清华大学《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》（PDF文件） – AI教程资料 | AI工具集

• 科研面临的主要挑战

  现代科研中课题研究的复杂性与跨学科性、数据膨胀与管理难题、科研周期长创新过程漫长且高风险、知识碎片化与信息过载、资源分配与科研管理效率问题等五大挑战。

• AI赋能科研全新维度

  从协同共创智启科研、提效加速激发创新、智能检索精准分析、清洗数据挖掘智慧、呈现数据直观展示、优化设计提升精度、识别模式预见未来、支持决策精准判断、自动实验提升效率、挖掘知识创新发现、优化项目精准管理、推广成果扩大影响等12个方面阐述AI如何赋能科研。

二、要怎么做？

• 撰写文章标题指令

  如何根据提供的手稿摘要，生成5个研究论文英文标题并解释原因。

• 中-英、英-中互译指令

  说明如何将中文段落准确地、学术性地翻译成英文，并以标记表的形式给出输出结果。

• 中文学术写作润色指令

  如何改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性，以markdown表格的形式提供输出结果。

• 英文学术写作润色指令

  如何润色学术论文中的英文段落，以符合学术风格，并用标记符表格列出所有修改及原因。

• 提升段落间逻辑和连贯性指令

  分析文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，提出改进后的文本及改进之处。

• 标点符号错误一键修改指令

  如何确保文字中的标点符号正确无误，并列出发现的错误及更正后的文本。

• 解读文献配图指令

  如何作为领域专家解读论文中的图。

• 论文参考文献格式指令

  如何检查参考文献的格式问题，并提供修正后的参考文献。

• 生成专业知识图谱指令

  如何利用网络搜索最新信息，提取实体及关系，并构建知识结构。

• 论文选题指令

  从专业角度为公共管理专业研究生提供电商领域的基本概述、关键研究主题、适合深入探索的方向以及5个具体的研究方向。

• 高效阅读文献指令

  如何高效阅读论文，提取核心内容，并对文献的优缺点进行客观评价。

• 提炼文献内容指令

  如何总结提炼文献的主要内容，包括研究主题、核心内容、研究方法、理论介绍及主要观点。

• 优化文章结构指令

  如何对文章进行结构优化，调整文章的整体框架，并提出改进建议。

• 文献综述撰写指令

  如何撰写文献综述，涵盖研究背景、主要理论与方法、当前研究趋势与挑战等。

• 生成论文调查问卷指令

  如何生成关于具体研究主题的学术论文调查问卷。

• 模拟论文答辩指令

  如何进行模拟毕业答辩，以问答形式展开。

• 选题与研究问题确定指令

  如何根据学科发展趋势、研究热点与已有文献，推荐创新性强且具有研究价值的研究论文选题。

• 论文研究内容撰写指令

  如何基于研究主题，分析研究现状，列出研究空白，设计研究方案。

• 论文研究思路撰写指令

  如何基于研究主题，分析研究现状，列出研究空白，给出研究思路。

• 论文技术方案撰写指令

  如何基于研究主题和研究思路，分析研究现状，列出技术方案，选择对应技术方案。

• 论文摘要撰写指令

  如何基于研究主题，撰写简洁且有力的论文摘要。

• 高阶数据分析指令

  如何制作10个不同的可视化图表，展示数据变量之间的关系或潜在分析思路。

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三、效果如何？

• 中科院PubScholar平台

  介绍中科院PubScholar平台的概况、功能亮点，包括免费开放使用、海量学术资源整合、无数据检索等。

• 用户体验对比：使用步骤

  对比元知AI综述工具、中科院PubScholar平台、知网研学平台、斯坦福STORM的使用步骤。

三、附加知识

• DeepSeek+DeepResearch基本知识介绍

  国内外主流LLM产品，包括AI文本生成、AI图片生成、AI音乐生成、AI视频生成、AI模型生成、虚拟人方面、数据方面等。

• DeepSeek：颠覆出圈，霸榜热议

  讲述DeepSeek的发展节点，包括成立时间、开源代码大模型发布、通用大模型发布、新一代推理模型发布等，以及其引发全球关注的情况。

• 推理能力：核心突破，专项升级

  介绍DeepSeek R1的推理能力，包括强化学习驱动、推理能力专项提升、推理过程等。

• 训练方法：数据冷启，阶段递进

  讲述DeepSeek R1的训练方法，包括冷启动数据的定义与作用、数据来源与特点、对模型训练的影响，以及多阶段训练的具体过程。

• 降本提能：架构创新，技术增效

  介绍DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术提升模型性能、降低计算成本和内存占用的情况，包括模型蒸馏技术、架构创新、多头潜在注意力机制、多令牌预测、FP8混合精度训练等。

• 策略优化：开源特性，成本优势

  讲述DeepSeek的开源策略、成本优势，包括训练成本、调用成本，以及开源模型的优势与挑战。

• 测试评估：对标顶尖，能力出众

  介绍DeepSeek R1在推理任务、知识类任务、其他任务中的表现，以及其在教育类知识问答、数学推理、代码生成等方面的能力。

• 本地部署：灵活高效，协同优化

  讲述DeepSeek的端侧部署能力、端云协同优化，包括模型轻量化、实时性、硬件兼容性、离线能力、任务分配与负载均衡、数据传输与延迟优化、模型更新与协同训练等。

• 对比优势：高性价比，技术普惠

  对比DeepSeek与国内外顶尖同类产品的公司、模型、产品类型、核心功能、优点、缺点。

• 革新技术标准：低本高能，开放共创

  讲述DeepSeek如何通过创新技术路径、重塑定价逻辑、推动研发转型，促使AI行业重新审视技术应用与发展方向。

• 重塑产业格局：打破桎梏，竞争活跃

  讲述DeepSeek的崛起如何改变AI市场的竞争格局，包括活跃市场竞争、中美技术竟合、全球AI产业链升级。

• 技术深化：突破局限，能力提升

  讲述DeepSeek R1的通用能力提升、解决语言混杂问题、优化提示工程、软件工程任务等方面的计划。

• 场景拓展：创新推动，垂直深耕

  讲述DeepSeek R1在医疗领域、金融领域、教育领域、法律领域、工业领域、具身智能探索、自进化系统构建、多模态融合等方面的未来应用。

• DeepResearch：智能协作，自主研究

  介绍DeepResearch的核心功能，包括多步骤自主研究、端到端强化学习、深度信息整合，以及其在学术研究、金融分析、消费决策、商业研究等场景中的应用。

• 技术创新：流程自动，突破效能

  讲述技术创新中的自动化处理与智能化决策、深度行业研究与数据驱动、复杂任务的全流程自动化等内容。

• 认知协作：异构智能，集群协作

  介绍三阶认知生成体系、异构智能体集群，以及引入优化agent实现复杂任务自动化的情况。

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