第一弹：《 DeepSeek：从入门到精通（100 页 PDF）》

第二弹：《DeepSeek 如何赋能职场应用？从提示语技巧到多场景应用》

第三弹：《普通人如何抓住 DeepSeek 红利？》

现在是《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单》

PDF 阅读地址 ：

https://tcnsnwj3d31i.feishu.cn/wiki/CkbJw0pm5i5uAEkiijrcGGHrnGh

PDF 中探讨了大数据分析在不同领域的应用，包括社交媒体数据、数据库内容、文本数据和接口数据的采集与处理。通过对这些数据的诊断、预测、关联和聚类分析，可以实现问题定位、需求预测、推荐系统和异常检测等目的。此外，还讨论了数据的分类、社交网络分析和时序模式挖掘在客户细分、信用评分、社交媒体营销和股价预测等方面的应用。文章着重介绍了四种 AI 模型（DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5、Claude 3.5 sonnet）在数据采集、分析和处理方面的性能比较，以及它们各自在特定任务（如文本生成、分类、问答等）上的优势和局限。通过这些分析，本文旨在为读者提供一个多维度的视角，以了解大数据分析在当今社会的重要性和复杂性。　

关键要点

1. 1. 大语言模型在学术研究中有重要应用，如知识管理、应用认同等价值，但也存在结构性与能动性局限，可能引发学术伦理不端与研究者关键技能退化等问题。

2. 2. Open AI o3mini 可以直接调用 DALLE，高效绘制各类可视化图表，但部分图表可能出现数据错误或无法生成。

3. 3. 元知 A I 综述工具可以自动生成参考文献列表，并确保引用格式的统一性，但在学术规范方面存在一定不足。

4. 4. 大语言模型在自然语言处理领域取得显著进展，尤其是模型设计、训练技巧以及优化算法方面。

5. 5. Deep Research 相比传统 GPT-4o 模型在多步推理、数据验证、处理速度和信息追溯性方面表现出明显优势。

　

文档速读

数据采集与处理技术：让科研更轻松

主要介绍了 DeepSeek+DeepResearch 的数据采集和分析功能。通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用 API 等方式，可以采集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。然后通过对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析等操作，可以实现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等功能。最后将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形图等形式，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。　

不同 AI 模型在数据提取和分析方面的优缺点比较

主要介绍了四个 AI 工具在数据提取、数据整合以及数据分析方面的表现。其中，Open AI o3mini 在数据提取方面表现出色，能够高效地完成数据提取任务，并整理出格式工整、简洁的数据表格，但是数据维度有所缺失。Kimi k1.5 在长文本处理方面表现突出，能够高效准确地提取文本中的数据，并集成数据维度更加全面。DeepSeek R1 在数据提取方面详细全面，但受大样本或模型稳定性影响，输出表格末尾可能缺失。Claude 3.5 sonnet 能够准确提取文本数据，并整理成可视化图表，但数据维度有限。总体来说，不同的 AI 工具在不同的任务中有各自的优缺点，需要根据具体情况进行选择。　

数据挖掘与可视化技术的应用与发展

主要介绍了各种人工智能技术在数据处理、网络爬虫、数据可视化等方面的应用，并列举了一些具体案例，例如智能中文古籍修复与注释、智能医疗数据分析与诊断、自动化代码审查工具等等。这些新技术可以提高工作效率、降低成本、优化决策等方面发挥作用。此外，该章节也提到了一些限制因素，例如测试结果受多种因素影响，仅供参考，无法作为最终依据。　

学术论文写作优化助手

主要介绍了 Open AI o3mini 在数据分析方面的应用，包括多源数据融合分析、交互式数据可视化、实时数据可视化与预警等方面。同时，还提到了新思路——Open AI o3mini 的数据应用。为了帮助读者更好地理解这些概念，本章提供了五个好的研究论文英文标题，并解释为什么这些标题是好的。另外，本章还提供了一些润色学术论文的方法，包括改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性等方面的建议。　

海洋软体动物壳形塑性与捕食压力的关系及影响因素

主要讲述了海洋软体动物（包括腹足类和双壳类）对掠食压力的响应，表现为它们的壳形发生塑性变化，如增厚、加重、变圆等，从而减少易受攻击的风险。这些改变是由定向选择压力产生的，即为了生存而适应环境的变化。该研究对于理解生物多样性和生态系统稳定性具有重要意义。　

本章还提到了许多相关的研究论文，以及一些常用的术语和概念，如壳形塑性、生长速率、易感性等。此外，作者还强调了语言的准确性和平稳性的重要性，特别是在学术写作中。　

科研写作技巧与数据可视化

主要涉及了三个主题：解读文献配图、研究手稿参考文献编辑和高阶数据分析。其中，解读文献配图部分要求读者能够理解并解读一篇论文中的一幅图，并给出相关的专业术语解释；研究手稿参考文献编辑则需要读者检查多个参考文献的格式问题，并提供固定的参考文献表格；而高阶数据分析则是要求读者通过使用多种可视化图表来呈现数据集的不同方面，并对数据进行深入分析和总结。此外，还提供了其他常用的英文指令和中文提示词集供读者参考。　

AI 综述生成工具：提升科研效率的新利器

主要介绍了几个不同的 AI 学术平台及其功能特点。其中，元知 AI 综述工具可以生成符合学术论文标准的综述文档；中科院 Pub Scholar 平台提供了广泛的学术资源和智能化的文献推荐系统；知网研学平台则可以浏览网络上的大量文献并将其转化为连贯的文章；而斯坦福 STORM 平台则可以通过多智能体协作的方式生成高质量的长文本。这些平台都采用了 AI 技术，可以帮助用户更快速地获取和处理大量的学术资源，提高科研效率。　

文献综述工具比较分析

介绍了不同的文献综述工具以及它们的特点和优缺点。其中包括元知 AI 综述工具、PubScholar 平台、知网研学平台、斯坦福 STORM 等。这些工具都提供了一键式的自动化流程，能够帮助用户快速生成高质量且规范的文献综述。其中一些工具还支持多种语言，能够适应国内外研究需求。此外，这些工具还具有不同的特点，如界面直观、操作简单、支持多种文献格式等等。　

多种综述工具优缺点对比分析

主要介绍了不同平台上生成综述的特点和优缺点。元知 AI 综述工具依托真实学术数据库，生成内容严谨全面，提供可视化工具增强理解度；Pub Scholar 平台内容多样，但引用格式和参考文献管理需要改进；知网研学平台擅长中文文献分析和结构化内容生成，引用格式规范；斯坦福 STORM 适合行业报告生成，内容简洁有针对性；Co-STORM 通过多智能体协作对话生成动态思维导图，提升综述完整性和全面性。总体来说，每个平台都有自己的特点和适用场景，可以根据需求选择合适的平台来生成综述。　

大语言模型传播规制与风险治理研究

主要是关于大语言模型在不同领域的应用与挑战的研究现状。其中提到了大语言模型在语言教学、学术研究、高等教育教学创新等方面的应用，并探讨了这些应用可能带来的好处以及潜在的风险和局限性。同时，也指出了对于大语言模型的正确使用和规范管理是十分必要的。　

大语言模型的研究成果与未来发展

主要介绍了大语言模型的研究成果和发展趋势。其中，大语言模型在技术原理上取得了显著进展，在应用范围上也非常广泛，但同时也面临着一些挑战，比如技术优化、模型可解释性和伦理隐私等问题。未来，大语言模型的发展将更加注重深入学习、跨学科研究和创新思维等方面。此外，文章还提到了一家名为 DeepSeek 的公司及其最新的推理模型 DeepSeek-R1，该模型在多个基准测试中表现出色，引起了全球的关注。　

DeepSeek R1: 强化学习驱动的推理能力提升与架构创新

主要介绍了 DeepSeek R1 这款模型的特点和应用场景。该模型具备长思维链支持和多模态任务处理的能力，并且采用了强化学习驱动的推理方式，可以自动生成推理过程，让使用者更好地理解模型的决策过程。此外，DeepSeek R1 还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。同时，该模型还采用了多种架构创新和技术增效的方法，如模型蒸馏技术和混合专家架构等，以降低计算成本和内存占用，提高模型性能。总体来说，DeepSeek R1 是一款功能强大、性能优越的模型，适用于各种复杂的任务和场景。　

开源大语言模型的高性价比与技术普惠

主要介绍了 DeepSeek V3 的训练成本和调用成本，以及与其他国际大公司的比较。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。调用成本方面，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 A I 技术的普及和发展。　

开放共创、重塑产业格局的人工智能创新

主要介绍了 DeepSeeK V3 模型的特点以及它对人工智能行业的影响。该模型具有低成本、高性能的优点，能够推动 AI 技术的普及和发展。此外，DeepSeeK 的成功还重塑了 A I 服务的定价逻辑，促进中美两国在 AI 领域的竞争与合作。同时，DeepSeeK 的崛起带动了全球 AI 产业链上下游的发展，加速了国产 AI 芯片、云平台、操作系统等产业的发展。最后，文章还展望了 DeepSeeK 未来的发展方向，包括解决语言混杂问题、加强在特定领域的应用等方面。　

多模态信息处理与智能报告生成

介绍了一款名为 Deep Research 的人工智能系统，它能够自动完成多步骤的研究任务，包括数据收集、整合、分析和输出报告。Deep Research 具有多种功能，例如自动生成最优实验设计方案、预测未来几年的研究主题、快速梳理大量文献等等。相比于传统的 GPT-4 模型，Deep Research 在多步推理、数据验证、处理速度和信息追溯性等方面表现更加出色。该系统适用于各种领域，包括学术研究、金融分析和消费决策等。　

智能化数据分析解决用户需求

主要介绍了 DeepResearch 这款软件的功能和应用场景。它可以通过智能分析能力，自动筛选出符合用户需求的关键词，从而精准地匹配用户的需求。同时，它可以生成自动化报告，显著提升搜索结果与用户预期的匹配度，提高用户的决策效率。除此之外，DeepResearch 还可以应用于商业研究和决策支持等领域，提供深入的市场趋势、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。此外，该软件还具有跨领域的适配性和零门槛的操作特点，可以为各行各业的用户提供便利的服务。　

智能化决策与流程自动化的新范式

主要讲述了人工智能技术在企业中的应用和发展方向。其中提到，人工智能可以通过自动化处理和智能化决策来提升企业的运营效率，并且可以应用于多个领域，如财务、营销和设计等。此外，人工智能还可以通过数据驱动的方法来预测行业趋势和优化决策流程，从而帮助企业更好地适应市场变化。同时，也指出了当前人工智能技术的局限性和未来的发展方向，例如引入优化 agent 和多 AI 代理协作等。总的来说，旨在介绍人工智能技术在企业中的应用和前景，以及未来可能的发展方向。

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