DeepSeek阅读文献很棒，让DeepSeek自己分析自己！

公司名称：DeepSeek、Meta、Google（Alphabet）、Amazon、Microsoft、NVIDIA、Arista Networks、Ciena、Pure Storage、Lumentum Holdings、Coherent、Corning、Hewlett Packard Enterprise、Apple、Dell Technologies、Seagate Technology、

AIWritePaper官方账号

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AIWritePaper官方账号 · 2025-02-08 23:55:05 发布

1.搜集文献

DeepSeek查询的文献很多都不可靠！所以还是推荐之前给宝子们介绍的文献搜集的方式，可用的工具也很多。善用搜索引擎以及选择专业对口方向的数据库就非常重要了，文献来源的可靠性和质量直接影响到论文结果的可靠性和准确性。

这里给宝子们罗列一些可靠的学术搜索引擎和工具，就不一一展开介绍了。

工具推荐：

1.Google 学术（Google Scholar）

网址：https://scholar.google.com/

2.Proquest (主要下载国外一些学术论文)

网址：https://pqdtopoen.proquest.com/

3.Web of Science(科学文献索引数据库)

网址：www.webofscience.com

4.IEEE Xplore(学术文献数据库)

网址：https://www.ieee.org/

5.ScienceDirect(爱思维尔科学文献全文数据库)

网址：http://www.sciencedirect.com/

6.PubMed(美国国立医学图书馆生物医学文献数据库)

网址：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/

7.Scihub(整合很多中英文学术资源)

网址：https://www.scihub.net.cn/

8.ChatGPT的Consensus插件

网址：https://consensus.app/

9. connectedpapers.com/

网址：https://connectedpapers.com/

着重提一下这个connectedpapers输入任意一篇学术论文，它不仅仅是简单地显示这篇论文的内容，而是进一步展开，将论文所依赖的先前研究以及后续被该论文引用的研究都以知识网络的形式呈现出来。也是比较给力的。

2.使用DeepSeek构思文献检索策略

由于有的宝子反馈DeepSeek无法给出真实的文献，那我们曲线救国，通过DeepSeek帮我们完善文献检索策略。毕竟不论什么突进获得的文献资料，最终还是需要花费大量的精力去研读、参考！我们以这一篇文章为例。

小编今天读过这篇文章了大致的文献检索策略如下：

1.搜索关键词

核心术语：DeepSeek、GenAI（生成式人工智能）、LLM（大型语言模型）、ASIC芯片、推理能力、训练成本、人工智能经济影响、技术扩散等。

技术术语：强化学习、多头潜在注意力机制、FP8混合精度训练、GRPO（相对策略优化）、模型蒸馏、推理优化、云计算、数据中心、人工智能基础设施等。

2.搜索数据库

学术数据库：Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect、SpringerLink、JSTOR等。

专业期刊：《Nature》、《Science》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Journal of Artificial Intelligence Research》等。

会议论文集：NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等人工智能领域的顶级会议。

3.搜索策略

精确匹配：使用引号将特定术语或短语括起来，以查找精确匹配的内容。

组合搜索：将公司名称与技术术语或研究主题结合起来，例如“DeepSeek AND LLM”或“GenAI AND training cost”。

引用追踪：查找引用了与DeepSeek或相关技术有关的文献的其他论文，这可以帮助你找到最新的研究进展。

4.示例搜索语句

“DeepSeek AND generative AI”

“LLM training cost reduction”

“GenAI AND economic impact”

“ASIC chips AND AI inference”

我们来看看Chatbox上运行的siliconflow平台新上的pro/deepseek-R1体验如何：

提示词：

我帮构思如何检索与这篇文章相关的学术文献？从检索关键词、搜索数据库、搜索策略方面进行推荐

Pro/DeepSeek-R1反馈：

Thinking：

好的，我现在需要帮用户检索与摩根士丹利关于DeepSeek的PDF报告相关的学术文献。首先，我得理解用户的具体需求。用户已经上传了一份报告，内容涉及生成式AI（GenAI）的成本降低、训练和推理技术的优化，以及这些技术对半导体、互联网、软件、能源等行业的影响。用户现在希望找到相关的学术文献来支持或补充报告中的论点。

用户可能的深层需求是什么？他们可能是研究人员、学生或行业分析师，需要更深入的技术细节或验证报告中的观点。因此，我需要确保推荐的检索策略涵盖技术层面（如模型优化方法、FP8训练）和应用层面（如行业影响、经济效应）。

接下来考虑关键词。报告提到了多头注意力机制、FP8混合精度训练、GRPO强化学习框架、模型蒸馏、推理成本优化等。这些都是技术关键词。行业方面，包括生成式AI、半导体资本支出、AI推理能耗、开源模型竞争等。此外，可能还需要包括地缘政治影响这类非技术关键词。

然后是数据库的选择。学术文献方面，IEEE Xplore、ACM Digital Library、arXiv这些数据库覆盖计算机科学和工程领域，适合技术性论文。SpringerLink和ScienceDirect适合跨学科研究，如经济学或政策分析。PubMed可能涉及AI在医疗等应用领域的文献，但用户需求可能不在此处，不过可以保留以防万一。

搜索策略方面，用户可能需要分层次检索。首先，技术性文章集中在模型优化方法。其次，行业分析或经济影响的文献，可能需要结合经济模型或案例分析。另外，开源与闭源模型的竞争、硬件优化（如ASIC）也是重点。

需要注意的问题包括：不同数据库的检索语法可能不同，需要指导用户调整；部分最新技术可能以预印本形式存在于arXiv；政策相关文献可能在SSRN或政策机构的报告中。此外，用户可能需要文献管理工具如Zotero来整理结果。

最后，用户可能需要中英文文献兼顾，但根据上下文，英文文献可能更相关。需要提醒用户注意文献的发表时间，确保信息的时效性，特别是AI领域发展迅速，近3年的文献更为合适。

总结：需要系统性地从技术、行业应用、政策三个层面构建关键词，选择合适的数据库，并制定分步骤的检索策略，帮助用户高效获取相关学术资料。

从反馈内容上看，给出了很多内容，感觉给的建议还算过得去。由于文章有70页！花费了4万+的token~还是小肉疼一下。

3.论文阅读

文献阅读分析工具介绍：

小编之前使用这些AI工具阅读了大量文献，确实好用，节约了很多时间。

1.ChatGPT

ChatGPT就不做详细介绍了，小编最初写了大量关于ChatGPT相关的学术论文写作攻略，这里展示一下OpenAI发布的4o模型在阅读文献上的能力。可以看到现在4o文字生成速度非常快，内容总结也比较到位。

当然，ChatGPT有使用门槛，宝子们可以自行查阅注册和使用方法，这里小编就不做介绍了。网上攻略一大把。

ChatGPT-4o

2.DeepSeek

我们继续使用这篇文章作为阅读选择。看看阅读的能力如何

提示词：

解读一下下面这篇pdf的内容

Pro/DeepSeek-R1反馈：

Thinking：

好的，我要解读用户提供的这份摩根士丹利关于DeepSeek的科技及经济影响的报告。首先，我需要全面理解报告的内容，然后总结关键点，分析其对各行业的影响，以及可能的投资建议。

首先，报告主要讨论了DeepSeek在降低生成式AI（GenAI）模型训练和推理成本方面的创新。这份报告指出，DeepSeek通过算法优化，如多头注意力机制、混合精度训练等，显著降低了训练成本。例如，DeepSeek-v3模型的训练成本仅为560万美元，远低于Meta的Llama3模型所需的成本。这种成本下降可能加速AI技术的普及和应用，进而推动相关行业的发展。

接下来，报告分析了不同行业的影响。半导体行业方面，尽管训练成本下降，但美国科技巨头仍计划在2025/2026年投入约6500亿美元的资本支出，可能维持对GPU的需求。不过，也提到了对中国技术进步的担忧，可能影响美国的出口管制政策。互联网和软件行业方面，成本下降可能促进产品创新，提升ROIC，尤其看好谷歌、Meta、亚马逊和微软。微软尤其受益于其Azure平台支持多种模型，可能抵消OpenAI收入可能的下降。

能源和硬件方面，数据中心的需求将持续增长，尤其是推理需求，可能带动电力、网络设备的需求。报告提到杰文斯悖论，即效率提升反而增加总消耗，因此长期来看能源需求可能上升。同时，Arista和Ciena等网络设备提供商可能受益于数据中心扩展。硬件方面，戴尔和苹果可能分别在企业级和消费级市场受益。

地缘政治方面，中国在AI领域的发展可能促使美国加强本土技术投资，尤其是在具身化AI（如机器人、自动驾驶）领域，以保持竞争力。此外，开源模型的竞争可能加剧，美国公司需在开源领域保持领导地位以维持优势。

四个高层次辩论包括：美国LLM开发者的应对策略、地缘政治影响、ASIC芯片的机遇，以及模型蒸馏技术的影响。摩根士丹利认为，算法改进将持续推动需求，而出口管制和开源竞争是主要风险。

在具体股票分析部分，报告给出了多个公司的目标价和评级，如亚马逊、谷歌、Meta、微软、英伟达等，强调它们在AI领域的优势和潜在风险。例如，微软的资本支出可能带来自由现金流增长，而英伟达在AI硬件领域的主导地位可能持续，但需关注竞争和政策风险。

最后，用户可能需要这份解读帮助他们理解DeepSeek的技术突破对各行业的具体影响，以及投资方向。需要注意的是，报告中提到的技术细节和行业术语较多，需要准确解释，同时平衡不同行业的风险与机遇。此外，需注意报告中的时间点是2025年，部分预测可能基于当时的市场状况。