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1、DeepSeek+DeepResearch DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单让科研像聊天一样简单北京航空航天大学 高研院 助理教授清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授 沈阳团队博士后北京航空航天大学 高研院 助理教授清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授 沈阳团队博士后何静DeepResearchDeepResearch：软件：软件免费公测免费公测通过百度网盘分享的文件：AI学术工具公测版.exe链接:https:/ 提取码:0417能做什么？要怎么做？效果如何？一一能做能做什么？什么？数据挖掘数据分析数据采集数据处理数据可视化AIGCAIGC数据应用数据应用

2、通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。本质：以多本质：以多agentagent实现从数据采集到可视全流程实现从数据采集到可视全流程 模型特点模型特点

3、ClaudeClaude3.5 3.5 sonnetsonnet 平衡性能平衡性能：在模型大小和性能之间取得平衡，适合中等规模任务。多模态支持多模态支持：支持文本和图像处理，扩展应用场景。可解释性可解释性：注重模型输出的可解释性和透明性。DeepSeek DeepSeek R1R1 高效推理高效推理：专注于低延迟和高吞吐量，适合实时应用。轻量化设计轻量化设计：模型结构优化，资源占用少，适合边缘设备和移动端。多任务支持多任务支持：支持多种任务，如文本生成、分类和问答。KimiKimik1.5k1.5 垂直领域优化垂直领域优化：针对特定领域（如医疗、法律）进行优化，提供高精度结果。长文本处理长文本

4、处理：擅长处理长文本和复杂文档，适合专业场景。定制化能力定制化能力：支持用户自定义训练和微调，适应特定需求。Open AI Open AI o3 o3 minimini 小型化设计小型化设计：轻量级模型，适合资源有限的环境。快速响应快速响应：优化推理速度，适合实时交互场景。通用性强通用性强：适用于多种自然语言处理任务，如对话生成和文本理解。爬虫爬虫数据数据采集采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容；2、撰写python脚本；3、提取并合并网址；4、提取网址内容；5、写入文件。任务任务你需要完成以下两个任务：1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所有包含“春运2025丨X月X日，

5、全社会跨区域人员流动量完成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网址内容“截至目前 2025 年春运（2025年1月14日到2月8日）相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt”Open AI o3miniOpen AI o3mini响应速度快，能够高效提取所有需求链接，输出完整可运行python脚本，代码运行后生成文件，但数据采集结果为空。DeepSeek R1DeepSeek R1能够提取所有网址并进行筛选、去重，所撰写代

6、码运行后完成数据爬虫任务，所获取数据准确，少量数据有所遗漏。提示词提示词测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。爬虫爬虫数据数据采集采集 目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采

7、集结果更加完整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。Kimi k1.5Kimi k1.5能够提取所有网址，代码运行后生成本地文件，但提取数据结果为空。结论结论Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet可以提取所有网址，调整后可输出正确代码，运行代码能生成本地文件，但提取数据结果为空。测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。文件数据读取文件数据读取 1、读取文件；2、根据指定内容整理成表格。任务任务Open AI o3

8、miniOpen AI o3mini暂不支持附件上传，响应速度快，能够快速读取粘贴数据，输出结果格式工整、简洁。DeepSeek R1DeepSeek R1能够详细全面地提取文件中的数据，并整理成可视化数据表格，逻辑性强、指标清晰。所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日）.txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1.当天日期；2.当天的铁路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。3.当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。4.当天的

9、民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。提示词提示词测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。文件数据读取文件数据读取 Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet很好地完成了数据读取及提取任务，没有漏数据指标，数据逻辑性很好Kimi k1.5Kimi k1.5能够快速读取文件数据，并整理成可视化数据表格，但填入数据有所缺失。DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude 3.5 s

10、onnet一次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。Open AI o3mini能够更加高效地完成数据提取任务，输出表格准确，但暂不支持附件上传，文件读取依靠粘贴稍显不便；Kimi k1.5文件数据提取有明显空缺。结论结论测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。文本数据集成文本数据集成 1、分别阅读约7000token和15000token的文本内容，测试模型对中、长文本处理效果2、整理集成可视化的数据表格3、按照日期规范排序任务任务Open AI o3miniOpen AI o3mini一般文本一般文本（

11、70007000tokentoken）：能够高效提取文本中的数据，并整理成可视化数据表格，格式工整、简洁，数据准确但数据维度有所缺失。长文本长文本（1500015000tokentoken）：反应迅速，高效提取文本中数据，输出格式规范的数据表格，但集成数据维度仍然不够全面。DeepSeek R1DeepSeek R1一般文本一般文本（70007000tokentoken）：能详细全面地提取文本数据，并集成可视化表格，但受大样本或模型稳定性影响，输出表格末尾缺失，需要重复尝试生成。长文本长文本（1500015000tokentoken）：暂时无法给出答复。【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三

12、个任务：1、阅读文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排序（直接分析并输出结果，不使用python）提示词提示词测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。文本数据集成文本数据集成 一般文本处理任务中，DeepSeek R1所提取的文本数据维度最为全面，但容易受文本长度或模型稳定性影响出现失误；其他三个模型在文本数据提取过程中，都存在对部分数据的忽略问题，没有完整集成到可视化表格中；长文本处理任务中，Kimi k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数据维度更加全面；由于文本过长DeepS

13、eek R1无法完成任务；综合来看，Open AI o3mini响应最快效率最高，但在数据集成维度上稍显不足，同时与Claude 3.5 sonnet所输出的表格更为工整、简洁。Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet一般文本一般文本（70007000tokentoken）：能够准确提取文本数据，并整理成可视化图表，表格文字简洁，没有提及文本中的环比和同比数据。长文本长文本（1500015000tokentoken）：长文本粘贴后会自动形成文件，能够准确集成文本数据表格，但数据维度有限。Kimi k1.5Kimi k1.5一般文本一般文本（70007000token

14、token）：能够快速提取文本数据，并整理成可视化数据表格，数据准确，所提取数据维度不够全面。长文本长文本（1500015000tokentoken）：同样能够高效准确地提取文本中数据，较一般长度文本所集成数据维度反而更加全面。结论结论测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。数据分析数据分析 Open AI o3miniOpen AI o3mini响应速度快，高效输出数据分析结果，分析各因素对关键指标生存率的影响，语言表达自然，重点突出结合历史背景对数据规律进行验证，但没有察觉数据异常。DeepSeek R1De

15、epSeek R1详细展示长思维链，精准提取关键指标“幸存率”，分析多个因素特征对幸存率的影响，结合历史背景对数据及规律进行验证，并敏锐察觉数据异常，提出了异常处理建议。1、读取titanic遇难者名单excel2、找出其中规律任务任务请读取所上传的titanic遇难者名单数据文件，并分析找出其中规律提示词提示词测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。数据分析数据分析 Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet提供数据分析程序代码，能够提取大部分特征并对其与生存率的关联进行分析，但最终没

16、有形成明确的结论。Kimi k1.5Kimi k1.5能够精准分析关键指标生存率，但对特征提取不完整，仅能识别较为浅层的数据关联，分析能力相对较弱。DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱，Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。结论结论测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。

17、数据挖掘数据挖掘 1、读取即将上映的2025年电影数据集2、对数据集进行深入分析和数据挖掘任务任务DeepSeek R1DeepSeek R1能够准确对数据进行分类，从多个维度进行梳理和分析，借助可视化图表进行数据挖掘，基于分析结果提供可行建议，但整体数据挖掘深度较浅，缺少对不同类型数据直接关联性的探究。第一轮对话：第二轮对话：（基于初步分析结果，选择其中一部分或某个方向进行深入的数据挖掘）提示词提示词测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。数据挖掘数据挖掘 Claude 3.5 Claude 3.5 sonne

18、tsonnet基于数据集，在整体数据概括后提供多个深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾向，高效生成多个维度的数据分析，语言简洁，挖掘深度较浅。Kimi k1.5Kimi k1.5提供数据的潜在用途方向，深入分析过程中，从多个维度（如时间、语言、地区）深入挖掘数据意义和关联性，进一步总结趋势结论并提出相关建议。Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准分类，从多维度深入挖掘指定数据的深层内涵和关联性；DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet同样能准确完成数据的分类任务，但数据之间的关联挖掘程度相对较浅；Open AI o3mini受附件上传限制影响，由于数据集较大，

19、暂不能完成该任务。结论结论测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。数据可视化数据可视化 基于titanic遇难者数据分析结果绘制可视化图表任务任务 Open AI o3mini的数据可视化能力突出，能够直接高效地生成多种类型可视化图表，准确度高；DeepSeek R1、Kimi k1.5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误Open AI o3miniOpen AI o3mini能够直接调用DALLE，根据分析结果和任务需求高效绘制各类可视

20、化图表，部分较为复杂的图表可能出现数据错误或无法生成的情况。Claude 3.5 Claude 3.5 sonnetsonnet暂时不能直接绘制出可视图表，需要将绘图代码复制到本地运行。Kimi k1.5Kimi k1.5结合数据样本和分析结果，提供多种可视化图表绘制方案及对应代码，需采用Python代码完成绘图任务。大样本会省略数据；小样本不省略数据。年龄分布直方图、票价分布箱线图（展示不同船票等级的票价分布）DeepSeek R1DeepSeek R1能够结合数据样本和分析结果，提供多种可视化图表绘制方案，但暂时不能直接绘制出可视图表，需要将对应的绘图代码复制到本地运行制作图表。柱状图（生

21、还者和遇难者的比例、按船舱等级分类的生还情况）结论结论测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。DeepSeek R1 文件数据读取完整无缺失 数据分析全面、逻辑清晰严谨 网络爬虫任务数据爬取完整、准确 数据挖掘能够准确分类并提供建议 数据可视化任务能力有待完善Claude3.5 sonnet 数据读取输出逻辑性强、指标清晰 数据分析任务完成得较为简单 爬虫数据采集未形成明确结论 数据挖掘深度较浅 绘制出可视图表不稳定Open AI o3 mini 数据分析高效、全面、准确 数据可视化能力突出、直接生成 网络爬虫任

22、务爬取数据结果为空 暂不支持上传数据附件 数据挖掘深度较浅Kimik1.5 数据挖掘能力出色 快速读取文件数据，提取网址链接 长文本数据处理能力突出 爬虫数据采集存在代码错误问题 数据分析能力相对较弱数据应用情况总结数据应用情况总结 新思路新思路：优势互补优势互补，协同应用协同应用 ClaudeClaude+DeepSeekDeepSeek数据数据处理处理的的“洗髓易筋洗髓易筋”Claude 3.5 Sonnet 在文本提取上较稳定，可用于数据清洗，DeepSeek R1 可确保数据完整性DeepSeek+Open AIDeepSeek+Open AI数据数据采集的采集的“天罗地网天罗地网”D

23、eepSeek R1 负责精准爬取和筛选数据，Open AI o3mini 提供额外的数据补充DeepSeek+KimiDeepSeek+Kimi数据分析数据分析的的“慧眼破局慧眼破局”DeepSeek R1 负责深入分析和异常检测，Kimi k1.5 提供深度挖掘的思路，助于更精准发现数据规律Open AI+Kimi+ClaudeOpen AI+Kimi+Claude数据呈现的数据呈现的“画龙点睛画龙点睛”Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi k1.5 提供 Python 代码支持，Claude 3.5 Sonnet 负责图表逻辑优化数据采集数据采集数据预处

24、理数据预处理数据分析数据分析可视化呈现可视化呈现 新思路新思路：DeepSeek DeepSeek R1R1的数据应用的数据应用中文数据处理优势创意写作生成能力数据读取分析能力低成本高性能优势编程代码生成能力智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释：利用DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识别并修复古籍中的破损文字，同时生成准确的注释和解释，帮助修复难以辨认的古籍内容。中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成：基于DeepSeek R1的中文数据处理能力，快速分析法律文本，提取关键信息，自动生成合

25、同草案、法律意见书等，提高律师工作效率。智能医疗数据分析与诊断智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗平台，分析病历、检查报告和基因数据，帮助医生提供更准确的诊断与治疗方案。金融风险预测与管理金融风险预测与管理：开发金融风险分析工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金融机构提供管理建议。智能文学创作辅助智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情节和诗句，助力突破创作瓶颈。智能广告创意生成智能广告创意生成：根据产品特点和目标受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广告创作效率。中小企业中小企业AIAI定制化服务定制化服务：为中小企业提供定制化的AI解决方案，如智能客服

26、、营销和办公工具，提升企业竞争力。开源开源AIAI教育平台教育平台：借助DeepSeek R1的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供免费课程和实验资源，促进AI教育普及。智能编程教育助手智能编程教育助手：为编程学生提供实时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决编程难题。自动化代码审查工具自动化代码审查工具：自动审查代码，发现潜在问题并提供优化建议，提升开发效率与代码质量。新思路新思路：Open AI o3miniOpen AI o3mini的数据应用的数据应用推理响应速度快写作情感表达能力格式化输出能力数据分析效率高数据可视化优势实时数据流处理与决策实时数据流处理与决策：利用o3mini在物联

27、网和工业自动化领域，快速处理来自传感器和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减少停机时间，提高生产效率。高频交易数据分析高频交易数据分析：利用o3mini快速处理高频交易数据，识别市场趋势和交易模式，为交易者提供实时决策支持。数据报告自动化生成数据报告自动化生成：基于o3mini自动生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文字说明，帮助管理者快速理解分析结果。数据接口标准化数据接口标准化：根据标准格式输出数据，利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据共享，提升跨机构协作效率。情感分析与数据解读情感分析与数据解读：利用o3mini结合情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调研等领域理解消费者情

28、感，优化产品和策略。故事化数据呈现故事化数据呈现：借助o3mini将数据以故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力，帮助公众理解复杂的科学和技术知识。复杂数据模式识别复杂数据模式识别：借助o3mini高效分析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现模式和规律，如天文学中的星系演化或地质学中的地震数据分析。多源数据融合分析多源数据融合分析：在智能交通和城市规划中，o3mini有助于将不同来源的数据（如交通流量、气象数据等）进行融合分析，预测交通拥堵，为城市规划提供决策支持。交互式数据可视化交互式数据可视化：在商业智能和数据分析领域，o3mini可以将多维数据以可视化的方式呈现，并支持用户进行交互式分

29、析。实时数据可视化与预警实时数据可视化与预警：在实时监控和数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。二二要怎么要怎么做？做？撰写文章标题指令撰写文章标题指令指令：指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二列给出中文解释。以下文本为摘要：【指令后加上文章的摘要】。中中-英、英、英英-中中互译指令互译指令指令：指令：我想让你充当一名科研类的英汉英汉翻译，我会向你提供一种语言的

30、一些段落，你的任务是将这些段落准确地、学术性地翻译成另一种语言。翻译后不要重复原文提供的段落。您应使用人工智能工具（如自然语言处理）以及有关有效写作技巧的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落，请告诉我是用什么语言写的，然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出输出结果，其中第一列是原文，第二列是翻译后的句子，每行只给出一个句子所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文：Original(Chinese)Translation(English)捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一种生物（捕食者）捕食了另一种生物（猎物）（Begon等，1997）。Predation i

31、s a fundamental ecological process,defined as one organism(predator)preying onanother organism(prey)(Begon et al.,1997).在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动态，也能够影响整个群落结构的动态。Within a community,predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well as thedynamics of the entire community structure.对于整个群

32、落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义（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:捕食者规格（Ener和Hughes，1978）、栖息环境复杂程度等都会影响捕食进而影响捕食者与猎物之间的动态关系。Some factors,such as predator size(Elner andHughes,1978)and habitat complexity,can affectpredation and subsequently influence the dynamicrelationship between predators and prey.中文学术写作润色指令中文学术写作润色指令指令：指令：作为中文学术论文写作优化助手，您的任务

34、是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性，同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本，并附上解释。以 markdown 表格的形式提供输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本：原始原始句子句子优化后优化后句子句子中文释中文释义义捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一种生物(捕食者)捕食了另一种生物(猎物)(Begon等，1997)。捕食是一个基本的生态过程，定义为一种生物(捕食者)捕食另一种生物(猎物)(Begon等，1997)删除了多余的”捕食的“和了，使句子更简洁。在群落范围内，捕食能够影响某一

35、营养等级的动态，也能够影响整个群落结构的动态。在群落范围内，捕食能影响某一营养等级及整个群落结构的动态。删除了多余的能够，并将两个动态合并在一起，使句子更简洁。对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义(Menge等，1986;Garrity和Levings，1981;Murdoch和Oaten，1975)。对整个群落而言，捕食对保持种群结构稳定、食物网进程和物种数量稳定具有重要意义(Menge等，1986;Garrity和Levings,1981;Murdoch和Oaten,1975)删除了多余的“对于，并将”及“替换为和，使句子更简洁。一些因子，

36、如:捕食者规格(Ener和Hughes，1978)、栖息环境复杂程度等都会影响捕食进而影响捕食者与猎物之间的动态关系。一 些 因 素，如 捕 食 者 规 格 (E I n e r 和Hughes,1978)和栖息环境复杂程度，会影响捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。将因子替换为因素，删除了多余的”如:和等英文学术写作润色指令英文学术写作润色指令指令：指令：下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格，改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性。必要时，重写整个句子。此外，用标记符表格列出所有修改，并解释修改原因。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).修改修改解释解释将“molluscs”替换为“mollusks”将“molluscs”替换为“mollusks”将“show”替换为“exhibit”将“show”替换为“exhibit”重新组织句子结构重新组织句子结构在每个引用年份后添加逗号在每个引用年份后添加逗号修改修改解释解释用“可以降低捕食的易感性”代替“可以降低捕食的易感性”使用更简洁的动词，更好地表达原意。将“产生”改为“导致”使用更准确、更简洁的动词，更好地表达捕食与贝壳形态之间的因

41、果关系。用“特定的猎物表型”代替“特定的猎物表型”使用更准确的形容词，更好地表达原意。提升段落间逻辑和连贯性指令提升段落间逻辑和连贯性指令指令：指令：请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，指出句子之间的流畅性或关联性有哪些地方可以改进，并提出具体建议，以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本，然后用中文列出改进之处。请改进以下文字：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.标点符号错误一键修改指令标点符号错误一键修改指令指令：指令：请你帮我确保以下文字中的标点符号正确无误，如果发现标点符号错误，请将你发现的错误列在一个两栏的标记表中，将原文放在第一栏，将更正后的文本放在第二栏，请只列出错误，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.改写降重指令改写降重指令指令：指令：我想让你充当科研写作专家，并提供一些英文或中文段落，你的任务是用原文改写段落。你应该使用人工智能工具（如自然语言处理）、修辞知识和你在有效科学写作技巧方面的专业知识来回答。请只提供改写后的文本，不作任何解释，请用科研语气风格重写下面的文字：解读文献配图指令解读文献配图指令指令：指令：这是发表在【杂志名称】期刊上的一篇论文中的一幅图，标题为【文章标题】，图例为【图的标题】。作为该领域的专家，请帮助我解读该图。论文参考文献格式指令论文参考文献格式指令指令：指令：我想

57、请你担任一份研究手稿的参考文献编辑。我将为你提供五个参考文献模板，你应将其作为指南。之后，我会提供更多参考文献，你需要检查这些参考文献的格式问题，如标点符号的位置和间距。给出一个包含三列的标记表，第一列是原文，第二列是固定文本，第三列是解释，然后提供所有固定的参考文献。以下是需要修正的五个示例模板和参考文献：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.高阶数据分析指令高阶数据分析指令指令：指令：请你制作 10 个不同的可视化图表，以反映上传数据集的各个方面？适当加上一些对你的数据的描述，尤其是各个列(变量)，这里尽量详细的描述你的数据用10张精美的绘图，展示数据变量之间的关系或潜在的分析思路，包括展示数据分析的直方图和箱线图。呈现关键变量之间的配对散点矩阵图和小提琴图，以及常用的相关性热图等，每张图都有详细的解释。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?加载，预览一下数据C

62、an you list the top 10 key points?最重要的十个要点What are the trends shown in this data?找趋势Can you describe the data?描述数据Show me the top trends in a visual format.以视觉形式显示趋势Can you clean this dataset?清洗数据Can you create a heatmap using this data?创建一个热力图Can you segment this data and create a table?切分数据Can you

63、 create a graph using this data?制作一个图Can you create a world cloud?做一个词云Can you create a chart using this data?画一个图表What are the rows and columns in this dataset?描述一下行和列Can you make the graphs more beautiful?把图美化一下Can you write a one sentence recap of this data?快速回顾一下Create a visual chart,based on th

64、is data.做一个视觉图表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?像给五岁小朋友讲故事那样解释一下这个数据集Can you create a presentation based this dataset?做一个整体展示Can you create 10 graphs to present different data?创作10个不同的图展示数据Can you write me an article based on this dat

65、aset or statistic results?根据结果写文章Can you explain this dataset in one paragraph?用一段话来解释一下这个数据集What insights do you see here?Give me a numbered list.提供一些见解Can you explain this dataset in simple terms?用简单的话来解释一下这个数据集其他常用中文指令其他常用中文指令Prompts（指令指令）跨学科融合：将“舆论分析”概念与其他领域的最新具有突破性的理论深度结合，提出极其具有创新的交叉领域的十个问题。探索“

66、舆论分析”概念的基础理论、哲学基础或科学原理等深层次原理，提出挑战这些基础的前所未有的突破性十个问题。舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用，列出十个充满想象力和震撼性，前所未有的应用。如果要量化研究审美智能概念，请提出一个合理的，有效的，各指标不重叠的，你自己能提取数据的指数体系框架，不少于三十个指数。请大家研究任何问题，先用这四个提示词进行提问。一是跨学科融合，二是深层次原理，三是概念前沿应用，四是如何量化分析。任何学术概念。里面会有些冗余信息，可以删除回复中的冗余信息。另外大家有空还可以对我的提示词进行改进，围绕四个方面。我们需要建立一套研究提示词集。AI for researc

67、h 提示词集。三三效果效果如何？如何？元知元知AIAI综述工具综述工具元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台，目前其AI综述生成工具已开放使用，能够帮助用户从海量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。产品产品概况概况功能亮点功能亮点功能亮点功能亮点 多版本与模块化支持：多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保用户在不同科研需求下得到充分支持。增强版绘图功能：增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化图示（如文献关键

68、词共现图）直观展示综述内容，帮助用户更好理解和呈现研究成果。无数据检索：无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，目前只支持英文检索。低重复率：低重复率：结合现有查重机制与AI技术，在内容生成阶段引入重复检测与优化策略，从源头上降低重复率风险，所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。无限双语数据导入：无限双语数据导入：支持中文与英文文献的导入，并且文献数据量没有限制，能够轻松处理中文文献的系统性梳理，以及国际文献的跨语言分析。幻觉克服：幻觉克服：以现有真实数据库作为支撑，借助由专家设计撰写的提示词，精准规避AI生成中的幻觉问题。高规范格式

69、输出：高规范格式输出：所生成的综述文档格式规范、结构清晰，符合学术论文标准，用户几乎无需进行二次整理。中科院中科院PubScholarPubScholar平台平台“PubScholar”平台是由中国科学院开发的公益学术平台，整合了国内外多种学术资源。该平台提供文献检索、引用分析、文献推荐等功能，用户可通过平台高效获取科研资源，并生成相关的综述报告。平台的优势在于其广泛的数据源和智能化的文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。产品概况产品概况功能亮点功能亮点功能亮点功能亮点 免费开放使用：免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接使用。海量学术资源整合：海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元

70、数据，涵盖科技论文、专利文献、科学数据等多个类别。超过8000万篇资源可直接获取全文，包括2122万篇论文全文和5878万篇专利全文。无数据检索：无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，支持中、英文检索。知网研学平台知网研学平台“PubScholar”平台是由中国科学院开发的公益学术平台，整合了国内外多种学术资源。该平台提供文献检索、引用分析、文献推荐等功能，用户可通过平台高效获取科研资源，并生成相关的综述报告。平台的优势在于其广泛的数据源和智能化的文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。产品概况产品概况功能亮点功能亮点功能亮点功能亮点 较高格式规范输

71、出：较高格式规范输出：根据学术规范自动排版，生成符合论文要求的文献综述结构。中文内容丰富：中文内容丰富：在中文文献的分析上具有优势，能够详细呈现中文领域的研究成果，用户可手动选择想要分析的50篇文献。无数据检索：无数据检索：以中国知网数据库作为支撑，通过关键词检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，仅支持中文检索。斯坦福斯坦福STORMSTORM斯坦福STORM平台是由斯坦福大学的oval团队开发的的一款AI科研工具，其核心功能是通过多智能体协作，实现从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。产品产品概况概况功能亮点功能亮点功能亮点功能亮点 资料整合与文章生成：资料整合

72、与文章生成：能够浏览网络，搜集大量文献，并通过基于主题的多个智能代理，将这些文献转化为连贯的文章或研究论文，长度可达数万字。模拟对话与问题生成：模拟对话与问题生成：模拟文章写作前的调研过程，通过发掘话题研究中的多样视角，模拟具有不同视角的作者向话题专家提出问题的对话，并基于这些对话整理收集到的信息来创建文章大纲。转化文献为连贯文章：转化文献为连贯文章：可以将现有的文献资料进行分析和整合，转化为逻辑连贯的新文章，为学者和知识工作者提供了极大的便利。多智能体协作对话：多智能体协作对话：Co-STORM模式引入了协作对话机制，并采用轮次管理策略，实现流畅的协作式AI学术研究。用户体验对比：用户体验对

73、比：使用步骤使用步骤PubScholarPubScholar平台官网：平台官网：https:/ BrainSTORMing Process”，可获取不同LLM Role的头脑风暴过程。参考其他文章：在“发现”栏，可参考其他学者生成的文章及聊天示例。整体来看，元知元知AIAI综述工具综述工具提供了一键式的自动化流程，只需导入数据，即可自动生成高质量且规范的文献综述，适合快速高效的研究需求。用户体验对比：用户体验对比：可操作性可操作性 界面直观界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够方便、快捷地进行文献数据的导入、分析和综述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。模块分区模块分区：将功能模块与信息展

74、示分区设计布局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作的便捷性和效率。多语言支持与定制化设置多语言支持与定制化设置：语言支持对于国内研究者更为友好，能够适应综述撰写的国内外研究需求，同时定制化设置满足用户在个性化需求下的使用。元知元知AIAI综述工具综述工具 界面直观：界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够快捷地进行文献数据的检索、选取和综述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。语言支持：语言支持：支持英文和中文内容生成。PubScholarPubScholar平台平台 界面直观：界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够快捷地进行文献数据的检索、选取和综述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。

75、语言支持：语言支持：支持英文和中文内容生成。知网研学平台知网研学平台 界面友好：界面友好：操作界面简洁明了，用户容易上手，非技术背景用户也能快速学会使用该工具进行文献综述的生成。灵活定制：灵活定制：支持使用本地部署的语言模型，为有特定需求的用户提供了更多灵活性。实时演示：实时演示：提供实时演示demo，方便用户了解和体验工具的功能。语言支持：语言支持：仅支持英文输入和英文内容生成。斯坦福斯坦福STORMSTORM生成综述对比：生成综述对比：多维度对比多维度对比维度维度支持篇数支持篇数格式评分格式评分文献类别文献类别支持支持绘图绘图提炼提炼观点观点元知基础版不限篇数4分中文英文不支持基础提炼元知

76、增强版不限篇数5分中文英文支持深入提炼元知专业版（单图）不限篇数5分中文英文支持全面提炼元知专业版（双图）不限篇数5分中文英文支持全面提炼PubScholar20篇2分中文英文不支持未有提炼知网研学50篇4分中文不支持未有提炼斯坦福STORM不限篇数3分英文不支持基础提炼PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考生成综述对比：准确性与专业性生成综述对比：准确性与专业性AIAI综述平台综述平台元知元知AIAI综述工具综述工具PubScholarPubScholar平台平台知网研学平台知网研学平台斯坦福斯坦福STORMSTORM数据来源数据来源依托真实且可靠的学术数据库，确保文献数据的准确性与可

77、信度，为综述内容的真实性提供坚实保障涵盖全球科技论文、专利文献、科学数据、学位论文、预印本、图书专著及开放资源中国知网数据库，涵盖海量的中文文献通过必应搜索引擎收集数据，确保来源的广泛性，但主要依赖互联网主流来源，可能包含推广内容，需进一步筛选和验证文本类型文本类型文本更加贴近学术综述，内容涵盖了研究现状、简要评述和主要参考文献，结构完整，生成文本适合辅助学术研究和论文撰写文本较为学术，内容涵盖引言、各层面的分析，总结与展望、参考文献文本贴近学术综述，内容涵盖了引言、研究现状、参考文献文本倾向于事实现状，内容包括历史背景、当前趋势、应用领域、挑战与局限、未来方向等，结构清晰，适合用于行业分析和

78、趋势预测参考文献管理参考文献管理参考文献数量相对更多，涵盖国内外学术文献，参考文献标注格式规范，引用的文献来自真实数据源，确保内容的准确性和可靠性参考文献20篇以内，涵盖国内外学术文献，参考文献标注格式不规范，引用的文献来自真实数据源，确保内容的准确性和可靠性参考文献50篇以内，只涵盖国内学术文献，参考文献标注格式较为规范，引用的文献来自真实数据源，确保内容的准确性和可靠性生成内容引用了高质量的学术文献和行业报告，参考文献标注格式规范，支持直接点击标注查看参考来源，便于追溯PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考生成综述对比：逻辑性与结构性生成综述对比：逻辑性与结构性AIAI综述平台综述平

79、台元知元知AIAI综述工具综述工具PubScholarPubScholar平台平台知网研学平台知网研学平台斯坦福斯坦福STORMSTORM语言逻辑语言逻辑语言逻辑清晰，条理分明，各部分之间过渡自然，逻辑连贯。在研究现状部分，按照不同研究领域和主题进行分类，逻辑性强报告整体呈现出总分总的逻辑架构，语言描述清晰，避免冗长，使用简短的句子表达复杂的信息报告整体架构严谨，以引言、技术原理、应用现状、技术挑战、未来展望等部分进行层层递进。语言中多使用中性描述，客观呈现研究进展与问题语言逻辑严谨，条理清晰，各部分之间逻辑关系明确。在历史背景和当前趋势部分，按照时间顺序和技术创新进行分类，逻辑性强内容结构内

80、容结构通过逻辑排序、层次化分段和观点与事实的清晰区分，确保生成的内容符合学术写作标准。内容结构完整，包括研究现状、简要评述和主要参考文献等板块。同时，研究现状部分围绕研究主题进一步细分为多个研究层次，结构合理内容结构完整，格式较一般综述结构较为标准，在中文文献分析上具有优势在写作前，系统会先生成详细的写作大纲，为文章的结构提供清晰的框架。文本内容结构清晰，包括历史背景、当前趋势、应用领域、挑战与局限、未来方向。每个部分都有详细的子标题，结构合理，层次分明PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考生成综述对比：完整性与全面性生成综述对比：完整性与全面性AIAI综述平台综述平台元知元知AIAI综

81、述工具综述工具PubScholarPubScholar平台平台知网研学平台知网研学平台斯坦福斯坦福STORMSTORM文本长度文本长度文本长度较长，内容丰富，涵盖了多个研究领域和研究层次，提供了详细的分析和评述文本长度中等长度，内容较为丰富，也分了多个层次进行总结文本长度稍长，内容丰富性在中文文献的分析上具有优势，能够详细呈现中文领域的研究成果文本长度适中，内容精炼，重点突出，适合快速阅读和理解研究视角研究视角研究视角多样，从不同领域和研究层面出发，提供了全面的分析和评述研究视角多样，从不同领域和研究层面出发研究视角多样，从不同领域和研究层面出发研究视角集中，从研究主题相关的历史背景、当前趋势

82、、应用领域、挑战与局限、未来方向等方面进行深入分析PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考生成综述对比生成综述对比：可读性与实用性：可读性与实用性AIAI综述平台综述平台元知元知AIAI综述工具综述工具PubScholarPubScholar平台平台知网研学平台知网研学平台斯坦福斯坦福STORMSTORM引用格式规引用格式规范范生成的引用格式标准且规范，能够清晰准确地列出参考文献，符合学术出版的要求，确保文献的格式符合高水平的学术标准引用格式较为简化，虽然能提供基本的引用信息，但在一些细节上缺少学术规范，适合较为基础的文献综述引用格式较为标准，尤其在中文文献的引用上符合国内学术出版的常见格

83、式，适合中文领域的文献综述文章语言类似维基百科风格，具有百科的深度和结构，可读性强，适合不同层次的读者阅读和理解自动生成自动生成参考文献参考文献能够自动生成参考文献列表，确保引用格式的统一性，确保与文中引用一一对应生成的参考文献信息不完全，且格式较为简化，不符合学术引用的标准，在学术规范方面存在一定不足提供自动生成参考文献的功能，在中文文献的引用格式上比较标准，能够确保格式的规范化Co-STORM通过多智能体协作对话生成动态思维导图，帮助用户发现信息盲点并组织内容，进一步提升了综述的完整性和全面性综上所述，在生成综述的准确性、逻辑性、完整性及可读性准确性、逻辑性、完整性及可读性方面，元知元知A

84、I综述工具综述工具依托于真实的学术数据库，具备较强的学术性和深度，尤其在学术研究领域具有较大优势。其生成内容结构严谨、内容全面，并提供了有益的可视化工具，增强了综述的直观性与理解度。PubScholar平台平台在内容多样性和研究视角多样性方面表现良好，但引用格式和参考文献管理方面有待提高。知网研学平台知网研学平台则在中文文献分析和结构化内容生成方面具有优势，引用格式较为规范。斯坦福斯坦福STORM在行业报告的生成中表现突出，能够提供较为简洁且针对性的内容，适合行业趋势分析与快速阅读。PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考生成综述案例：元知（增强版）生成综述案例：元知（增强版）AIAI综述

85、工具综述工具生成综述案例：元知（增强版）生成综述案例：元知（增强版）AIAI综述工具综述工具生成综述案例：元知专业版（单图）生成综述案例：元知专业版（单图）AIAI综述工具综述工具生成综述案例：元知专业版（单图）生成综述案例：元知专业版（单图）AIAI综述工具综述工具生成综述案例：生成综述案例：PubScholar AIPubScholar AI综述工具综述工具生成综述案例：知网研学生成综述案例：知网研学AIAI综述工具综述工具生成综述案例：知网研学生成综述案例：知网研学AIAI综述工具综述工具生成综述案例：斯坦福生成综述案例：斯坦福 STORM STORM（英文版）（英文版）生成综述案例：斯

86、坦福生成综述案例：斯坦福 STORM STORM（中文译版）（中文译版）*附加知识附加知识*DeepSeek+DeepResearchDeepSeek+DeepResearch基本知识基本知识介绍介绍DeepSeekDeepSeek：颠覆出圈，霸榜热议：颠覆出圈，霸榜热议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 日日首个开源代码大模型首个开源代码大模型DeepSeek CoderDeepSeek Coder发布发布2 0 2 32 0 2 3 年年 1

87、 11 1 月月 2 92 9 日日推出推出670670亿参数的通用大模型亿参数的通用大模型DeepSeek LLMDeepSeek LLM，包括包括7B7B和和67B67B的的basebase及及chatchat版本版本发 布 新 一 代 推 理 模 型发 布 新 一 代 推 理 模 型D eepS eek-R 1D eepS eek-R 1，性 能，性 能与与 O p e n A IO p e n A I 的的 o 1o 1 正 式 版正 式 版持平，并开源持平，并开源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 日日发 布 总 参 数 达发 布 总 参 数 达 6 7 1 06 7 1 0 亿 的亿 的D e e p S e e k-V 3D e e p S e e k-V 3，采 用 创 新，采 用 创 新MoEMoE架构和架构和FP8FP8混合精度训练，混合精度训练，训练成本大幅降低训练成本大幅降低DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGl）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用，其性能在多个基准测试中表现出色，对齐OpenAI-O1正式版，甚至在某些任务上表现更优。DeepSeekDeepSeek

89、发展发展节点节点DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首；截至1月30日，DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力，并表示将继续加快自身模型的迭代。Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作原理，并基于此改进其大模型Llama。英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。DeepSeek R1引发全球关注推理能力：核心突破，专项升级推理能力：核心突破，专项升级 推理推理能力能力 强化学习强化学习驱动：驱动：DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL）训练的推理模型，

90、无需任何监督微调（SFT）步骤，打破传统模型依赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1 采用强化学习作为核心训练方法，显著提升了模型的推理能力和语言表达的可读性。推理能力专项提升：在推理能力专项提升：在除了利用强化学习模型结合跨领域训练提升模型综合技能以外，还重点提升了模型在数学、代码、逻辑推理等硬核任务上的能力。推理过程推理过程DeepSeek R1 在推理过程中采用“深度思考”模式，通过展示完整的推理路径来提高模型的可解释性和可信度。在生成答案前展示其推理过程，让用户看到模型如何分解问题并得出结论。包括模型对问题的理解、问题分解、以及逐步求解的过程。通过展示推理路径，使得用户能够理解模

91、型的推理过程。推理路径包括模型对问题的理解、问题分解、以及逐步求解的过程。在推理过程中能够自我修正，发现并修复之前的错误。这种自我修正能力使得模型在处理复杂问题时更加可靠。思 维 链思 维 链展 示展 示推 理推 理路 径路 径自 我自 我修 正修 正DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力，使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。传统依赖传统依赖：大规模大规模监督微调（监督微调（SFTSFT）创新思路创新思路：强化学习强化学习（RLRL）驱动驱动 推理推理效率效率长思维链支持长思维链支持：Deep

92、Seek R1 支持长链推理，能够生成数万字的思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、编程和自然语言推理等任务中表现出色。多模态任务处理多模态任务处理：DeepSeek R1 在多模态任务中表现出色，能够处理复杂场景下的逻辑、公式识别及自然图像等问题，显示出其在多模态任务中的广泛应用潜力。训练方法：数据冷启，阶段递进训练方法：数据冷启，阶段递进DeepSeek R1 采用了冷启动数据和多阶段训练的策略，以进一步提升模型的推理能力和可读性。冷启动数据冷启动数据 多阶段多阶段训练训练定义与作用定义与作用：冷启动数据是指在模型训练初期，引入的一小部分高质量、结构化的数据。其作用是

93、为模型提供一个良好的起点，解决强化学习训练初期的不稳定问题，规范模型的输出格式和推理链条，使其更符合人类可读性。数据来源与特点数据来源与特点：这些数据部分来源于清理后的R1-Zero 输出，还包括人工后处理的长思维链（CoT）数据。其数量相对较少但质量高，经过精心设计，具有良好的可读性和结构化特点。对模型训练的影响对模型训练的影响：冷启动数据为模型训练奠定了坚实的基础，使模型在后续的强化学习阶段能够更稳定地学习和优化。它解决了纯强化学习训练中可能出现的可读性差和语言混杂等问题。第一阶段：推理第一阶段：推理导向的强化学习导向的强化学习基 于 冷 启 动 数 据 微调 后 的 基 础 模 型，进

94、行 大 规 模 强 化 学习。此 阶 段 引 入 语言 一 致 性 奖 励，优化 模 型 在 数 学、编程 等 结 构 化 任 务 中的表现。第二阶段：拒绝第二阶段：拒绝采样与监督微调采样与监督微调通 过 拒 绝 采 样 从 RL检查点生成新的合 成 数 据，并 与 写作、事 实 问 答 等 领域的监督数据混合。然 后 对 基 础 模 型 进行 两 轮 微 调，进 一步提升模型的性能。第三阶段：全场第三阶段：全场景强化学习景强化学习结 合 规 则 奖 励（针对 推 理 任 务）和 神经 奖 励 模 型（针 对通 用 任 务），对 模型 进 行 最 终 的 强 化学 习，以 对 齐 人 类偏好。

95、降本提能：架构创新，技术增效降本提能：架构创新，技术增效DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。模型蒸馏技术模型蒸馏技术DeepSeek采用模型蒸馏技术，通过将知识从大型复杂模型（教师模型）迁移到小型高效模型（学生模型），实现性能和效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列 架构创新架构创新通过将模型划分为多个专家模块，实现高效计算和推理。DeepSeek通过无辅助损失的自

96、然负载均衡和共享专家机制，解决了专家模块工作量不平衡的问题。混合专家（混合专家（MoEMoE）架构）架构通过低秩压缩减少推理时的内存占用，同时保持与传统多头注意力（MHA）相当的性能。MLA在训练中减少了内存和计算开销，在推理中降低了KV缓存占用空间。多头潜在注意力（多头潜在注意力（MLAMLA）机制）机制通过序列化预测未来多个令牌，增强模型的上下文建模能力，并支持推测解码加速推理。MTP在特定场景下同时预测多个令牌，提高信号密度，减少上下文漂移和逻辑连贯性问题。多令牌预测（多令牌预测（MTPMTP）采用FP8混合精度训练，通过在训练过程中使用更适宜的数据精度，减少了计算量和存储需求。FP8混

97、合精度训练在保证训练准确性的基础上，显著降低了计算成本，使得大规模模型训练更加可行。FP8FP8混合精度训练混合精度训练推理效率提升推理效率提升：蒸馏后的模型参数量大幅减少，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B，相比原始的DeepSeek-R1（671B参数），计算复杂度显著降低。性能优化性能优化：在代码和数学基准测试中，蒸馏技术显著提升了模型性能。例如，在基准测试中，蒸馏后的DeepSeek-V2.5模型在Pass1和Length指标上均显著优于基线模型。教师模型生成数据教师模型生成数据学生模型训练学生模型训练微调与优化微调与优化策略优化：开源特性，成本

98、优势策略优化：开源特性，成本优势 开源开源策略策略 成本优势成本优势DeepSeek 通过技术创新和优化策略，大幅降低了模型训练和推理成本，使其在性价比上远超 OpenAI 等竞争对手。训练成本训练成本：DeepSeek V3 的训练成本仅为 557.6 万美元，远低于其他国际大公司的训练成本。这种低成本策略使得更多企业和开发者能够负担得起高性能 AI 模型的训练和使用。调用成本调用成本：DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元，输出 API 价格仅为 OpenAI o1 的 3%。这种

99、低廉的 API 价格进一步降低了使用门槛。DeepSeek R1 采用 MIT 许可协议开源发布，允许全球的研究者和开发者免费使用和修改模型。这种开放策略促进了 AI 技术的普及和发展。开源模型的优势与开源模型的优势与挑战挑战可访问性可访问性研究者可以根据自身需求进行二次开发和优化可定制性可定制性允许研究者根据特定应用场景进行定制，从而更好地满足需求社区支持社区支持使其在学术研究和工业应用中具有广泛的应用前景可解释性和可靠性可解释性和可靠性需要采取措施确保模型的可靠性和可解释性社区参与社区参与需要社区成员的共同参与维护和更新，需要较高的社区活跃度和凝聚力安全性安全性需要采取措施确保模型的安全性

100、和隐私保护模型训练成本调用成本（输入/百万 tokens）调用成本（输出/百万 tokens）DeepSeek-V3557.6万美元0.14美元（缓存未命中）/0.014美元（缓存命中）0.28美元DeepSeek-R1未明确（推测低于V3）0.14美元（缓存命中）/0.55美元（缓存未命中）2.19美元OpenAI GPT-4o10亿美元2.5美元（缓存未命中）/1.25美元（缓存命中）10美元OpenAI o1未明确（推测高于GPT-4o）15美元（缓存未命中）/7.5美元（缓存命中）60美元Claude 3.5 Sonnet5亿美元3美元15美元DeepSeek采用开源策略，公开模型权重

101、和技术报告，允许开发者自由使用、修改和分发其技术，促进了AI领域的创新和协作。优势优势挑战挑战测试评估：对标顶尖，能力出众测试评估：对标顶尖，能力出众 推理任务表现推理任务表现 教育类知识问答能力突出教育类知识问答能力突出：在 MMLU、MMLU-Pro等测试中，DeepSeek R1成绩超越 OpenAI-4o等其他闭源模型。数学推理能力对标顶尖模型数学推理能力对标顶尖模型：DeepSeek R1 在 AIME 2024 基准测试中得分 79.8%（pass1），略优于 OpenAI-o1-1217；在 MATH-500 测试中，取得 97.3%，表现与 OpenAI-o1-1217 相当，

102、远超其他模型。代码生成能力达专家级水平代码生成能力达专家级水平：DeepSeek R1在编程任务中，Elo评分达 2029，超越 96.3%的人类参赛者；在工程任务中DeepSeek-R1表现略优于 DeepSeek V3，这对开发人员在实际任务中有潜在帮助。知识类任务表现知识类任务表现 其他任务表现其他任务表现 在创意写作、问答、编辑、摘要创意写作、问答、编辑、摘要等任务中，DeepSeek R1 表现优异。非考试类智能处理能力非考试类智能处理能力强大强大：在 AlpacaEval 2.0 和 ArenaHard 中，胜率分别为 87.6%和 92.3%。79.879.897.397.396

103、.396.396.696.649.249.2本地部署：灵活高效，协同优化本地部署：灵活高效，协同优化 端侧部署能力端侧部署能力 端云协同优化端云协同优化DeepSeek的本地部署与云端计算相结合，实现高效的计算和传输。例如，其蒸馏模型在端侧SoC（系统级芯片）上的表现，显著降低了硬件门槛，同时提升了用户体验。DeepSeek的本地部署在性能上表现出色，能够满足不同应用场景的需求，尤其是在端侧和端云协同场景。通过合理的硬件配置和优化策略，DeepSeek可以在本地环境中高效运行，为用户提供强大的AI支持。DeepSeek 在端侧部署中展现出较强的适应性和灵活性。模型轻量化DeepSeek通过蒸馏

104、技术优化小模型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B参数规模），使其在本地部署中表现出色，适合存储和计算资源有限的端侧设备。实时性在端侧设备上，DeepSeek 能够满足实时性要求，例如在智能家居、自动驾驶等场景中，推理延迟低至毫秒级。硬件兼容性支持英特尔、英伟达等主流硬件 平 台，并 可 通 过AnythingLLM和Ollama等工具实现PC本地部署，保护数据隐私的同时满足定制化需求。离线能力DeepSeek 支持完全离线部署，适合网络条件受限的场景（如工业物联网、偏远地区）。任 务 分 配 与 负 载 均 衡任 务 分 配 与 负 载 均 衡数 据 传 输 与 延 迟 优 化数

105、据 传 输 与 延 迟 优 化模 型 更 新 与 协 同 训 练模 型 更 新 与 协 同 训 练对比优势：高性价比，技术普惠对比优势：高性价比，技术普惠 公司公司模型模型产品产品类型类型核心核心功能功能优点优点缺点缺点DeepSeekDeepSeek R1DeepSeek R1开源推理模型复杂推理、数学解题、代码生成逻辑推理能力顶尖；开源生态支持自定义；训练成本低长文本生成能力弱于 V3工程类任务上稍逊于OpenAI O1DeepSeekDeepSeek V3DeepSeek V3开源大语言模型多语言处理、长文本生成、代码生成MoE 架构效率高；长文本处理强；中英文混合场景优化在推理能力上稍

106、逊于R1在特定任务上稍逊于OpenAI O1OpenAIOpenAI O1OpenAI O1闭源推理模型复杂推理、文本生成企业级 API 生态完善；多模态交互流畅；开发者工具丰富训练成本高；闭源且费用高昂；中文支持弱于本土模型OpenAIGPT-4oGPT-4o闭源大语言模型多语言处理、文本生成、创意内容创作全模态能力行业领先；实时交互响应快；商业化成熟度高训练成本高；运营成本高数据隐私争议大MetaLlama 3.2Llama 3.2开源大语言模型多语言支持、内容生成、信息检索完全开源免费；社区支持广泛；多语言基础能力均衡多模态功能缺失；长文本生成质量不稳定AnthropicClaude-3

107、.5Claude-3.5闭源推理模型对话系统、内容生成、逻辑推理对话逻辑连贯性强；伦理安全性高；文档分析能力突出中文支持较弱；闭源且 API 访问受限百度文心一言文心一言闭源大语言模型多语言处理、复杂的语言理解和文本生成中文场景优化最佳；多模态搜索整合；本土行业适配性强国际竞争力不足；上下文窗口较小与国内外顶尖同类产品比较，DeepSeek践行强化逻辑推理（R1）与长文本效率（V3）的差异化技术路线，其在性能和成本方面展现出色的性价比，尤其在训练成本和开源透明度方面具有明显优势。革新技术标准：低本高能，开放共创革新技术标准：低本高能，开放共创DeepSeek的成功促使AI行业重新审视技术应用与

108、发展方向。其低成本、高性能的模型为AI技术的普及提供了实际范例，推动了AI技术在训练成本、模型效能和开源生态方面的新标准的形成。创新技术路径创新技术路径DeepSeek通过算法优化与架构创新（如MLA、MoE结构），将训练成本降至行业1/10，打破了传统AI巨头依赖“规模法则”的垄断局面。其FP8混合精度训练和开源原生FP8权重，显著降低了中小团队的技术门槛，推动AI技术民主化。重塑定价逻辑重塑定价逻辑DeepSeekV3模型以557.6万美元的训练成本，实现了与GPT-4o相当的性能，生成速度提升至 6 0 T P S。这种“低成本高性能”模式不仅挑战了OpenAI、Google等巨头的市场

109、地位，还迫使行业整体降价（如字节豆包降价85%），重塑了AI服务的定价逻辑。推动研发转型推动研发转型DeepSeek的全栈开源策略（模 型 权 重、训 练 代 码 均 采用 M I T 协 议），吸 引 了 全 球开 发 者 参 与，形 成 了 强 大 的社 区 生 态。这 种 开 放 模 式 加速 了 技 术 迭 代，削 弱 了 闭 源巨 头 的 技 术 壁 垒，推 动 全 球A I 研 发 从“封 闭 垄 断”向“开放协作”转型。重塑产业格局：打破桎梏，竞争活跃重塑产业格局：打破桎梏，竞争活跃DeepSeek的崛起改变了AI市场的竞争格局，促使国际科技巨头加快技术创新的步伐，加大研发投入，

110、推出新的模型和应用，以应对竞争。DeepSeek R1 的全球影响力正在重塑 AI 产业格局，特别是在中美之间的技术竞合中。同时，也为全球 AI 产业的发展提供了新的机遇和挑战。活跃市场竞争活跃市场竞争受其影响，美国芯片巨头英伟达的股价暴跌17%，博通下跌17%，AMD下跌6%，微软也下跌了2%。DeepSeek的应用程序在苹果应用商店的下载量一举超越了ChatGPT，荣登免费应用程序排行榜榜首。DeepSeek的横空出世给美国科技市场带去巨大冲击Open AIOpen AI上线新一代推理模型o3系列的mini版本，并首次免费向用户开放其基础功能。o3-mini专注于数学、科学和工程等领域的复

111、杂推理任务，其性能和成本效益均优于之前的o1系列。发布新一代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能力并提高性价比。谷歌谷歌 中美技术中美技术竟合竟合DeepSeek的创新不仅打破了美国AI产业的技术壁垒，也为中国AI产业在全球科技竞争中提供了新的突破口。DeepSeek的成功推进中国AI产业的发展，同时也促进了中美两国在AI领域的竞争与合作，推动全球AI技术的多元化发展。全球全球AIAI产业链产业链升级升级DeepSeek的崛

112、起带动了全球AI产业链上下游的发展。其低成本高性能的模型降低了大模型的投资、开发、运营成本，推动了国产AI芯片、云平台、操作系统等产业的发展。技术深化：突破局限，能力提升技术深化：突破局限，能力提升DeepSeek R1展示了强化学习技术和算法创新在 AI 领域的巨大潜力，但其仍然处于发展阶段，存在一定局限性和优化空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破：通用能力通用能力提升提升解决语言混杂解决语言混杂问题问题目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮对话、复杂角色扮演和 JSON 输出等任务中的能力不及 DeepSeek-V3。未来

113、，DeepSeek计划探索如何利用长推理链来增强在这些任务的表现。优化提示工程优化提示工程目前模型对提示较为敏感，少样本提示会持续降低其性能。因此，建议用户使用零样本设置，直接描述问题并指定输出格式，以获得最佳效果。软件工程任务软件工程任务DeepSeek-R1 在软件工程基准测试中的表现未能显著超越 DeepSeek-V3。未来版本将通过在软件工程数据上实施拒绝采样或在强化学习过程中引入异步评估来提高效率。DeepSeek R1当前只针对中文和英文进行了优化，这可能在处理其他语言的查询时导致语言混杂问题。DeepSeek计划在未来的更新中解决这一局限。场景拓展：创新推动，垂直深耕场景拓展：创

114、新推动，垂直深耕医疗领域DeepSeek已经在医疗辅助诊断方面有所应用，未来有望进一步深化，如通过流程优化，提高诊断的准确性和效率。通过与医疗设备的结合，实现更精准的医学影像分析和疾病预测。金融领域未来，DeepSeek可能会进一步拓展到金融风险防控、智能投顾、金融产品创新等领域，通过深度分析金融市场数据和用户行为数据，为金融机构提供更全面、精准的决策支持。教育领域目前DeepSeek在教育辅助方面已经展现出独特优势，未来，其可能会与在线教育平台、教育机构等合作，开发更多个性化的学习方案和智能辅导工具，满足不同学生的学习需求。法律领域DeepSeek在法律文书处理方面已经具备一定的能力。未来，

115、其有望进一步拓展到法律咨询、案件预测、法律知识图谱构建等领域，为法律专业人士和普通用户提供更便捷、高效的法律服务。工业领域DeepSeek在工业质检智能化方面已经取得显著成效。未来，其可能会进一步拓展到工业生产流程优化、设备故障预测与维护、供应链管理等领域，提供更高效的工业生产和运营的解决方案。DeepSeek R1将通过强化学习和多模态融合等技术手段，进一步提升推理能力、优化语言理解和生成效果，并拓展在复杂任务中的应用边界；同时，将深耕垂直领域，如教育、金融、医疗等，为不同领域提供更精准、高效的解决方案。具身智能探索与机器人等硬件深度融合，实现物理世界的智能交互。这将拓展其在工业制造、物流配

116、送等领域的应用。自进化系统构建通过自动合成训练数据，持续迭代模型能力。这将使其能够更好地适应不同垂直领域不断变化的需求，提升在各领域的应用效果。多模态融合DeepSeek未来可能会在多模态融合方面进一步探索，将自然语言处理、计算机视觉等技术更深度地结合。技术创新推动技术创新推动 垂直领域垂直领域深耕深耕核心功能核心功能多步骤自主研究、端到端强化学习、深度信息整合多步骤自主研究、端到端强化学习、深度信息整合 实际使用 图源宝玉 在 ChatGPT 中，选择message composer中的 deep research 并输入查询 可以附加文件或电子表格，为问题添加上下文。一旦开始运行，侧边栏将

117、显示所采取的步骤和使用的来源摘要。1.多步骤自主研究2.端到端强化学习3.深度信息整合输入提示文本、图像、PDF解释、推理调整优化查找、分析综合数百个在线资源以研究分析师的水平创建一份综合报告端到端强化学习训练规划执行多步骤研究流程实时调整策略回溯修正错误文本PDF图像【多格式数据】支持搜索多格式数据，整合多模态信息，生成带引用和思考过程总结的报告TextTextText“引用”DeepResearchDeepResearch：智能协作，自主研究：智能协作，自主研究表现：人类终极考试，表现：人类终极考试，准确率突破准确率突破 26.6%26.6%这项测试包括3000多个多个多项选择题和简答题，

118、涵盖了从语言学到火箭科学、古典文学到生态学的100多个学科。多个学科。GAIA GAIA测试测试准确率是此前 OpenAI o1 模型的近三倍三倍来源：https:/ Research在多步推理、数据验证、处理速度和信息追溯性方面表现出明显优势。这些提升有助于模型在复杂任务中的表现更好，特别是在需要高可靠性和高效执行场景中。类别类别DeepResearchGPT-4o功能目标自动化多步骤研究任务，收集、综合、分析、输出报告语言生成，支持多种自然语言任务任务执行方式多模块协同，逐步执行复杂任务单输入文本生成输出，处理单一任务研究能力处理复杂学术、法律、市场研究，支持多轮分析生成创意内容，提供建议

119、，适度推理分析输入输出格式支持图像、PDF等多种格式输入输出主要依赖文本输入输出模块协作多个模块协同工作（探索者、整合者、推理者等）单一模型，无模块化协作DeepResearch探索者整合者思考者表达者技术协同：多步推理，快速输出技术协同：多步推理，快速输出DeepResearch能迅速梳理海量文献，提炼关键信息，显著提升文献综述效率。文献综述加速文献综述加速基于深度学习模型，自动生成高质量技术报告，确保研究成果的准确传达。技术报告生成技术报告生成基于已有实验数据自动生成最优实验设计，预测可能的实验结果，并提出资源最小化、效能最大化的实验方案。自动实验设计自动实验设计分析过去几十年各领域的论文

120、发展轨迹，利用深度时间序列预测技术，自动生成某一领域在未来5-10年的潜在研究主题、理论突破、以及可能的新技术趋势。未来知识未来知识 生成器（预测性科研）生成器（预测性科研）应用场景应用场景1 1：学术研究，助力科研：学术研究，助力科研0101生物学研究生输入生物学研究生输入CRISPRCRISPR技术在技术在肿瘤免疫治疗中的最新进展肿瘤免疫治疗中的最新进展 02021.近三年近三年124124篇篇核心论文摘要2.关键临床试验数据试验数据3.汇总技术路线对比图谱技术路线对比图谱4.待突破方向预测方向预测5.符合符合APAAPA格式格式的参考文献库科研场景实测科研场景实测:获得获得:学术研究案例

121、：明确需求，报告生成学术研究案例：明确需求，报告生成通过百度网盘分享的文件：deep Research功能深度研究.docx链接:https:/ 提取码:fn7s 团队自测团队自测案例案例2 21 13 34 4自动化处理财务报表，挖掘隐藏的投资机会，评估潜在风险，优化资产配置策略。数据分析数据分析DeepResearch整合全球金融市场动态，实时追踪行业趋势，为投资者提供深度分析。市场洞察市场洞察运用先进算法预测市场走势，辅助金融机构和个人投资者做出更明智的选择。智能预测智能预测一键生成专业级投资风险评估报告，支持定制化需求，提升决策效率。报告生成报告生成通过自动化数据收集、整合、推理与报告

122、输出，提供全面的市场趋势预测和投资决策支持。股票市场分析股票市场分析风险管理与投资组合优化风险管理与投资组合优化宏观经济预测宏观经济预测场景应用场景应用应用场景应用场景2 2：金融分析，市场预测：金融分析，市场预测1.1.数据获取数据获取2.2.模型构建与供应链模型构建与供应链脆弱性评估脆弱性评估3.3.情景模拟与建议情景模拟与建议情景模拟：建立基于5种不同情景（如需求波动、突发事件、技术革新）的供应链模拟模型。使用Deep Research提供的可视化工具生成可解释性的分析报告，展示各情景对供应链压力及影响的具体路径。供应链脆弱性评供应链脆弱性评 使用层次分析法对各关键因素进行权重评估，最终

123、得出半导体供应链的脆弱性等级。分析各研报中对供应链脆弱性的描述，并结合数据来源和模型构建结果，识别高风险区域。数据来源：全球12个交易所的财报数据 提取来自全球主要交易所（如纽约证券交易所、道琼斯指数等）的半导体相关财报和数据数据解析过程 来自行业研报机构的178份半导体供应链风险分析报告。解读各研报的核心观点、关键指标及预测方法。建立行业报告的质量评估体系，识别高价值研报并进行分类。链接效率（如通信、物流连接）线条强度（如生产线的稳定性）物流效率（如运输网络的优化性）需求响应能力（如预测和应对需求变化的能力）模型构建：在供应链风险最高的环节加强协同协作，并提供透明的沟通机制。加强内部风险管理

124、框架的设计，建立应急响应和恢复计划。定期更新模型和数据来源，确保预测准确性和前瞻性。金融分析案例：数据整合，供应链优化金融分析案例：数据整合，供应链优化分析商品数据分析商品数据通过分析海量商品数据揭示市场趋势，帮助商家精准定位消费者需求，把握市场动态。对比产品参数对比产品参数自动收集并对比同类产品参数，突出性能差异，简化消费者的决策流程。整合用户反馈整合用户反馈整合用户反馈，提炼关键意见，确保购买决策基于真实用户体验，提高决策质量。提供定制建议提供定制建议结合个人偏好与历史行为，提供定制化的购买建议，提升用户的购物满意度。简化决策流程简化决策流程通过突出产品性能差异，简化消费者的决策流程，减少

125、选择困难，提高购买效率。滑雪板选购分析场景应用场景应用消费趋势预测消费趋势预测产品定位与定价策略产品定位与定价策略个性化营销策略个性化营销策略应用场景应用场景3 3：消费决策，个性推荐：消费决策，个性推荐用户诉求：用户诉求：拟购买滑雪板，对滑板的使用场景、款式、颜色、价位、适用场景、预计购买国家提出要求，指定DeepResearch给出建议问题识别问题识别面对海量市场数据，DeepResearch识别用户的关键信息并进行网络信息匹配。解决方案解决方案利用DeepResearch的智能分析能力，自动筛选出符合用户每一部分诉求的关键词，精准度和匹配度大幅提升成果亮点成果亮点通过自动化报告生成，显著

126、提升了搜索结果与用户预期的匹配度，提高用户的决策效率，辅助用户消费决策。Deepresearch直接解决了用户的每一部分需求，从板材、规格到从板材、规格到颜色，亮点以及可操作的滑行技巧。颜色，亮点以及可操作的滑行技巧。同时还通过滑雪板的信息介绍，分析了板材性能与用户可能使用场景和需求进行了匹配分析消费决策场景案例：需求识别，产品匹配消费决策场景案例：需求识别，产品匹配提供深入的市场趋势、消费者行为洞察及竞争格局市场趋势、消费者行为洞察及竞争格局，为企业制定精准的商业策略提供支持。0101020203030404数据来源：社交媒体、市场调查、行业报告、消费者反馈等。信息发现信息发现推理分析推理分

127、析信息整合信息整合生成定制化的商业报告，帮助管理层理解市场格局、识别潜在机会和风险，做出明智决策。输出报告输出报告将不同来源的结构化和非结构化数据进行整合，形成全面的市场和消费者视角。基于AI推理模型，分析消费者行为、市场趋势、竞争对手动态，预测未来商业机会市场趋市场趋势预测势预测竞争对竞争对手分析手分析消费者消费者行为行为分析分析产品市产品市场定位场定位应用场景应用场景4 4：商业研究，决策支持：商业研究，决策支持用户需求用户需求过去十年发达国家与发展中国家GDP前十名的iOS和Android的采用率，学习外语的百分比及移动普及率，要要求求DeepResearchDeepResearch给出

128、给出数据列表，并数据列表，并提出提出iOSiOS翻译应用的市场建议翻译应用的市场建议收集信息收集信息系统能够自动筛选出相关的文献资料。系统能够自动筛选出相关的文献资料。明确步骤及来源摘要明确步骤及来源摘要自动生成自动生成对比明晰的数据表对比明晰的数据表，提高工作效率。提高工作效率。可视化的数据表格可视化的数据表格生成建议报告生成建议报告01010202030304040505商业研究场景案例：市场洞察，优化策略商业研究场景案例：市场洞察，优化策略Deep Research技术架构技术架构基于基于OpenAI o3OpenAI o3模型模型支持多步骤策略实时调整支持多步骤策略实时调整与错误回溯与

129、错误回溯性能表现性能表现在在“人类最后考试人类最后考试”中准中准确率确率26.6%26.6%（O1O1模型的模型的三倍），三倍），5-305-30分钟完成分钟完成传统数小时任务。传统数小时任务。应用广度应用广度覆盖学术、金融、消费、覆盖学术、金融、消费、政策四大领域，案例已验政策四大领域，案例已验证跨领域适配性证跨领域适配性用户体验用户体验零门槛操作零门槛操作，用户仅需输用户仅需输入提示，系统自主规划研入提示，系统自主规划研究流程究流程竞品分析：技术差异，性能对比竞品分析：技术差异，性能对比通过百度网盘分享的文件：不同版本DeepResearch对比.zip链接:https:/ 提取码:jjv

130、9-来自团队自测数据定制化定制化 AI AI 研究研究工具工具复杂任务复杂任务自动化自动化行业定制化行业定制化AI赋能赋能金融金融：投资风险分析投资风险分析；医疗医疗：药物药物研发辅助研发辅助；法律法律：合同智能审核合同智能审核；制造业制造业：工艺优化等工艺优化等。行业知识库整合行业知识库整合汇聚行业专家经验、案例数据汇聚行业专家经验、案例数据；构构建领域知识图谱建领域知识图谱，为行业定制为行业定制AI模模型奠定基础型奠定基础。“AI参谋参谋”赋能赋能7*24小时全天候服务小时全天候服务，快速响应行业快速响应行业专业问询专业问询，自主开展深度行业研究自主开展深度行业研究。端到端任务自动化端到端

131、任务自动化融合强化学习与推理技术融合强化学习与推理技术，实现多实现多步骤复杂任务的全流程自动化步骤复杂任务的全流程自动化，涵涵盖财务、营销、设计等关键领域盖财务、营销、设计等关键领域。自动化处理海量重复性任务自动化处理海量重复性任务，聚焦高价值创造性工作聚焦高价值创造性工作，大幅大幅降低运营成本降低运营成本,提升组织效率提升组织效率。人机共生新范式人机共生新范式重塑企业运营效能重塑企业运营效能简化人机交互简化人机交互,AI系统自主完成规系统自主完成规划、执行、优化划、执行、优化，实时响应动态实时响应动态需求变化需求变化,持续迭代持续迭代。AIGK+DeepResearchAIGK+DeepRe

132、search：定制化：定制化AIAI，自动化转型，自动化转型行业知识库整合行业知识库整合行业定制化行业定制化AI赋能赋能金融机构在评估投资项目时，需要快速识别潜在风险并做出决策。金融领域AI智能合同审核系统，减少人工审核的错误率，提升司法透明度。法律领域AI工艺优化平台，帮助企业优化生产流程，降低成本并提升效率。制造业领域实施场景模型分析：金融行业投资风险智能预测金融公司：基于实时数据，智能预测投资项目的风险等级（高、中、低）。投资者：通过AI分析后，可获得投资决策的个性化建议。“AI参谋参谋”赋能赋能 金融机构决策支持：通过AI模型预测投资项目的风险等级，帮助银行做出更精准的投资决策。投资者

133、个性化决策：基于AI分析后，可获得特定投资标的的风险评分，进一步优化投资策略。数据来源：收集来自不同行业的数据源，包括但不限于企业财务报表、行业政策文件、专家报告等。将这些数据从多个平台获取，并进行清洗和预处理。企业财务报表 财务分析、资产负债表、利润表等。行业政策文件 政策法规、行业趋势、监管规定等。专家报告 宏观经济预测、市场前景分析、行业趋势报告等。按照行业或主题对数据进行分类存储，例如：快速响应能力：在各种行业需求瞬息万变的情况下，“AI参谋”能够提供即时的数据分析和决策支持，帮助客户迅速定位问题并制定解决方案。自动化处理：系统通过算法自动识别异常数据、预测市场趋势，并生成快速反应的建

134、议。智能化运营：传统模式向数字化转型数据驱动决策深入的数据支持和预测模型行业应用：行业应用：AIAI定制，自动化决策定制，自动化决策技术创新：流程自动，突破效能技术创新：流程自动，突破效能1.自动化处理与智能化决策 人机协同：优化人机交互界面，减少人为干预，提升效率。人机协作：支持多场景下的实时响应，确保快速精准决策。2.深度行业研究与数据驱动 基于深度学习的行业趋势预测模型，支持企业动态适应市场变化。数据驱动的人工智能模型，实现专业预测和战略规划。3.复杂任务的全流程自动化 融合强化学习算法，自动识别高风险场景并提供相应建议。深入分析数据，优化决策流程，确保全面覆盖核心业务环节。自动识别任务

135、的基本要求和限制条件。使用强化学习算法跟踪任务的状态变化（如预算使用、产品数量等）。任务分析与状态跟踪 基于推理技术，实时预测未来的市场需求或用户行为。根据预测结果优化资源分配和决策流程，确保高效性。动态预测与优化 通过数据反馈（如实际的使用情况）更新模型参数。进行持续优化，提升系统的适应能力和效率。反馈与迭代 端到端任务自动化端到端任务自动化 人机共生新范式人机共生新范式 重塑企业运营重塑企业运营效能效能 通过技术创新、优化结构和提升效率，实现企业的可持续发展。数字化转型与高效管理 自动化任务：包括财务、营销和设计等领域的重复性操作。通过算法和机器学习技术，自动识别高风险场景并提供相应的建议

136、或优化方案。智能化决策：融合强化学习与推理技术，实时预测和优化决策过程。基于数据，动态跟踪任务的状态变化（如预算使用、产品数量等）。自动化处理与智能化决策的突破 融合先进管理理念和技术手段，提升企业核心竞争力。高效操作减少人为错误，提高响应速度。成本下降：自动化减少人工干预中的固定成本。聚焦高价值创造性工作认知协作：异构智能，集群协作认知协作：异构智能，集群协作三阶认知生成体系三阶认知生成体系异构智能体集群 数据勘探者（5个垂直领域AI）逻辑架构师（3个推理引擎）批判审查团（2个逆向思维AI+人类专家接口）AIResearchAIResearch生成报告样本：生成报告样本：新能源汽车产业链投资

137、机遇分析新能源汽车产业链投资机遇分析封面封面生成标识：本报告由XXX智能体集群经17轮辩论达成共识时间戳：知识截止至2025-02-6 14:32:00引入优化引入优化agentagent：复杂任务，实现自动化：复杂任务，实现自动化 目前 AI 主要是”助手”角色，需要用户提供明确指令，无法自主完成复杂任务。现有 AI 工具 难以跨多个子任务自动执行，仍需人工介入。AI AI 自主任务规划与执行自主任务规划与执行(AI Agent)(AI Agent)AI 能够自主分解任务、规划步骤，并利用外部工具(如API、数据库、自动化流程)执行任务。多多 AI AI 代理协作代理协作不同 AI 代理(市

138、场分析 Agent、法律审核 Agent、财务预测 Agent)可协同完成复杂任务，形成智能工作流。任务反馈任务反馈&自主学习自主学习AI 在执行任务后自动优化策略，使任务执行效果不断增强。智能法律顾问智能法律顾问 A1 A1:自动读取合同，分析潜在法律风险，生成修改建议，并与企业法务系统对接完成合规审查。企业企业 AI CEO:AI CEO:结合市场数据、财务数据，自动生成年度战略规划，并动态调整业务目标。智能招聘智能招聘 A1:A1:筛选简历、面试候选人(语音/视频 AI 面试)、自动发送 offer，并完成 HR 系统录入。增强知识图谱：多维解释，溯源路径增强知识图谱：多维解释，溯源路径

139、 金融风险评估与决策支持：金融风险评估与决策支持：通过结合金融知识图谱和AIGK技术，AI能够提供透明的决策过程和可解释的投资建议，增强金融决策的信任度。医疗诊断与个性化治疗：医疗诊断与个性化治疗：利用医学知识图谱和AIGK推理，AI不仅给出治疗方案，还能解释每个建议背后的医学依据，提升医生和患者的信任。幻觉率过高，高价值信息过少，致使企业用户难以信任 AI生成的行业研究和决策结果。结合 AI 生成知识(AIGK)与行业知识图谱，使 AI具备强逻辑推理能力。知识图谱增强知识图谱增强 LLM(LLM+KG)LLM(LLM+KG)AI 在做出决策时，会提供基于知识图谱的逻辑推理路径，增强可解释性。可解释的可解释的 AI AI 运行决策运行决策所有 AI 生成的内容提供可溯源数据，确保数据可信度。可追溯的可追溯的 AI AI 研究报告研究报告