还在为文献综述熬夜秃头？数据分析做到怀疑人生？清华大学与北航团队联合开发的DeepSeek+DeepResearch横空出世，彻底颠覆传统科研模式！这款AI工具让科研像聊天一样轻松，一键生成高质量报告，效率提升10倍！

清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》又来了！

1. 科研人的“全能助手”：从数据到报告，全自动搞定！

文献综述一键生成：上传文献或输入关键词，AI自动梳理核心观点，生成逻辑严谨、格式规范的综述报告，重复率低至5%！

复杂数据分析：爬虫采集、数据清洗、可视化图表……全流程自动化，连代码都不用写！

学术写作优化：中英文润色、标点纠错、段落逻辑优化，直接输出符合期刊标准的论文初稿！

案例实测：生物学研究生输入“CRISPR肿瘤免疫治疗进展”，5分钟获得124篇核心论文摘要、技术路线对比图及APA参考文献库！

2. 四大场景，解锁科研与商业新可能！

学术研究：自动设计实验、预测科研趋势，甚至生成“未来5年潜在突破方向”！

金融决策：实时分析全球财报，预测股市波动，生成风险评估报告。

消费推荐：从海量商品中精准匹配需求，连滑雪板的颜色和性能都能智能推荐！

商业洞察：整合行业数据，一键输出竞品分析、供应链优化策略，助力企业降本增效！

清华大学第四版主要是面向科研人员的场景，全文一共有86页，以下是关键内容总结：

1. DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单

1.1 团队与软件公测

1.2 核心功能与技术架构

1.3 模型特点与对比

1.4 数据采集与处理能力

1.5 文件数据读取与集成

1.6 数据分析与挖掘

1.7 数据可视化与多模型协作

2. AI综述工具对比与用户体验

2.1 元知AI综述工具

2.2 中科院PubScholar平台

2.3 知网研学平台

2.4 斯坦福STORM平台

2.5 多维度功能对比（格式、逻辑性、实用性）

2.6 生成综述案例解析

3. DeepSeek技术突破与应用场景

3.1 推理能力：强化学习驱动的核心优势

3.2 训练方法：冷启动数据与多阶段优化

3.3 成本优势：开源策略与行业定价重构

3.4 本地部署与端云协同

3.5 垂直领域深耕（医疗、金融、教育）

4. DeepResearch：智能协作与自动化转型

4.1 多步骤自主研究与深度信息整合

4.2 学术研究加速与金融分析支持

4.3 消费决策与商业研究赋能

4.4 技术创新：流程自动化与认知协作

5. 未来展望与行业影响

5.1 技术深化：突破语言混杂与通用能力

5.2 场景拓展：多模态融合与自进化系统

5.3 重塑AI产业格局与全球竞争

清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》，全文一共86页，以下是文档的部分内容：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】