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1、DeepSeek快速入門指北Top Journal Club頂 刊 研 習 社(醫生版)G E T T I N GS T A R T E DG U I D E毛 智關于DeepseekDeepseek問世后Nature連發3篇DeepSeek文章Deepseek應用界面Deepseek提問界面Deepseek應用界面Deepseek回復結果Deepseek提問生成缺點Deepseek提問界面問題一內容有些多、大、寬泛追問后，服務器忙問題二CONCENTS目錄頂刊研習社DeepSeek在醫學領域的應用場景DeepSeek簡介臨床科研的AI賦能醫生個人品牌建設醫護人員的實用指南醫學科普的AI助力風

2、險與挑戰未來展望PART 01DeepSeek簡介頂刊研習社AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）AIGCAIGC，即人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content），是繼專業生產內容（PGC，Professional-generated Content）、用戶生產內容（UGC，User-generated Content）之后的新型內容創作方式。02040103AIGC 從 20 世紀 50 年代開始發展，其興起源于深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求。與所有人工智能技

3、術一樣，AIGC 的能力由機器學習模型提供，這些模型是基于大量數據進行預先訓練的大模型。像人類一樣去思考解決問題AIGC 的發展歷程依利亞克組曲/1957年早期萌芽階段(1950s-1990s）由于技術限制，AIGC 僅限于小范圍實驗與應用。1957 年出現首支電腦創作的音樂作品，弦樂四重奏依利亞克組曲。這一時期，高成本及難以商業化導致資本投入有限，AIGC 無較多較大成績。AIGC 的發展歷程AI應用領域（1990-2010）沉淀累積階段(1990s-2010s）AIGC 從實驗性轉向實用性。2006 年深度學習算法取得進展，同時 GPU、CPU 等算力設備日益精進，互聯網快速發展，為各類人

4、工智能算法提供海量數據進行訓練。2007 年首部人工智能裝置完成的小說在路上問世2012 年微軟展示全自動同聲傳譯系統，主要基于“深度神經網絡”自動將英文講話內容通過語音識別等技術生成中文。AIGC 的發展歷程AI繪畫（2010-至今）快速發展階段2010-至今,深度學習模型不斷迭代，AIGC取得突破性進展。尤其在2022年，算法獲得井噴式發展，底層技術的突破也使得AIGC商業落地成為可能。其中主要集中在AI繪畫領域：2014年6月，生成式對抗網絡(Generative Adversarial Network，GAN）被提出。2021年2月，OpenAI推出了CLIP（Contrastive

5、Language-Image Pre-Training）多模態預訓練模型。2022年，擴散模型Diffusion Model逐漸替代GAN。什么是大語言模型（large language models)大語言模型（Large Language Model）大語言模型（Large Language Model）是指基于深度學習和人工智能技術構建的具有巨大參數量和復雜結構的自然語言處理模型。這種模型可以通過對大規模文本數據進行訓練，學習并理解自然語言的語法、語義和上下文信息，從而生成具有逼真性和連貫性的文本。大語言模型在各種自然語言處理任務中表現出色，包括機器翻譯、文本生成、問答系統等。近年來，隨

6、著計算能力的提升和模型架構的不斷優化，大語言模型在人工智能領域的應用得到了廣泛關注和應用。大語言模型能干什么？大語言模型的作用 工作助手 教學工具 寫論文、翻譯、潤色 回復審稿專家 做PPT 診斷 寫病歷醫學中大型語言模型的倫理和監管挑戰內容來源：Lancet Digit Health 2024;6:e42832大語言模型文獻閱讀提示語請 你 按 照 以 下 大 綱 分 別 整 理 這 些 論 文，每 整 理 完 一 篇，你 都 可 以 問 我 是 否 繼 續:一、基本信息記錄1.論文標題:記錄完整的論文標題。2.作者與合著者:列出所有作者及其所屬機構。3.發表期刊/會議:注明論文發表的具體期

7、刊名稱、卷期號、頁碼，或者會議全稱、年份及地點。4.發表時間:記錄論文的出版年份。5.DOI/URL:如果有DOI號或者網頁鏈接，確保記錄下來便于后期查找。二、摘要與關鍵詞1.摘要摘錄:簡要概述論文的主旨內容，包括研究的目的、方法、主要結果和結論2.關鍵詞:列出論文中使用的關鍵詞或主題詞。三、研究背景與目的1.研究背景:記錄作者為何開展這項研究，涉及的領域現狀，存在的問題或空白2.研究目的:明確論文試圖解答的問題或達到的目標四、文獻綜述與理論框架1.文獻回顧:梳理作者對該領域前人研究成果的評述和引用。2.理論依據:記錄論文基于的理論、模型或假設。五、研究方法與設計1.研究方法:詳述論文所采用的

8、研究方法和技術路線。2.數據來源與處理:記錄數據收集方式、樣本量、數據處理和分析方法。六、研究結果與分析1.主要結果:摘錄關鍵數據、圖表及其解釋。2.結果討論:記錄作者對研究結果的解讀、比較和分析。七、結論與創新點1.研究結論:歸納論文得出的主要結論。2.創新點與貢獻:明確指距論文在理論或實踐上的創新之處。八、局限與建議 1.研究局限:記錄作者提及的研究局限和不足之處2.未來研究方向:整理作者對未來工作的建議或展望。大語言模型(LLMs)用于電子健康記錄(EHR)存在的問題內容來源：N Engl J Med.2024 Oct 31;391(17):1561-1564.EHR 與 LLMs 應用

9、現狀：電子健康記錄改變醫療實踐，醫生在電腦記錄與查閱上耗時多，引發職業倦怠等問題。LLMs 因能處理和生成類人文本，在醫療領域應用廣泛，從信息處理到復雜診斷推薦都有涉及，雖部分醫生認為用于復雜任務風險高，但信息處理任務被視為低風險，受醫生和醫療機構關注。大語言模型(LLMs)用于電子健康記錄(EHR)存在的問題內容來源：N Engl J Med.2024 Oct 31;391(17):1561-1564.LLMs 用于 EHR 的風險：一、降低病歷信息質量，存在虛構內容風險，影響信息準確性，且即便無錯誤也可能降低信息價值；二、削弱臨床推理，記錄病歷是臨床推理的重要部分，使用 LLMs 可能破壞

10、這一過程；三、阻礙未來 AI 模型發展，若病歷信息不準確，會影響 LLMs 在決策支持等方面的應用；四、固化 EHR 現狀，EHR 供應商可能僅將 LLMs 用于維持現有系統，而非創新改進。5種大語言模型(LLMs)在重癥監護問題上的評估研究這篇論文（右圖）通過對5種大語言模型（LLMs）在重癥監護問題上的評估研究：1.高準確率和一致性：所有測試的LLMs在回答歐洲重癥監護考試水平的問題時，都展現出較高的準確率和一致性。在實踐考試中，5種模型里有4種表現優于人類醫生，這表明LLMs在重癥監護領域有潛在的應用價值。2.模型性能差異：GPT-4o在準確率和一致性方面表現最佳，但它也是成本最高的模型

11、，意味著更高的能源消耗。而GPT-4o-mini雖然準確率比GPT-4o低10.3%，但成本極低，在平衡能源消耗和性能方面效率最高。3.局限性與安全隱患：所有模型都存在始終給出錯誤答案的情況，這在重癥監護這種高風險領域中會引發嚴重的安全問題。因此，在臨床環境中使用LLMs之前，需要進行更全面、持續的評估，尤其是關注其臨床推理能力，以確保安全、合理地應用。LLMs 生成可讀的 ICU 住院總結對比內容來源：Intensive Care Med Exp.2024 Aug 16;12(1):71.從 ICU 患者文本記錄中提取關鍵信息并生成出院總結(ChatGPT、GPT-4 API 和Llama

12、2)(如圖)LLMs 能生成可讀的 ICU 住院總結，GPT-4 API 表現最佳，但在臨床廣泛應用前需進一步優化，確保準確記錄所有臨床有意義的事件?；糜X的檢測：語義熵方法內容來源：Nature.2024 Jun;630(8017):625-630.語義熵方法能檢測出因 LLM 知識缺乏導致的重要一類幻覺，無需領域知識，有望應用于其他自然語言處理任務。但該方法不能解決 LLM 因訓練目標導致的系統性錯誤問題，未來可擴展到更多輸入變化場景，為 LLM 的可靠應用提供支持。文章：使用語義熵檢測大型語言模型中的幻覺大語言模型在臨床決策中的不足基于 MIMIC-IV 數據庫，構建了含 2400 例真實

13、患者病例、4 種常見腹部疾病的 MIMIC-CDM 數據集，并設計模擬臨床環境的評估框架。研究對 Llama 2 等多種開源 LLMs 進行測試，發現它們在診斷準確性上顯著遜于臨床醫生，且存在不遵循診斷和治療指南、難以正確解釋實驗室結果、指令遵循能力差等問題。這表明當前 LLMs 不適合自主臨床決策，研究提供的數據集和框架能為后續研究提供方向。結論：無法準確診斷所有疾病，診斷表現顯著遜于醫生，也不能遵循診斷和治療指南，還無法解釋實驗室結果。此外，其難以融入現有工作流程，因為經常不遵循指令，對患者健康構成嚴重風險。醫療大語言模型的風險：易受有毒數據的攻擊研究結果：1.網絡規模數據集包含易受攻擊的

14、醫學信息：在 The Pile 數據集中，27.4%的醫學概念存在于易受數據中毒攻擊的子集，如 Common Crawl。2.數據中毒對模型的影響：僅用 0.001%的錯誤信息替換訓練數據，模型生成有害內容的頻率就顯著增加；中毒模型在基準測試中的表現與未中毒模型相當，現有基準測試無法檢測數據中毒。3.知識圖譜檢測錯誤信息的性能：基于知識圖譜的防御算法能有效檢測中毒模型生成文本中的錯誤信息，F1 分數達 85.7%，召回率 91.9%。內容來源：Nat Med.2025 Feb;31(2):618-626.CKLE架構CKLE架構文章提出CKLE框架，通過從大語言模型中提取跨模態知識并學習多模態

15、電子健康記錄，解決LLM應用于健康事件預測的挑戰，在心力衰竭和高血壓預測任務上超越基線模型，且在有限標簽數據下表現良好，還能挖掘重要醫學特征。CKLE架構（Contrastive Knowledge distillation based on Language model Embeddings），是一種用于健康事件預測的框架。該框架旨在解決利用大語言模型（LLM）進行健康事件預測時面臨的挑戰，有效整合 LLM 知識和多模態電子健康記錄（EHR）數據。內容來源：Sci Rep.2024 Dec 28;14(1):30675.預訓練階段：利用無標簽數據（Unlabeled data）和專有數據（P

16、roprietary data），通過自監督學習（Self-supervised learning）的方式，在沒有人類參與的情況下訓練基礎模型（Base model）。這個階段讓模型學習到通用的語言知識和模式。微調階段：引入了人類反饋學習（Human feedback learning），使用特定的窄數據集（Narrow datasets）對基礎模型進行進一步訓練，使其更適應特定的任務和領域。這個過程中有人類參與，通過給予反饋來優化模型，得到微調模型（Fine-tuned model）。提示學習階段：通過間接和直接提示（Indirect and direct prompts），結合具有專業知識

17、的人類參與，對微調模型進行提示學習（Prompt-based learning），最終得到增強模型（Augmented model）。這個階段能讓模型更好地響應各種具體的指令和問題。大語言模型（LLMs）的訓練過程主要包括預訓練（Pretraining）、微調（Fine-tuning）和提示學習（Prompting）三個階段：大語言模型(LLMs)的訓練過程內容來源：Ann Intern Med.2024 Feb;177(2):210-220.通用大語言模型和生物醫學大語言模型通用大語言模型（左側）/生物醫學大語言模型（右側）通用大語言模型：圖左側區域呈現，包括Claude（175B）、GPT

18、-3（175B）、Vicuna（13B）等。圓圈大小代表模型的參數規模，不同顏色標識模型的研發主體，如GPT來自OpenAI。這些模型適用于廣泛領域，但并非專為醫學定制。生物醫學大語言模型：圖右側區域呈現，像BioGPT-Large（1.5B）、BioMedLM（2.7B）等。部分模型標注了訓練數據來源，如BioBERT基于學術論文訓練，ClinicalBERT基于電子健康記錄訓練。Flan-PALM和Med-PALM參數規模達540B，且與生物醫學領域有所關聯。圖底部還用不同顏色標識了常見模型系列，幫助直觀區分不同來源的模型。內容來源：Ann Intern Med.2024 Feb;177(

19、2):210-220.（General-Purpose LLMs）（Biomedical LLMs）人工智能不同子領域之間的關聯內容來源：JAMA Surg.2024 Apr 1;159(4):445-450.大語言模型深度學習機器學習人工智能大語言模型的倫理問題與局限性內容來源：JAMA Surg.2024 Apr 1;159(4):445-450.使用 LLMs 可能導致患者和醫生數據泄露風險，因為電子健康記錄（EHR）數據接入和平臺數據存儲管理存在安全隱患。美國缺乏全面的數據隱私法，在使用 AI 處理患者數據時，難以保障患者的知情權和選擇權，也難以協調數據使用與患者撤回同意的權利。LLM

20、s 輔助患者教育可能提供錯誤信息，且其本身未經 FDA 批準，醫生使用時可能面臨責任界定難題，醫療決策過度依賴可能引發風險。01數據隱私02知情同意03患者安全增加了學術研究和教育中的抄襲、作弊風險，破壞學術誠信，還可能導致權力不平衡和就業問題。04學術不端訓練數據可能存在種族、性別等偏見，導致生成不準確信息，影響醫療公平性，訓練時需考慮多因素避免偏見。05算法偏見臨床醫生應將大語言模型作為輔助工具，增強自身臨床推理能力，而非逐漸讓其承擔臨床責任。在使用時，醫生需作為保障環節，合理部署和監督，并將其信息與自身臨床推理結合。醫療領域應用大語言模型需謹慎平衡，一方面要利用其提升醫療服務，將其納入醫

21、學教育；另一方面要像監管醫療器械和藥品一樣對其進行監督和規范，以降低風險。大語言模型在醫療領域的正確應用方式大語言模型在應用中的挑戰收集門診護士與患者的真實對話數據開發特定地點提示工程聊天機器人 SSPEC，并建立護士-SSPEC 協作模型，經隨機對照試驗驗證，該模型可提高患者滿意度、減少重復問答和負面情緒，為 LLMs 在醫院門診接待中的應用提供了有效范例。面對的挑戰：1.患者信任問題2.護士依賴風險3.回應安全分級4.隱私保護難題5.模型公平性考量6.應用場景局限大型語言模型在醫學腫瘤學考試問題上的表現內容來源：JAMA Netw Open.2024 Jun 3;7(6):e2417641

22、.DeepSeek：顛覆出圈，霸榜熱議截至1月30日，DeepSeek在168個國家位居下載榜第一名。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。更多進展英偉達、微軟、亞馬遜等國際巨頭紛紛接入DeepSeek。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。DeepSeek發布后在1月27日迅速登頂美國下載榜首。DeepSeek R1引發全球關注DeepSeek發展節點DeepSeek成立2023.7推出670億參數的通用大模型DeepSeek LLM，包括7B和67B的base及chat版202

23、3.11.29發布新一代推理模型DeepSeek-R1，性能與OpenAI的o1正式版持平，并開源2025.01.20首個開源代碼大模型DeepSeek Coder發布2023.11.02發布總參數達6710億的 DeepSeek-V3，采用創新 MoE架構和FP8混合精度訓練，訓練成本大幅降低2024.12.26DeepSeek介紹AI+國產+免費+開源+強大性能對齊OpenAl-01正式版DeepSeek-R1在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩 OpenAlo1正式版。DeepSeek是一家專

24、注通用人工智能（AGI）的中國科技公司，主攻大模型研發與應用。DeepSeek-R1是其開源的推理模型，擅長處理復雜任務且可免費商用。降低了使用門檻。各類AI模型與deepseek r1 數據對比DeepSeek可以做什么？Deepseek R1 能力圖譜直接面向用戶或者支持開發者提供等應用場景:智能對話 文本生成 語義理解 計算推理 代碼生成補全支持聯網搜索與深度思考模式支持文件上傳 能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容DeepSeek功能-文本生成文本創作文章/故事/詩歌寫作營銷文案、廣告語生成社交媒體內容（如推文、帖子）劇本或對話設計摘要與改寫長文本摘要(論文、報告)文本簡化(降低復雜

25、度)多語言翻譯與本地化結構化生成表格、列表生成（如日程安排、菜譜）代碼注釋、文檔撰寫DeepSeek功能-自然語言理解與分析語義分析01語義解析情感分析（評論、反饋）意圖識別（客服對話、用戶查詢）實體提?。ㄈ嗣?、地點、事件）文本分類02文本分類主題標簽生成（如新聞分類）垃圾內容檢測知識推理03知識推理邏輯問題解答（數學、常識推理）因果分析（事件關聯性）DeepSeek功能-編程與代碼相關代碼生成根據需求生成代碼片段（Python、JavaScript）自動補全與注釋生成技術文檔處理API文檔生成代碼庫解釋與示例生成代碼調試錯誤分析與修復建議代碼性能優化提示DeepSeek功能-常規繪圖Reac

26、t圖表折線圖柱狀圖餅圖散點圖雷達圖組合圖表Mermaid圖表流程圖時序圖類圖狀態圖實體關系圖思維導圖SVG矢量圖基礎圖形圖標簡單插圖流程圖組織框架圖DeepSeek-創新推動領域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。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。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

27、化的需求，提升在各領域的應用效果。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、物流配送等領域的應用。技術創新推動DeepSeek-垂直深耕領域0504030201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。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，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

28、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。教育領域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。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。DeepSeek和其他模型比較-性能優勢特性/模型DeepSeekOpenAI GPT-4Google GeminiA

29、nthropic Claude語言理解與生成在中文語境下表現優于GPT-4，生成文本更符合中文表達習慣英文任務表現優異，但中文任務偶爾出現語義偏差多模態任務表現突出，純文本生成稍遜生成內容安全性高，但靈活性和創造力稍顯不足推理與邏輯能力在數學和邏輯推理任務中表現出色，超越GPT-4推理能力強，但偶爾出現“幻覺”問題多模態推理任務表現優異，純文本推理稍顯不足推理任務表現中規中矩，生成內容更加謹慎計算效率與資源消耗計算效率高，適合資源有限的環境模型規模大，計算資源需求高，部署成本高模型規模大，計算資源需求高計算效率較好，但生成速度略慢應用場景智能客服、內容創作、教育輔助、數據分析等，高效且靈活，支

30、持多種語言內容創作、代碼生成、學術研究等，部署成本高多模態任務（如圖像描述、視頻分析），適合多媒體應用法律咨詢、醫療輔助等高安全要求場景用戶體驗界面簡潔易用，支持多種語言和定制化功能，響應速度快功能豐富，但響應速度較慢界面注重多模態交互，純文本任務稍遜界面簡潔，但生成速度慢DeepSeek和其他模型比較-精度優勢Deepseek與其他模型精度比較該項測試包括3000多個多項選擇題和簡答題，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。數據來源：https:/ Studio秘塔AI、納米AI等應用倉庫直接下載http:/S網頁版MAI助手T手機APP推理模型與通用模型優劣對比Dee

31、pSeek-R1，GPT-o3 推理模型通用模型GPT-3、GPT-4（OpenAI）優勢領域數學推導、邏輯分析、代碼生成、復雜問題拆解文本生成、創意寫作、多輪對話、開放性問答劣勢領域發散性任務(如詩歌創作)需要嚴格邏輯鏈的任務(如數學證明)性能本質專精于邏輯密度高的任務擅長多樣性高的任務強弱判斷并非全面更強，僅在其訓練目標領域顯著優于通用模型通用場景更靈活，但專項任務需依賴提示語補償能力CoT鏈式思維CoT鏈式思維的出現將大模型分為了兩類了解它們的差異有助于根據任務需求選擇合適的模型，實現最佳效果。概率預測（快速反應）模型CoT鏈式思維鏈式推理（慢速思考）模型適合快速反饋處理即時任務通過推理

32、解決復雜的問題概率預測與鏈式推理優劣對比概率預測與鏈式推理優劣對比圖推理模型與通用模型的區別推理模型與通用模型的區別通用模型推理模型簡潔需顯式引導推理步驟（如通過CoT提示），否則可能跳過關鍵邏輯提示語更簡潔，只需明確任務目標和需求（因其已內化推理邏輯）步驟依賴提示語補償能力短板（如要求分步思考、提供示例）無需逐步指導，模型自動生成結構化推理過程（若強行拆解步驟，反而可能限制其能力）Deepseek應用功能編程與代碼相關常規繪圖自然語言理解與分析 文本生成Deepseek應用功能網頁鏈接：https:/DeepSeek三種模式的適配性DeepSeek三種模式的適配性名稱標號模型類別特征任務特點

33、基礎模型V3通用模型高效便捷、大多數任務規范性深度思考R1推理模型復雜推理和深度分析任務，如數理邏輯推理和編程代碼開放性聯網搜索RAG檢索增強知識庫更新2024.07過程驅動 VS 結果驅動聰明聽話VS 沒那么聽話DeepSeek完整訓練過程DeepSeek完整訓練過程郭震使用超級助理團的秘訣-咒語（Prompt Engineering）是擁有超級助理團隊？還是靠眼神？No！學會使用Prompt Engineering基本技巧即可！提示語基本技巧從簡單開始指令具體性避免不精確性可參考提示工程指南網站：https:/www.promptingguide.ai/zh提示語官方文檔提示語的官方文檔靈

34、感:https:/api- 提示庫提示語設計框架-RTGO（Role-Task-Goal-Objective）RTGO（Role-Task-Goal-Objective）是一種簡單高效的提示語設計框架，適用于大多數場景：Task任務Role角色Goal目標Objective操作要求示例：分析近三年心臟病學研究的增長趨勢，并提供圖表支持。具體描述任務內容包含背景信息和明確要求示例：經驗豐富的心內科醫生、國際頂級期刊編輯等。定義AI的專業角色示例：生成一份包含關鍵數據和趨勢解讀的報告。明確期望達成的效果設定可衡量的成功標準示例：報告需包含不少于3張圖表，使用專業術語，語言風格正式。提出詳細的格式和

35、內容規范RTGODeepSeek提問法則明確需求Define requirements指定格式Designated format控制長度Control length提供背景Provide backgroundDeepSeek的部署DeepSeek提供了多種靈活的部署方式，包括本地部署、企業級私有化部署以及云部署等，以滿足不同用戶的需求。本地部署：適合個人開發者和小團隊，通過工具如Ollama或GPUStack實現單機部署。GPUStack支持一鍵安裝部署，兼容Linux、macOS和Windows全平臺，并支持多種硬件資源。桌面端應用：通過桌面端工具快速部署，支持多模態模型、圖像生成模型、語音

36、模型等01本地部署私有化部署：企業級部署注重安全性、高性能和自主可控。支持多機分布式推理，可運行超大規模模型國產硬件適配：DeepSeek已適配包括昇騰、海光、摩爾線程等在內的國產GPU，支持在國產硬件上實現自主可控的私有化部署。高并發與低延遲：在高并發場景下，火山引擎等平臺通過優化推理引擎，支持高達500萬TPM的并發量，并將延遲降低至30ms。02企業級部署通過云平臺（如火山引擎）部署，支持大規模并發請求，并提供實時聯網內容支持03云平臺部署DeepSeek的部署-本地部署01首先打開ollama官網:https:/02下載，一步步安裝即可。CMD命令窗口運行，啟動deepseek-r1模

37、型：ollama run deepseek-r1:7b03根據自己顯卡大小，選擇對應的參數規模DeepSeek的部署-本地部署在本地部署的基礎上，通過安裝PageAssist插件實現聯網搜索功能。安裝完成后，在設置中選擇合適的搜索引擎，并調整搜索結果的數量，最后在聊天框下方打開“搜索互聯網”開關即可。在本地部署和聯網搜索的基礎上，通過運行以下命令下載文本嵌入模型：ollama pull nomic-embed-text然后在設置中選擇文本嵌入模型，并保存。接著在左側菜單中選擇“管理知識”，添加本地資料并提交，完成知識庫的搭建。聯網搜索功能配置知識庫搭建DeepSeek-建立知識庫https:/

38、cherry- 計算成本 數據偏見 實時更新 數據安全 個人隱私 惡意輸出PART 02DeepSeek在醫學領域的應用場景頂刊研習社DeepSeek-臨床應用場景不同科室的醫生可以根據自己的需求，用簡單明了的方式輸入指令：身份描述（是哪個科室的）+場景表述（現在遇到什么情況）+任務目標（希望DeepSeek幫我完成什么任務）+約束條件（有沒有特別的要求，選填）舉例：心血管內科身份描述：心血管內科醫生場景：患者為65歲男性，有高血壓病史，近期因心悸、頭暈就診。心電圖顯示頻發室性早搏，偶有短陣室速，動態心電圖提示24小時室性早搏1 500次。目前患者在門診等待進一步評估。任務目標：請評估該患者心

39、律失常的病情嚴重程度，并制定后續治療方案，包括藥物治療和可能的介入治療建議。約束條件：輸出內容需包含病情評估、治療方案及預后提示，語言風格需專業且簡潔，適合門診醫生快速參考。DeepSeek-臨床應用場景舉例：骨科身份描述：骨科醫生場景：患者為70歲女性，因股骨頭壞死行全髖關節置換術，術后第3天?；颊吣壳霸诓》?，需要康復指導。任務目標：請提供術后康復訓練計劃，包括關節活動度訓練、負重指導等，并說明康復過程中的注意事項。約束條件：輸出內容需包含康復訓練計劃及注意事項，語言風格需簡潔明了，適合病房護士和患者家屬參考。舉例：檢驗科身份描述：檢驗科醫生場景：患者為40歲男性，體檢發現白細胞1210/L

40、，中性粒細胞百分比80%，血紅蛋白100 g/L，血小板20010/L?；颊吣壳霸陂T診，需要進一步檢查。任務目標：請分析血常規異常結果的可能原因，并建議進一步檢查項目，以明確病因。約束條件：輸出內容需包含可能病因分析及后續檢查建議，語言風格需專業且簡潔，適合門診醫生參考。DeepSeek-病例助手在使用DeepSeek生成病歷時，一是輸入主訴要盡量詳細，包括癥狀、持續時間、伴隨癥狀等，這樣能生成更準確的病歷框架。比如，詳細主訴應為“患者女，48歲，突發劇烈頭痛30分鐘，伴惡心、嘔吐，既往有高血壓病史”，而不是簡單說“患者女，48歲，頭痛”。二是使用優化指令，明確告訴DeepSeek輸出結果需要

41、包含哪些內容，比如“生成包含鑒別診斷的病歷模板，重點突出神經系統檢查和影像學檢查”，而不是簡單說“生成病歷模板”，這樣輸出的病歷模板會更符合實際需求。DeepSeek-科研利器1.科研數據分析身份描述：醫學研究者場景：我正在進行一項關于心血管疾病患者預后因素的研究，已經收集了患者的臨床數據（包括年齡、性別、血壓、血脂等指標）并存儲在Excel表格中。任務目標：請DeepSeek對這些數據進行清洗，糾正明顯的錯誤數據（如年齡異常值），計算各項指標的平均值、中位數和標準差，并生成柱狀圖展示不同性別患者的平均血壓差異。約束條件：輸出結果需包含數據清洗后的表格、統計分析結果和可視化圖表，語言風格需簡潔

42、明了，適合科研人員快速查看。DeepSeek-科研利器2.文獻整理身份描述：醫學博士研究生場景：我正在撰寫關于阿爾茨海默病早期診斷的綜述論文，已經收集了大量相關文獻（包括PDF和Word格式）。任務目標：請DeepSeek提取這些文獻中的核心要點，包括研究背景、方法、主要結果和結論，并為每篇文獻生成簡短的摘要。同時，將所有文獻的核心內容整理成一個Word文檔，方便我進一步分析和引用。約束條件：輸出內容需包含文獻摘要和核心要點，語言風格需專業且簡潔，適合學術寫作。DeepSeek-科研利器3.論文潤色身份描述：臨床醫學研究者場景：我剛剛完成了一篇關于新型糖尿病治療方法的研究論文，初稿是用中文撰寫

43、的。任務目標：請DeepSeek將我的論文中文初稿翻譯成英文，并潤色成符合SCI期刊要求的學術語言。特別關注以下幾個方面：將實驗步驟改寫為學術被動語態，優化論文結構，確保語言流暢，術語一致，并提供可能的引用建議。約束條件：輸出內容需包含潤色后的英文摘要和正文。DeepSeek-醫學科普新機遇近年來，國家大力倡導醫學科普工作，旨在提升公眾的健康素養和疾病預防意識。然而，醫學科普的開展面臨諸多挑戰。一方面，醫學知識的專業性強，涉及領域廣泛且更新速度快，普通人難以全面掌握。另一方面，一些科普內容語言風格晦澀，甚至直接摘抄自古代藥典，解釋與轉譯不到位，導致公眾理解困難。此外，部分醫學科普與廣告營銷界限

44、模糊，可能挑戰科普的專業權威性。針對這些挑戰，DeepSeek的出現為醫學科普帶來了新的機遇。DeepSeek-醫學科普新機遇復雜知識簡化醫學知識的專業性常常讓人望而卻步。但通過DeepSeek，我們可以將這些復雜知識轉化為通俗易懂的語言。例如，當需要向大眾科普“血糖是如何調節的”時，可以向DeepSeek輸入“用適合理解的語言，解釋人體血糖是如何保持平衡的”。經過轉化后的內容，可以用簡單有趣的語言向大眾科普。為了讓科普內容更具生動性和說服力，DeepSeek可以生成相關的案例。比如在講解“糖尿病的危害”時，可以結合自己的臨床經驗讓DeepSeek生成“一位糖尿病患者因血糖控制不佳引發并發癥”

45、的具體案例。案例中可以詳細描述患者的生活習慣（如高糖飲食、缺乏運動等）、癥狀表現（如多飲、多尿、視力下降等）以及治療過程（如胰島素注射、血糖監測、飲食調整等）。通過真實的案例，大眾能夠更直觀地感受到糖尿病的危害，從而增強科普內容的可信度和吸引力。案例生成DeepSeek-醫學科普新機遇在線答疑在社交媒體或線上平臺進行健康科普時，實時互動是增強科普效果的重要方式。借助DeepSeek，可以實時回答觀眾的問題。對于一些常見問題，如“過敏了怎么辦”等，DeepSeek可以快速給出準確且通俗的答案。例如，它可以解釋說：“過敏是因為身體對某些物質（如花粉、灰塵等）產生了過度反應。如果過敏了，首先要遠離過

46、敏原，然后可以服用抗過敏藥物，比如氯雷他定，但最好在醫生指導下使用?！贬t生再結合實際情況進行補充和完善，這樣既能保證答案的準確性，又能滿足大眾的即時需求。不同人群對健康知識的需求各有不同。利用DeepSeek可以根據人群的特點，如年齡、性別、職業等，提供個性化的科普內容。例如，為學生群體提供“如何預防近視”的知識，包括正確的用眼姿勢、定時休息眼睛、多吃富含維生素A的食物等；為孕婦提供“孕期營養與保健”的知識，如合理搭配飲食、定期產檢、避免接觸有害物質等。這種針對性的健康知識，能夠更好地滿足不同人群的實際需求，提高科普的有效性和實用性。個性化科普DeepSeek-醫療知識檢索我們還可以把Deep

47、Seek當做檢索助手，DeepSeek能夠快速檢索最新的醫學文獻和臨床指南，并提供精準的解讀和分析。DeepSeek提供了基礎模型（V3）、深度思考（R1）和聯網搜索三種模式以滿足不同需求?；A模型（V3）自2024年12月升級后性能大幅提升，知識更新至2024年7月，能夠快速回答日常百科類問題；深度思考（R1）作為深度推理模型，知識更新至2025年1月20日，擅長解決復雜推理和深度思考問題；聯網搜索則基于RAG技術，結合互聯網實時搜索結果，能夠回答任何時間的問題。DeepSeek-快速檢索最新醫學文獻和臨床指南DeepSeek能夠迅速獲取最新的醫學文獻和臨床指南，為醫學專業人士提供權威的參考

48、。例如：輸入“2024年歐洲心臟病學會（ESC）高血壓指南更新要點”，DeepSeek可以立即提供詳細的指南解讀，包括最新的診斷標準、治療建議和臨床實踐要點。這種功能對于醫生在日常工作中快速了解最新的醫學進展至關重要。使用技巧使用關鍵詞組合進行檢索，可以幫助DeepSeek快速定位到最相關的文獻和指南。例如：輸入“2024年美國臨床腫瘤學會（ASCO）指南，乳腺癌，HER2陽性，治療方案”，DeepSeek可以快速提供最新的乳腺癌治療指南中關于HER2陽性患者的治療建議，包括靶向治療藥物、化療方案和手術時機等。PART 03臨床科研的AI賦能頂刊研習社機遇篇：DeepSeek如何為醫學科研按下

49、“快進鍵”？加速藥物研發：從“十年磨一劍”到“精準狙擊”傳統藥物研發耗時長、成本高，而DeepSeek通過自然語言處理（NLP）技術，能快速解析海量文獻與患者數據，優化臨床試驗設計。例如：精準匹配受試者：通過分析電子健康記錄（EHR），AI可篩選出符合入組標準的患者，縮短試驗周期。預測藥物反應：結合基因組數據，模型可預測癌癥患者對特定化療方案的敏感性，減少試錯成本。虛擬藥物篩選：類似AlphaFold的蛋白質結構預測技術，DeepSeek或可加速靶點發現，推動類似“AI設計新藥”的突破。機遇篇：DeepSeek如何為醫學科研按下“快進鍵”？提升臨床決策：從“經驗依賴”到“數據驅動”醫生日常工作

50、中，DeepSeek已展現強大輔助能力：智能病歷助手：將病歷撰寫時間從30分鐘壓縮至10分鐘，結構化模板自動生成主訴、診斷依據等關鍵信息。個性化診療方案：輸入患者基本信息，AI可生成定制化健康指導（如飲食、運動方案），提高患者依從性。多模態診斷支持：DeepSeek開源模型可融合CT影像、病理切片等數據，未來或實現“全維度病情分析”。機遇篇：DeepSeek如何為醫學科研按下“快進鍵”？優化資源管理：破解“醫療資源不均衡”難題流行病預警：通過分析社交媒體與醫療報告數據，AI可提前預測傳染病暴發趨勢（如流感、COVID-19），輔助制定防控策略。動態資源調度：預測各地區藥品需求、急診負荷，優化三

51、甲醫院床位分配，緩解“看病難”問題。機遇篇：DeepSeek如何為醫學科研按下“快進鍵”？推動科研范式轉型：從“單點突破”到“全局智能”文獻綜述革命：研究者借助DeepSeek，可在3天內完成原本需數周的文獻梳理，快速定位研究熱點?？鐚W科知識整合：模型通過醫學、生物學、化學等多領域數據訓練，助力突破學科壁壘，例如探索基因突變與疾病表型的復雜關聯。機遇篇：DeepSeek如何為醫學科研按下“快進鍵”？數據隱私與合規性：在“效率”與“安全”間走鋼絲醫療數據涉及敏感個人信息，需嚴格遵守個人信息保護法與數據安全法。例如：數據脫敏難題：如何在不損失信息價值的前提下，實現患者身份匿名化？跨境數據流動：國際

52、合作研究中，需平衡數據共享與本地化存儲的沖突。機遇篇：DeepSeek如何為醫學科研按下“快進鍵”？模型可解釋性：打破“黑箱”困局醫生日常工作中，DeepSeek已展現強大輔助能力：智能病歷助手：將病歷撰寫時間從30分鐘壓縮至10分鐘，結構化模板自動生成主訴、診斷依據等關鍵信息。個性化診療方案：輸入患者基本信息，AI可生成定制化健康指導（如飲食、運動方案），提高患者依從性。多模態診斷支持：DeepSeek開源模型可融合CT影像、病理切片等數據，未來或實現“全維度病情分析”。挑戰篇：DeepSeek背后的“未解之謎”跨學科協作壁壘：技術與醫學的“雙向奔赴”流行病預警：通過分析社交媒體與醫療報告數

53、據，AI可提前預測傳染病暴發趨勢（如流感、COVID-19），輔助制定防控策略。動態資源調度：預測各地區藥品需求、急診負荷，優化三甲醫院床位分配，緩解“看病難”問題。挑戰篇：DeepSeek背后的“未解之謎”臨床驗證與政策適配：從“實驗室”到“手術臺”的最后一公里流行病預警：通過分析社交媒體與醫療報告數據，AI可提前預測傳染病暴發趨勢（如流感、COVID-19），輔助制定防控策略。動態資源調度：預測各地區藥品需求、急診負荷，優化三甲醫院床位分配，緩解“看病難”問題。未來展望：技術與生態的“雙重進化”技術迭代方向多模態融合：整合文本、影像、基因組數據，構建“立體化”醫療知識圖譜。動態知識更新：建

54、立實時學習機制，同步醫學前沿進展（如新藥上市、診療指南更新）。生態共建路徑產學研合作：DeepSeek需與藥企（如恒瑞醫藥）、頂級醫院（如協和醫院）共建數據平臺，打通研發-臨床閉環。開源社區賦能：通過開源模型，吸引開發者共建醫療AI工具生態。實戰手冊：三大場景全程拆解-從0到1的課題孵化系統文獻攻堅術使用三階速讀法：預判提問：讓AI提取論文核心創新點與潛在缺陷。圖表解析：自動生成實驗設計邏輯圖，標注對照組設置盲區。批判思考：對比最新預印本研究結論，預警方法學過時風險。智能選題引擎輸入指令：基于本院肝膽外科現有病例庫，請生成5個符合以下條件的RCT研究課題：創新性3分（參照JAMA評分標準）；樣

55、本量需求200例；附帶預算測算模板，輸出結果自動標注可行性星級與所需倫理審查要點。場景一實戰手冊：三大場景全程拆解-從0到1的課題孵化系統基因數據分析輸入指令：將10萬例乳腺癌患者SNP數據與TCGA數據庫比對，篩選突變頻率5%且與預后顯著相關的位點（p0.01），5分鐘輸出可視化熱圖+統計學注釋。醫學影像分析流水線DeepSeek V3模型可本地部署（支持斷網運行）在CT/MRI圖像中：腫瘤體積測算誤差0.3mm，自動生成結構化報告框架。場景二實戰手冊：三大場景全程拆解-從0到1的課題孵化系統動態降重策略使用學術化改寫+同義庫替換+句式重組三級體系，查重率從38%降至7.2%，且保證學術邏輯

56、連貫性。摘要生成術示例指令：我的研究是二甲雙胍對結直腸癌肝轉移患者的免疫調節作用，請按JCO格式撰寫摘要，突出生存期改善數據（HR=0.67），限制在250詞以內；AI輸出直接滿足期刊語言風格要求。場景三高階應用：打造個人科研操作系統構建科室專屬數據庫：上傳歷年病例、指南、會議PPT，實現肝癌診療方案 調取2024版CSCO推薦用藥秒級響應，自動監測知識庫時效性，推送最新臨床證據更新。模塊1：知識庫定制01輸入：將本研究方案翻譯為FDA申報要求的CTD格式，重點標注藥代動力學數據，AI自動適配監管語言體系模塊2：跨學科協作網絡02科研競爭力分析：輸入個人成果清單，DeepSeek生成目標院校人

57、才引進匹配度報告，標注影響因子缺口與補強策略。模塊3：職業發展加速器03風險防控：AI時代的科研倫理守則敏感數據必須脫敏處理（如某三甲醫院2015-2020年肺癌病例代替真實名稱），禁用AI直接處理涉及患者隱私的原始數據。數據安全紅線嚴格核查AI生成內容的事實準確性（如藥物機制描述需對照UpToDate），重要結論必須經過人工臨床驗證。學術原創性保衛戰大語言模型在科研和寫作中的作用韓國生理藥理學雜志 Korean J Physiol Pharmacol 2024;28(5):393-401-使用基于LLM的工具搜索相關論文-使用與PDF文件連接的LLM機器人理解論文-基于參考文獻生成研究計劃大

58、綱文獻搜索-從LLM獲取分析想法和代碼片段-使用具有代碼執行功能的LLMS生成數據可視化數據分析-使用LLM的提綱結構-將LLM內容與個人筆記結合-撰寫初稿，迭代改進，使用LLM反饋撰寫文章-使用 LLM 評論模擬同行評審-生成標題、摘要、關鍵詞候選-使用LLM輔助撰寫求職信草稿編輯和完成輔助建立系統評價中的PICO檢索式01ChatGPT-3.5和ChatGPT-4被用于在正畸領域生成基于pico的搜索查詢，展示了它們幫助系統審查過程的能力。生成參考文獻的“幻覺”02使用ChatGPT-3.5生成50個醫學研究主題，并為每個主題創建研究方案，參考文獻的準確率為84%。輔助文獻計量分析此外，C

59、hatGPT-4被用于分析歐洲復蘇委員會會議上發表的2491篇摘要，突出了其在學術摘要文獻計量分析方面的能力及其對學術寫作和出版的潛在影響03生成摘要04ChatGPT-3.5展示了從臨床試驗關鍵字和數據表生成高質量摘要的能力，顯示出令人印象深刻的準確性和微小的錯誤。生成摘要示例提示語：撰寫一篇250字的關于兒童足底筋膜炎的摘要，包括標題、引言、方法、結果和討論部分，使用以下數據。添加2篇參考文獻。雙盲隨機對照試驗，比較口服潑尼松龍和安慰劑10天。意向性治療。安慰劑組89例，類固醇組88例。兒童年齡8-12歲。結果：1、3和6個月時足部功能恢復正常。無不良事件。生成摘要示例，右側為示例要求翻譯

60、生成摘要示例AI生成結果(右側由豆包AI生成)生成摘要的能力人類與人工智能生成的關節置換術文獻:對溝通、質量和作者來源的單盲分析05雖然ChatGPT-3.5可以生成的摘要很難與關節成形術領域的人類撰寫的摘要區分開來，但人類撰寫的摘要的質量明顯更好。生成摘要的能力06使用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4為隨機對照試驗撰寫摘要表明，盡管它們具有潛力，但質量并不令人滿意，這突出了生成式人工智能工具進一步開發和完善的必要性。生成摘要的能力使用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4為隨機對照試驗撰寫摘要表明，盡管它們具有潛力，但質量并不令人滿意，這突出了生成式人工智能工具進一步開發和完善

61、的必要性。07撰寫Case reports在2023年初進行的一項研究中，研究人員為頭頸外科相關的10個常見主題關鍵詞生成了50篇參考文獻，發現生成的參考文獻中只有10%是準確的然而，在一項比較多個基于llm的工具性能的研究中，ChatGPT-3.5在腎臟病參考生成方面的準確率為38%，優于Bing Chat(Microsoft Copilot的舊版本)和谷歌Bard(谷歌Gemini的舊版本)ChatGPT-4顯示出實質性的改進，耳鼻喉科主題的正確參考率達到74.3%生成被引最多的耳鼻喉科論文全文引用的準確率在73%87%之間文稿核對在手稿的 171 個錯誤中，ChatGPT-4 檢測到 8

62、6 個錯誤（50.3%），包括詞匯（N=36）、限定詞（N=27）、介詞（N=24）、大寫（N=20）和數字（N=11）。ChatGPT-4 對 72 個（83.7%）錯誤進行了適當的更正，而一些錯誤檢測不佳（例如，大寫 5%和詞匯 44.4%錯誤）有用，但不可全用。標題：ChatGPT-4在耳鼻喉科-頭頸外科手稿的校對中準確嗎？審稿一項相對較小的研究使用了21篇研究論文，并有2名人工審稿人和人工智能進行審稿評論，結果表明，雖然ChatGPT-3.5和ChatGPT-4.0與被接受的論文表現出良好的一致性，但它們對被拒絕的論文提供了過于積極的評論。一項前瞻性研究表明70%的學者發現人工智能評論

63、至少部分與人類評論一致，20%的學者認為人工智能反饋比人類評論更有幫助。人工智能生成的評論與人類評論者有31%-39%的重疊，而人與人之間的重疊為29%35%。大語言模型可以幫助審稿人對手稿產生意見和評論，潛在地減少審稿人的疲勞，并簡化同行評審過程。02040103內容來源：Diabetes Metab Syndr.2（糖尿病代謝綜合征）024;18:102946.同行評議的局限性02同行評議中對大語言模型的過度依賴可能導致語言壓縮和認知多樣性的減少，而認知多樣性是科學進步的重要因素。0103大語言模型可能缺乏深入的領域知識，特別是在醫學領域，可能無法檢測到具體細節中的微小錯誤。為了減輕這些問

64、題，在同行評審過程中，人為監督和最終決策仍然是必不可少的。給研究者的建議為了確保在醫學寫作中負責任地使用大語言模型，研究人員應優先驗證法學碩士生成內容的準確性和可靠性。最近一項關于最先進的LLM-GPT-4V的研究強調了這一領域的挑戰，雖然GPT-4V在新英格蘭醫學雜志(NEJM)圖像挑戰中的多選題準確性優于人類醫生，但即使答案是正確的，它也經常提出有缺陷的基本原理。標題：在多模態GPT-4醫學視覺專家級準確性背后的隱藏缺陷給研究者的建議在提高研究人員個人的研究能力方面，建議利用人工智能來生成建議或發人深省的問題，而不是生成答案。例如，與其要求LLM聊天機器人從大綱或想法列表中生成手稿，不如要

65、求指導和解釋如何改進手工制作的草稿。保持大語言模型使用的透明度是至關重要的，研究人員應該披露這些工具在研究和寫作過程中的使用情況，提供LLM的程度和性質的細節。開發一個協作的人-人工智能工作流，利用LLM的優勢，同時認識到它們的局限性，可以幫助優化輸出的質量。研究人員應該迭代地與大語言模型合作，并確保在每個步驟中都有適當的人為干預和監督。大語言模型+R語言繪圖網頁鏈接：https:/www.data-to- large，是非常好用的拓展插件。平替產品：秘塔AI如何用AI輔助智能搜集學術資料（提示語）搜集資料提示詞：你是一名優秀的科研助手，有十余年的工作經驗，成果斐然。請根據我提出的問題”*”，

66、查詢與之相關的最新英文資料。全面閱讀資料的內容，一步步思考后用簡體中文回答該問題。注意我不想聽任何陳詞濫調。所以你不要給我一個平庸的總-分-總式的總結。我希望你從文獻中找到那些能給讀者帶來信息增量與認知變化的觀點、論斷、數據和細節。不要著急，深吸一口氣，滿滿閱讀、理解、反思，甚至是找尋新的資料。當你感覺有信心已經找到合適的答案后，再開始回答。每一段首先提出你的論點，之后給出你的論證過程，后面提供證據(最好包括詳實的數據)，以及來源鏈接。資料引用要盡量保持多元化，不要輕易忽視掉某些信息來源。引用資料的時候，除了給出標準化的序號鏈接外，根據來源資料的元數據，采用 APA 格式也進行展示。-王樹義.

67、得到尋找研究方向提示詞你是一名優秀的資深科研項目負責人(PI)，完成過多項高水平基金項目。我需要你根據我的研究問題，一步步思考，充分挖掘你的經驗，用你最為有信心的方式，給出咨詢建議。如果是你要為了這個研究問題組建團隊，那么你需要招募的科研人員，具體的研究方向應該是哪些?對你給出的每一個研究方向，請詳細說明它與本研究課題的關聯，并且使用近期相關英文高水平研究成果加以印證。我要研究的問題是:-王樹義.得到確定具體研究問題提示詞你是一名 領域方向的優秀科研專家。根據用戶提供研究問題。首先搜索你研究方向與本課題相關的近期高水平英文研究，充分閱讀。之后執行以下步驟:1.根據你的經驗，為自己這位研究專家，

68、撰寫簡要的專業人物小傳。2.從你的獨特視角出發，就咱們的研究主題，提出3個高水平的新穎研究問題。對每個問題：1.確保該問題與你的研究方向一致，且不能與你能找到的任何高水平近期英文文獻相重疊。2.一步步思考，反思你提出問題的依據。3.為提出問題的質量打一個分數，要提供打分的分維度構成與合理性根據。-王樹義.得到如何用AI輔助驗證選題是否可行驗證選題提示詞：你是一名優秀的大學圖書館參考咨詢館員，善于根據文獻檢索智能評判用戶選題的新穎性和必要性。請你根據用戶提供的研究題目，在高水平英文文獻中找尋與之最為相關的篇目。然后仔細閱讀，一步步思考，對每一篇文獻，進行以下操作。1.判定該文獻和用戶研究題目的重

69、合程度，按照百分比打分，并且詳細說出理由;2.如果重合程度不是100%，說明用戶選題與該文獻之間的差異，并且說明該差異的研究價值最后，輸出你綜合評判該題目的新穎性評分，并且說明打分依據。用戶題目為 思考過程:a)該問題與我的研究方向高度相關，聚焦于AI對學習過程的影響b)現有研究多關注AI的應用方式，較少探討其對學生認知過程的深層影響，c)這個問題可能揭示AI輔助學習的潛在風險和機遇。-王樹義.得到DeepSeek輔助選題注意事項不要追求工作流的全自動，在學術科研過程中人的角色是不可替代的，用戶要保證始終主導。工作流步驟的合理拆分是非常重要的，只有這樣才能得到細致的結果。善用模板，能夠幫助我們

70、提升工作效率。-王樹義.得到DeepSeek輔助選刊投稿提示詞：你是資深國際醫學期刊編輯及醫學科學家，具備豐富的選刊投稿經驗。請根據我論文摘要信息來推薦5本適合的英文學術期刊。并從投稿成功概率、投稿發表周期、投稿難易程度、期刊在學科內影響力高低、投稿注意事項幾個角度來分析，并以表格形式輸出。摘要：DeepSeek輔助選刊投稿（AI生成結果）DeepSeek輔助文獻檢索DeepSeek+Pubmed（www.pubmed.pro）https:/www.zotero.org/Zoterohttps:/zotero- 安裝地址為：https:/www.zotero.org/Zotero；Zotero

71、插件中心網址為：https:/zotero- 插件也可以直接進行下載，其地址為：https:/ PubMed 數據庫中，“Meta-Analysis Librarian”基于 PICO 的結構化方法檢索準確性優于 ChatGPT 4o 的一般提示，但二者均不及專家指導的精確性。目前 LLMs 應謹慎使用，需結合人類專業知識以確保系統評價結果全面準確。小提琴圖展示了每組（ChatGPT 4o、Meta 分析館員模型和原始檢索詞）檢索性能的分布情況，體現了不同檢索策略在檢索百分比上的差異。內容來源：Reg Anesth Pain Med.2025 Jan 19:rapm-2024-106231.D

72、eepSeek輔助文獻檢索DeepSeek+MermaidMermaid 是一種輕量級的圖表標記語言，允許用戶通過簡單的文本語法定義各種類型的圖表，包括流程圖、序列圖、甘特圖等。DeepSeek作為一款強大的開源大語言模型，能夠根據自然語言描述自動生成代碼。我們可以利用它來快速生成 Mermaid 語法，從而減少手動編寫的工作量。例如，制作“膿毒癥心肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關性研究”的研究流程圖?！局噶睢空埳梢粋€ Mermaid 流程圖的語法，流程圖為“膿毒癥心肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關性研究”的研究流程圖(如右圖)。DeepSeek輔助文獻檢索DeepSee

73、k+Mermaid例如，制作“膿毒癥心肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關性研究”的3年研究計劃甘特圖?！局噶睢空埳梢粋€ Mermaid 甘特圖的語法，甘特圖為“膿毒癥心肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關性研究”的3年研究計劃甘特圖。DeepSeek輔助摘要生成請你根據我上傳論文的introduction部分，生成對應的abstract章節，需要包含：部分，無信息部分可以以符號代替。AI寫作的概念AI寫作的概念選擇題030102論述題問答題04填空題選擇題05判斷題06AI寫作的概念拆解流水線報告規范+寫作技巧+AI輔助WRITING TIPS（寫作技巧）報告規范+寫作技巧+A

74、I輔助AI輔助生成結果報告規范+寫作技巧+AI輔助WRITING TIPS（寫作技巧）AI輔助生成結果報告規范+寫作技巧+AI輔助WRITING TIPS（寫作技巧）AI輔助生成結果報告規范+寫作技巧+AI輔助WRITING TIPS（寫作技巧）AI輔助生成結果其他寫作指令給身份給要求（字數、風格、意譯、專業詞匯）循環指令卡片寫作法 整合資料01020304綜述的撰寫應專注某一方向，不可寬濫；有干貨。精應能體現作者的熱情和專業性。神應凝聚范圍，不可散亂。氣撰寫AI可快速形成初步綜述，但是還不能代替綜述的學習作用以及述評作用。大語言模型報告規范TRIPOD-LLM聲明：大型語言模型使用報告的目標

75、指南DeepSeek輔助論文潤色提示語：請你幫我潤以下技術論的內容，使得它更加正式，符合頂級學術期刊的發表要求。DeepSeek輔助代碼生成執行策略：1.先讓AI成代碼 2.要求添加注釋說明3.請求逐行解釋關鍵代碼段4.遇到報錯直接粘貼錯誤信息 DeepSeek輔助翻譯摘要提示語：你是一位【某學科領域】的學術翻譯專家，請將以下中文摘要翻譯為英文 SCI論文摘要，要求使用標準的四段式結構(研究目的（提出問題）0.5-2句；研究方法（解決方法）0.5-3句；研究結果1-2句；研究結論1-4句。）注意：使用恰當的學術詞匯和句式結構，使摘要在英文語境下清晰易懂，突出研究的重點和創新點。DeepSeek

76、輔助校對摘要提示語：你是一位【學科領域】的學術翻譯專家，請審校以下英文 SCI 論文摘要，確保準確傳達研究目的、方法、結果和結論，語言簡潔明了，符合學術規范。知網AI檢測網頁鏈接：https:/ 04醫生個人品牌建設頂刊研習社醫生個人品牌建設在Deepseek時代（深度數據與智能互聯時代），醫生的個人品牌已成為職業發展的核心資產。隨著多點執業普及和患者需求升級，僅憑技術能力已不足以獲得長期競爭力。如何在信息洪流中精準觸達患者、建立信任？精準定位：找到不可替代的“標簽”隨著數字科技的飛速發展，一個由數據驅動、智能互聯的世界正在形成。我們誠摯地邀請您參加此次科創峰會，共同探討數字科技如何塑造我們的

77、未來。01切忌“包治百病”，深耕某一?？疲ㄈ鐑和芾?、糖尿病足微創治療），通過差異化定位強化患者認知。聚焦細分領域03將醫學理念融入品牌，例如“預防治療”“尊重患者決策權”，形成有溫度的記憶點。價值觀輸出02我的技術強項是什么？（如高難度手術成功率、罕見病診療經驗）我的服務特色是什么？（如全程慢病跟蹤、心理疏導）我希望患者如何評價我？（如“嚴謹權威”或“溫暖治愈”）挖掘核心優勢內容為王：用專業+共情贏得信任針對患者高頻問題（如“糖友如何選早餐？”）提供解決方案。場景化分享真實診療案例，傳遞醫學溫度（如“一位肺癌患者的十年重生路”）。故事化用“胃像氣球，暴食會撐破”代替專業術語。通俗化科普原

78、創三原則內容為王：用專業+共情贏得信任內容形式多元化公眾號長文解析疾?。祟}示例：熬夜后心悸？警惕心臟的7個求救信號）圖文定期開放問診，增強互動黏性。直播答疑1分鐘演示急救技巧或術后康復動作。短視頻數字科技科創未來全域布局：高效占領流量入口垂直平臺：知乎（專業解讀）、小紅書（生活方式科普）、抖音（泛健康流量）。微信生態：公眾號（深度內容）+視頻號（場景化科普）+社群（患者管理）。搜索優化：在百度健康、好大夫等平臺完善個人主頁，強化關鍵詞（如“北京三甲醫院骨科專家”）。平臺矩陣分工數字科技科創未來全域布局：高效占領流量入口用戶思維標題設計直擊痛點（如“孩子反復咳嗽？90%家長忽略了這個原因”），

79、控制在15字以內。內容需符合患者搜索習慣（如“糖尿病人能吃水果嗎”“糖尿病飲食管理”）。傳播技巧互動沉淀：從流量到信任的轉化建立長效溝通定期回復留言，提供輕咨詢（如用藥指導）。設計“患者成長計劃”（如術后康復打卡群），增強參與感?；映恋恚簭牧髁康叫湃蔚霓D化口碑裂變鼓勵患者分享康復故事，可設置激勵機制（如免費復診名額）。與基層醫生聯動，通過轉診和學術合作擴大行業影響力?；映恋恚簭牧髁康叫湃蔚霓D化借力第三方服務內容團隊：協助策劃選題、制作圖文視頻，釋放醫生時間。運營團隊：管理多平臺賬號，分析數據優化策略（如粉絲畫像、爆款規律）。拒絕短期炒作學術背書：持續發表論文、參與行業會議，鞏固專業形象。品

80、牌跨界：聯合健康機構推出聯名課程/IP周邊（如“脊柱養護手冊”），擴大影響力。PART 05醫學科普的AI助力頂刊研習社DeepSeek的核心優勢：為什么它能革新醫學科普？精準信息提取，告別文獻苦海案例：輸入指令“提取柳葉刀2024年關于阿爾茨海默病新型療法的核心結論，用通俗語言總結3個關鍵點”，DeepSeek能快速提煉文獻精華，為科普文章提供權威背書。技巧：結合“/簡化”指令，將專業術語轉化為生活化比喻（如“淀粉樣蛋白沉積”可簡化為“大腦垃圾堆積”）。DeepSeek的核心優勢：為什么它能革新醫學科普？交互式內容生成，激發讀者共鳴場景：設計糖尿病飲食指南時，輸入“為家庭主婦設計一周控糖食譜

81、，附采購清單和烹飪技巧，需包含3種快手菜”，AI可生成圖文并茂的實用方案，提升讀者黏性。進階：添加指令“加入3個常見誤區問答，用對話體呈現”，增強內容互動性。DeepSeek的核心優勢：為什么它能革新醫學科普？多模態輸出能力，讓科普更生動工具聯動：上傳體檢報告數據，輸入“生成患者肝功能異常的解讀圖表，用顏色區分風險等級”，DeepSeek可輸出可視化圖表，降低理解門檻。視頻腳本：輸入“制作1分鐘短視頻，用水管堵塞類比高血脂危害，每10秒插入一個動態示意圖”，快速生成分鏡腳本。DeepSeek如何解決具體問題？場景1：選題策劃從熱點追蹤到差異化定位痛點：醫學科普同質化嚴重，如何找到獨特視角？方案

82、：熱點分析：輸入“分析近3個月流感關鍵詞的社交媒體討論趨勢，列出Top5未被充分解答的問題”，鎖定內容缺口。競品優化：上傳競品文章后輸入“對比本文與同類內容的差異，提出3個創新角度，需結合最新臨床指南”。DeepSeek如何解決具體問題？場景2：內容創作從專業寫作到大眾傳播案例：撰寫“高血壓防治”科普文時，分步驟指令：專業版：輸入“列出2024年ESC高血壓指南的5個核心更新點，附參考文獻”。通俗版：追加指令“用買菜講價、水管壓力等生活場景解釋上述知識點”。視覺化：要求“將每日攝鹽量建議轉化為食物圖片對比圖”。DeepSeek如何解決具體問題？場景3：患者教育個性化溝通方案設計精準適配：輸入“

83、為70歲獨居老人設計術后康復提醒清單，包含用藥時間、復診提示、緊急聯系人，每天推送2次”，生成適老化內容。風險提示：加注指令“加入3個常見錯誤行為警示，用紅色感嘆號標注”。DeepSeek如何解決具體問題？場景4：輿情應對快速響應健康謠言案例：策略：遇到“疫苗致癌”謠言時，輸入：1.“提取近5年權威期刊中疫苗安全性Meta分析結論，用總分總結構撰寫辟謠文案”。2.“生成10條微博短文案，包含表情符號和話題標簽”。DeepSeek如何解決具體問題？場景5：多平臺運營一鍵適配全媒體格式精指令模板：公眾號：“將這段文字改為適合微信排版的格式，每段不超過3行，關鍵句加 表情”。短視頻：“把幽門螺桿菌檢

84、測指南改寫成30秒口播腳本，每句話配字幕和表情包位置標記”。DeepSeek如何解決具體問題？場景6：效果評估數據驅動的持續優化：深度分析：上傳后臺閱讀數據后輸入：1.“分析用戶流失節點，提出3個標題優化方案和2個內容結構調整建議”。2.“對比轉化率高的文章，總結5個關鍵詞使用規律”。釋放DeepSeek的隱藏潛力知識庫定制：將醫院內部指南、患者常見問答等資料導入DeepSeek，構建專屬醫學知識庫，提升回答精準度。指令工程優化：基礎版：“請用三段式結構（問題-機制-解決方案）解釋冠心病”。進階版：“加入電梯演講原則，確保90歲老人能聽懂”。合規性與倫理保障：風險過濾：在指令末尾添加“需符合健

85、康科普信息生成規范2024版”，規避法律風險。雙盲審核：要求生成內容后，追加指令“檢查是否存在過度承諾療效的表述”。避開AI科普的三大雷區01錯誤示范：直接使用AI生成的疾病診斷建議。正確操作：設置指令“所有結論需標注證據等級（如A類：隨機對照試驗支持）”，并交叉驗證權威數據庫。02反面案例：冰冷的數據堆砌，忽視患者情感需求。解決方案：添加指令“在化療注意事項中加入3句鼓勵性話語，模仿資深護士口吻”。03高危行為：直接復制AI生成的圖表。合規做法：要求“設計原創示意圖模板，需標注AI輔助創作聲明”。準確性陷阱人性化缺失版權風險AI與醫者的共生進化DeepSeek不會替代醫生，而是成為“超級助手

86、”個體化科普：結合患者電子病歷，生成定制化健康建議（如“根據張先生的腎功能數據調整降壓藥科普內容”）。實時更新：設置監控指令“追蹤CAR-T療法最新進展，每周生成科普簡報”。人機協作：醫生專注專業審核，AI承擔80%基礎工作，效率提升300%。PART 06醫護人員的實用指南頂刊研習社解鎖DeepSeek的雙重模式基礎模型V3：日常對話的得力助手不勾選任何功能時，默認使用的就是V3模型。它擅長：回答日常問題進行簡單的文本創作提供基礎信息查詢深度思考R1：復雜任務的超級大腦勾選深度思考R1選項后，你就啟動了DeepSeek的終極武器。它特別擅長：數學推理編程復雜問題分析使用技巧：因材施教簡單對話

87、、創意寫作：使用V3邏輯推理、編程、復雜分析：啟用R1提問的黃金法則提供背景：相關的信息是什么？設定難度：針對初學者還是專業人士？指定格式：你希望答案以什么形式呈現？明確目的：你想要什么？例如：我要寫一篇關于氣候變化的文章，用于高中生科普。請提供5個關鍵點，每點50字左右，使用通俗易懂的語言?！甭摼W搜索的使用技巧例如：請使用聯網搜索，查找最近一周內關于新冠疫情的最新進展。重點關注世界衛生組織的官方聲明，并交叉驗證至少兩家主流媒體的報道。0201明確時間范圍指定你需要的信息的時間段要求信息驗證讓AI交叉檢查多個來源提供可靠來源建議AI參考特定的權威網站03文風轉換的魔法DeepSeek有著驚人的

88、文風模仿能力。試試這樣的提示：請用魯迅的風格，寫一篇300字的短文，主題是人工智能對社會的影響?；蛘撸耗７潞Ｃ魍暮啙嵱辛Φ膶懽黠L格，描述一個都市白領的一天。問題解決DeepSeek不僅能解決編程問題，還能幫助你分析復雜的現實問題。1.問題分解：將大問題拆解為小步驟；2.多角度分析：從不同視角看待問題；3.方案比較：列出多個解決方案并評估優劣。例如：“一家醫院面臨DRG后持續虧損問題，請分析可能的原因，并提出至少三種解決方案，評估每種方案的優缺點。激發深度思考SCAMPER方法：用這七個動詞（替代、結合、調整、修改、其他用途、消除、重組）來激發創新思維未來預測：要求DeepSeek基于當前趨勢

89、，預測50年后的世界類比思考：讓DeepSeek將兩個看似不相關的概念聯系起來PART 07風險與挑戰頂刊研習社AI不是神醫01病例偏差：如果AI學習的數據主要是城市年輕人的病例，對老年人/孕婦的診斷可能出錯（比如把妊娠糖尿病誤判成普通高血糖）數據時效性：醫學指南每年更新，若AI學的還是5年前的抗癌方案，可能錯過最新靶向藥偽科學污染：網上養生謠言可能混進訓練數據（比如把生吃茄子降血糖當正經知識）數據質量問題02同病異癥：同樣是頭暈，可能是低血糖、高血壓、甚至腦腫瘤（AI容易忽略細微差異）多病共存：糖尿病+腎病患者用藥需特別謹慎，AI可能只按單一病種推薦藥物疾病復雜性挑戰03醫院檢查數據完整，但

90、普通人用智能手表測血糖的誤差可能誤導AI判斷患者描述癥狀不專業（比如把心絞痛說成胸口悶）現實場景差異比醫患關系更復雜責任界定像踢皮球隱私泄露無孔不入通過聊天記錄可能反推患者身份（比如某三甲醫院35歲肝癌男患者結合就診時間就能鎖定真人）健康數據可能被濫用（比如保險公司偷偷獲取用戶糖尿病風險評級）如果AI建議吃頭孢，但患者實際青霉素過敏，該找誰負責？開發者說我們只提供參考 醫院說最終決定權在醫生 醫生說我按AI建議開的藥算法歧視暗藏危機針對不同人種/性別的數據不足，可能導致誤診（比如紅斑狼瘡在亞裔女性更易誤診）經濟條件影響建議（AI可能優先推薦昂貴的自費藥）當AI變成電子算命”當AI和醫生診斷矛盾

91、時（比如AI說胃炎，醫生懷疑胃癌），患者該信誰？慢性病患者可能每天用AI自診，產生焦慮癥（稱網絡疑病癥2.0）人機信任危機大媽把AI說的適量補充維生素理解成每天吃10個獼猴桃。有人用AI生成的抗癌食譜替代正規化療。公眾認知錯亂年輕醫生過度依賴AI讀片，可能錯過CT片中0.1毫米的早期癌變。遇到罕見病時，人類醫生會查閱文獻，AI可能直接報無法識別”。醫生能力退化摸著石頭過河國內要求醫療AI必須通過藥監局三類證（耗時2-3年）國際標準ISO 13485認證又另有要求，出口產品得雙重認證認證標準打架AI生成的診療方案算開發者的專利？還是訓練數據醫院的資產？使用諾貝爾獎得主的研究成果訓練AI，可能涉及

92、學術侵權知識產權亂局黑作坊用開源模型+虛假數據，包裝成AI老中醫APP賣錢微商把AI生成的膠原蛋白抗衰報告當科學依據灰色產業鏈風險注意倫理與安全邊界醫生們應依據患者的具體需求和臨床情境，巧妙、靈活地運用DeepSeek，為患者提供更優質、更高效的醫療服務。我們也要時刻謹記，在臨床實踐中，醫生的專業判斷始終是核心和關鍵，AI技術僅作為輔助工具提供參考建議。臨床決策往往需要在短時間內做出，尤其是在緊急情況下，醫生的臨床經驗和專業素養是確?；颊甙踩年P鍵。AI系統可以為醫生提供基于大數據和算法的分析結果，幫助醫生在復雜情況下快速獲取信息，但最終的決策仍需醫生根據患者的具體情況和臨床經驗來做出。Dee

93、pSeek等AI工具為醫療領域帶來了巨大的便利和效率提升，但它們并不能完全替代醫生的專業判斷和臨床經驗。醫生在使用這些工具時，應保持理性和審慎的態度，結合患者的實際情況和自身經驗做出決策。同時，醫生需要關注技術的局限性和潛在風險，確?；颊叩陌踩椭委熜Ч?。通過靈活運用AI工具，醫生可以為患者提供更優質、更高效的醫療服務，推動醫療行業的持續發展?；糜X是什么？事實性幻覺：指模型生成的內容與可驗證的現實世界事實不一致。忠實性幻覺：指模型生成的內容與用戶的指令或上下文不一致。學術：指模型生成與事實不符、邏輯斷裂或脫離上下文的內容，本質是統計概率驅動的“合理猜測”。說人話：一本正經地胡說八道?；糜X是什么

94、內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺幻覺產生的原因標題：幻覺是不可避免的：大型語言模型的先天局限性內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺數據偏差：訓練數據中的錯誤或片面性被模型放大（如醫學領域過時論文導致錯誤結論）泛化困境：模型難以處理訓練集外的復雜場景（如南極冰層融化對非洲農業的影響預測）知識固化：模型過度依賴參數化記憶，缺乏動態更新能力（如2023年后的事件完全虛構）意圖誤解：用戶提問模糊時，模型易“自由發揮”（如“介紹深度學習”可能偏離實際需求）幻覺的危害內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺信息污染風險信任

95、危機控制欠缺安全漏洞由于DeepSeek的低門檻和普及度高，大量AI生成內容涌入中文互聯網，加劇了虛假信息傳播的“雪球效應”，甚至污染下一代模型訓練數據。DeepSeek的對齊工作較其他閉源大模型有所欠缺，其開源特性也允許使用者隨意使用，可能會成為惡意行為的工具。若錯誤信息被用于自動化系統（如金融分析、工業控制），可能引發連鎖反應。普通用戶難以辨別AI內容的真實性，可能對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可靠性產生長期懷疑。AI幻覺評測大模型幻覺率DeepSeekV32%DeepSeekR13%Qianwen2.5-Max2%豆包0測試1：隨機生成100條通用提示語，模仿普通用戶的真實使用場景，獲

96、取大模型回答后進行人工判斷與標注，并進行交叉驗證。內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺事實性幻覺評測大模型幻覺率DeepSeekV329.67%DeepSeekR122.33%Qianwen2.5-Max27.67%豆包19%測試2：隨機抽取300道事實性幻覺測試題，涵蓋健康、科學、歷史、文化、音樂等等多個領域，獲取大模型回答后與正確答案比對，人工標注幻覺類型，并進行交叉驗證?；糜X率初步測試結果：DeepSeekV3Qianwen2.5-MaxDeepSeekR1豆包內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺事實性幻覺評測虛構事件內容來源：清華

97、大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺提問正確回答DeepSeekV3DeepSeekR1Qianwen2.5-Max豆包水滸傳中李逵為什么要大鬧五臺山？李逵并沒有大鬧五臺山，事實上，水滸傳中大鬧五臺山的是花和尚魯智深。水滸傳中李逵大鬧五臺山是因為他喝醉了酒，誤闖了寺廟。誤以為宋江強搶民女（實為他人冒充），怒闖五臺山討說法。李逵大鬧五臺山是因為他誤以為魯智深在寺廟中受欺負，于是出手相助，引發混亂。水滸傳中大鬧五臺山的是魯智深，不是李逵。魯智深大鬧五臺山是因為他出家后難以忍受寺里的清規戒律，又喝酒吃肉，還打傷了寺里的僧人等。推理與幻覺的關系內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-Dee

98、pSeek與AI幻覺DeepSeek V3DeepSeek R1提問提問回答思維鏈回答推理增強幻覺率降低邏輯準確性與錯誤減少推理能力強的模型能減少因邏輯錯誤導致的幻覺。例如，在數學問題中，模型若具備多步推理能力，更可能得出正確結論而非臆測答案。強大的推理能力使模型更精準地捕捉上下文關聯，避免因斷章取義而生成虛構內容。例如，在問答任務中，模型能通過推理排除干擾選項，降低錯誤率。上下文理解與信息關聯推理能力與幻覺率存在雙向作用機制內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺推理增強幻覺率增加邏輯過度外推當模型具備強大的邏輯關聯能力時，會傾向于在已知事實間建立超合理的虛構連接。例

99、如，時間線延展：已知某科學家發明A技術（1990年），自動補全其在1995年獲得諾貝爾獎（實際未發生）。低推理能力模型更易回答“不知道”，高推理模型會生成符合概率分布的“自信錯誤”答案。認知置信度錯位錯誤前提下的正確推理初始假設錯誤，但模型基于此展開正確推理。普通用戶應對AI幻覺的三種方式內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺01.聯網搜索”請使用聯網功能“、聯網功能選項。大模型通用性測試幻覺率事實性測試幻覺率DeepSeekV32%0%（下降2%）29.67%24.67%（下降5%）DeepSeekR13%0%（下降3%）22.33%19%（下降3%）注：黑色為未開

100、啟聯網搜索，紅色為開啟聯網搜索。普通用戶應對AI幻覺的三種方式內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺02.雙AI驗證/大模型協作例如，利用DeepSeek生成答案后，再應用其他大模型進行審查，相互監督，交叉驗證。普通用戶應對AI幻覺的三種方式內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺03.提示詞工程知識邊界限定：通過時空維度約束降低虛構可能性（本質：約束大模型）01時間錨定法：“基于2023年之前的公開學術文獻，分步驟解釋量子糾纏現象 規避未來時態虛構。03領域限定符：“作為臨床醫學專家，請列舉FDA批準的5種糖尿病藥物”添加專業身份限定。05上

101、下文提示：“根據2024全球能源轉型報告（國際能源署，2024年1月發布）顯示：”2030年光伏發電成本預計降至0.02美元/千瓦時，但儲能技術突破仍是普及瓶頸?！罢埢诖藬祿?，分析中國西部光伏基地發展的三個關鍵挑戰，并標注每個挑戰與原文結論的邏輯關聯。嵌入權威數據片段。020406知識錨定法：”基于中國藥典回答，若信息不明確請注明“暫無可靠數據支持”限定權威來源。置信度聲明：“如果存在不確定性，請用推測標簽標注相關陳述“減少絕對化錯誤斷言。生成參數協同控制：“請以temperature=0.3的嚴謹模式，列舉2024年柳葉刀發表的傳染病研究”普通用戶應對AI幻覺的三種方式內容來源：清華大學-

102、新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺03.提示詞工程對抗性提示：強制暴露推理脆弱點，用戶可見潛在錯誤路徑（本質：大模型自我審查）01植入反幻覺檢測機制：請用以下格式回答：-主要答案（嚴格基于公開可驗證信息）-反事實檢查 部分（列出可能導致此答案錯誤的3種假設)“02預設驗證條件，迫使模型交叉檢查信息：“請先回答“量子糾纏能否證明靈魂存在？”，然后從以下角度驗證答案的可靠性：1.物理學界主流觀點；2.近五年相關論文數量；3.是否存在可重復實驗證據?！?3鏈式驗證：請完成以下驗證鏈：1.陳述觀點：_2.列出支撐該觀點的三個權威數據源3.檢查每個數據源是否存在矛盾信息4.最終結論（標注可信度

103、等級）應對AI幻覺的技術方案內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺外部知識庫結合外部知識庫，砍通用知識，強化垂直領域。RAG框架利用檢索增強生成（如先搜索權威數據庫，再生成答案）。精細訓練針對不同任務類型進行具體的微調或強化。評估工具開發高效的自動化AI幻覺識別工具，對生成內容進行及時驗證。應對AI幻覺的技術方案如何應對AI幻覺？內容來源：清華大學-新媒沈陽-張家鋮-DeepSeek與AI幻覺三角驗證法：交叉比對多個AI回答或權威來源。警惕“過度合理”：越細節豐富的回答越需謹慎（如AI虛構論文標題與作者）。理解幻覺，享受幻覺：理解幻覺的特點和應對方法，享受幻覺帶來的創

104、意靈感?？偨YPART 08未來展望頂刊研習社如何應對AI幻覺？AI技術將在藥物研發和臨床診斷中全面滲透。例如，AI輔助診斷系統能夠通過分析海量影像數據，顯著提升診斷的準確性和效率。此外，AI技術將加速醫療數據的釋放，但數據質量和流程整合仍是挑戰。AI制藥與臨床應用01AI將通過分析患者的基因組數據和電子健康記錄，提供個性化的治療方案。精準醫療與個性化治療02數字醫療與遠程醫療的爆發區塊鏈技術將被廣泛用于保障醫療數據的安全，40%的醫療機構可能會采用區塊鏈管理患者信息，安全事件有望減少50%。區塊鏈技術的應用可穿戴設備將實時監測用戶的生理數據（如血糖、心率），并通過AI平臺實現個性化干預?？纱┐?/p>

105、設備與實時監測：到2025年，遠程醫療的滲透率將達到60%，覆蓋農村和慢病管理，住院率有望降低25%。遠程醫療的普及數字醫療與遠程醫療的爆發老齡化與疾病譜變遷從治療到預防的轉型：隨著老齡化加劇，醫療行業將從“治已病”向“防未病”轉型，健康管理市場崛起。慢性疾病的管理：慢性疾?。ㄈ缒[瘤、心腦血管疾?。┑墓芾韺⒊蔀橹攸c，醫療資源將更多地向預防和康復領域傾斜。0102醫療器械的創新與出海0102醫療行業的智能化與數據安全大數據和AI技術將實現醫療資源的智能化分配與優化，提升醫療資源的利用效率。醫療資源的智能化分配網絡安全風險升級，30%的醫療機構將部署AI驅動的威脅情報系統，保護患者隱私。零信任醫療

106、與數據安全醫療行業的社會影響與倫理規范倫理與責任規范人文關懷與技術平衡隨著AI技術的廣泛應用，醫療行業的倫理和責任規范將成為重要課題，如何確保AI系統的穩定性與安全性是研發團隊不可忽視的責任。智慧養老等領域需要在“科技賦能”與“人文關懷”之間找到平衡。AI AgentPART 09結語與互動頂刊研習社掌握工具者贏得未來在信息爆炸的時代，DeepSeek為醫學提供了“精準化生產-智能化分發-數據化迭代”的全鏈條解決方案。通過本文的體系化攻略，您已掌握從內容創作到風險管控的全套方法論?，F在，是時候讓AI賦能您的事業，用技術之力點燃健康傳播的星星之火。未來學科劃分：共生拓展 智啟新程傳統“理工農醫”

107、和“人文社科”兩大類的學科劃分方式將被重新定義，未來的學科將簡化為兩大方向:優化和提升人工智能的能力。主要涉及AI的技術創新與發展，涵蓋基礎理論、應用技術以及未來可能的智能演進。人類如何駕馭人工智能/機器。實現更高效、更和諧的協作，提升人類的生活質量和社會效率，提高生產效率。人工智能科學人機共生科學 機器學習算法：研究自我學習算法。自然語言處理：AI理解和生成語言。計算機視覺：AI解析圖像和視頻。智能機器人學：開發智能機器人系統。生成式AI技術：AI生成內容研究。通用人工智能：探索全面智能系統 AI倫理安全：研究AI的倫理與安全。人類增強技術：提升人類能力的研究。人機交互設計：優化人與機器的互

108、動。情感計算研究：AI識別和表達情感。社會共生理論：探索AI融入社會方式。具身認知科學：究身體對認知影響。健康科技創新：技術促進健康與康復。媒介共生學：AI在媒體中的應用。掌握工具者贏得未來一手學“AI”，另一手學“AI不能做的”執其兩端而用其中掌握工具者贏得未來人比車兇人比AI更兇注意！避免過度依賴AI生成內容（如自動撰寫論文或文獻綜述）因為可能會引發學術不端的風險，如抄襲、剽竊或數據造假等。AI的使用需要結合合規和道德標準，確保學術誠信應加強人工審核，對AI內容進行嚴格審查與修改。AI生成的診療建議，要慎之又慎！總結擁抱AI（選題、寫作、代碼、翻譯）超級助手（每個人都是PI）拆分（不要把整

109、體工作給ai）循環（迭代思維）明確（清淅明確的指令）核對（逐步核對，克服幻覺）注意保密AI時代，會不會落伍？致謝：感謝以下團隊提供資源支持清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心元宇宙文化實驗室清華大學新聞與傳播學院,新媒體研究中心元宇宙文化實驗室新媒沈陽 團隊PPT艾斯科蘭團隊相關教程秋葉PPT相關教程其他網絡獲取資源互動討論你最想用AI解決的痛點是什么？如何利用DeepSeek提升你的工作或研究效率？感謝您的參與頂刊研習社毛 智Email： 微信號：maozhi301丁香園ID:水天之間抖音號：水天聊循證微信視頻號：水天聊循證微信公眾號：水天聊循證PubMed文獻檢索三十六技醫學研究論文寫作與發表