業定制化AI賦能賦能金融機構在評估投資項目時，需要快速識別潛在風險并做出決策。金融領域AI智能合同審核系統，減少人工審核的錯誤率，提升司法透明度。法律領域AI工藝優化平臺，幫助企業優化生產流程，降低成本并提升效率。制造業領域實施場景模型分析：金融行業投資風險智能預測金融公司：基于實時數據，智能預測投資項目的風險等級（高、中、低）。投資者：通過AI分析后，可獲得投資決策的個性化建議?！癆I參謀參謀”賦能賦能 金融機構決策支持：通過AI模型預測投資項目的風險等級，幫助銀行做出更精準的投資決策。投資者

133、個性化決策：基于AI分析后，可獲得特定投資標的的風險評分，進一步優化投資策略。數據來源：收集來自不同行業的數據源，包括但不限于企業財務報表、行業政策文件、專家報告等。將這些數據從多個平臺獲取，并進行清洗和預處理。企業財務報表 財務分析、資產負債表、利潤表等。行業政策文件 政策法規、行業趨勢、監管規定等。專家報告 宏觀經濟預測、市場前景分析、行業趨勢報告等。按照行業或主題對數據進行分類存儲，例如：快速響應能力：在各種行業需求瞬息萬變的情況下，“AI參謀”能夠提供即時的數據分析和決策支持，幫助客戶迅速定位問題并制定解決方案。自動化處理：系統通過算法自動識別異常數據、預測市場趨勢，并生成快速反應的建

134、議。智能化運營：傳統模式向數字化轉型數據驅動決策深入的數據支持和預測模型行業應用：行業應用：AIAI定制，自動化決策定制，自動化決策技術創新：流程自動，突破效能技術創新：流程自動，突破效能1.自動化處理與智能化決策 人機協同：優化人機交互界面，減少人為干預，提升效率。人機協作：支持多場景下的實時響應，確?？焖倬珳蕸Q策。2.深度行業研究與數據驅動 基于深度學習的行業趨勢預測模型，支持企業動態適應市場變化。數據驅動的人工智能模型，實現專業預測和戰略規劃。3.復雜任務的全流程自動化 融合強化學習算法，自動識別高風險場景并提供相應建議。深入分析數據，優化決策流程，確保全面覆蓋核心業務環節。自動識別任務

135、的基本要求和限制條件。使用強化學習算法跟蹤任務的狀態變化（如預算使用、產品數量等）。任務分析與狀態跟蹤 基于推理技術，實時預測未來的市場需求或用戶行為。根據預測結果優化資源分配和決策流程，確保高效性。動態預測與優化 通過數據反饋（如實際的使用情況）更新模型參數。進行持續優化，提升系統的適應能力和效率。反饋與迭代 端到端任務自動化端到端任務自動化 人機共生新范式人機共生新范式 重塑企業運營重塑企業運營效能效能 通過技術創新、優化結構和提升效率，實現企業的可持續發展。數字化轉型與高效管理 自動化任務：包括財務、營銷和設計等領域的重復性操作。通過算法和機器學習技術，自動識別高風險場景并提供相應的建議

136、或優化方案。智能化決策：融合強化學習與推理技術，實時預測和優化決策過程?；跀祿?，動態跟蹤任務的狀態變化（如預算使用、產品數量等）。自動化處理與智能化決策的突破 融合先進管理理念和技術手段，提升企業核心競爭力。高效操作減少人為錯誤，提高響應速度。成本下降：自動化減少人工干預中的固定成本。聚焦高價值創造性工作認知協作：異構智能，集群協作認知協作：異構智能，集群協作三階認知生成體系三階認知生成體系異構智能體集群 數據勘探者（5個垂直領域AI）邏輯架構師（3個推理引擎）批判審查團（2個逆向思維AI+人類專家接口）AIResearchAIResearch生成報告樣本：生成報告樣本：新能源汽車產業鏈投資

137、機遇分析新能源汽車產業鏈投資機遇分析封面封面生成標識：本報告由XXX智能體集群經17輪辯論達成共識時間戳：知識截止至2025-02-6 14:32:00引入優化引入優化agentagent：復雜任務，實現自動化：復雜任務，實現自動化 目前 AI 主要是”助手”角色，需要用戶提供明確指令，無法自主完成復雜任務?，F有 AI 工具 難以跨多個子任務自動執行，仍需人工介入。AI AI 自主任務規劃與執行自主任務規劃與執行(AI Agent)(AI Agent)AI 能夠自主分解任務、規劃步驟，并利用外部工具(如API、數據庫、自動化流程)執行任務。多多 AI AI 代理協作代理協作不同 AI 代理(市

138、場分析 Agent、法律審核 Agent、財務預測 Agent)可協同完成復雜任務，形成智能工作流。任務反饋任務反饋&自主學習自主學習AI 在執行任務后自動優化策略，使任務執行效果不斷增強。智能法律顧問智能法律顧問 A1 A1:自動讀取合同，分析潛在法律風險，生成修改建議，并與企業法務系統對接完成合規審查。企業企業 AI CEO:AI CEO:結合市場數據、財務數據，自動生成年度戰略規劃，并動態調整業務目標。智能招聘智能招聘 A1:A1:篩選簡歷、面試候選人(語音/視頻 AI 面試)、自動發送 offer，并完成 HR 系統錄入。增強知識圖譜：多維解釋，溯源路徑增強知識圖譜：多維解釋，溯源路徑

139、 金融風險評估與決策支持：金融風險評估與決策支持：通過結合金融知識圖譜和AIGK技術，AI能夠提供透明的決策過程和可解釋的投資建議，增強金融決策的信任度。醫療診斷與個性化治療：醫療診斷與個性化治療：利用醫學知識圖譜和AIGK推理，AI不僅給出治療方案，還能解釋每個建議背后的醫學依據，提升醫生和患者的信任?；糜X率過高，高價值信息過少，致使企業用戶難以信任 AI生成的行業研究和決策結果。結合 AI 生成知識(AIGK)與行業知識圖譜，使 AI具備強邏輯推理能力。知識圖譜增強知識圖譜增強 LLM(LLM+KG)LLM(LLM+KG)AI 在做出決策時，會提供基于知識圖譜的邏輯推理路徑，增強可解釋性?？山忉尩目山忉尩?AI AI 運行決策運行決策所有 AI 生成的內容提供可溯源數據，確保數據可信度?？勺匪莸目勺匪莸?AI AI 研究報告研究報告