春节期间DeepSeek R1火爆出圈。现在五一临近，DeepSeek R2临近预期的发布时间。DeepSeek R2 的各种小道消息就已经在网上到处飞了✈️，如果到现在你还不会用AI赋能医学科研那你真的可能落后了

当我们还在为文献检索耗时而苦恼、为数据分析停滞而发愁、为初稿反复修改而崩溃的时候，聪明的医学人早已抓住DeepSeek风口发表SCI了！ 

总而言之，早使用DeepSeek，就能早受益！然而，DeepSeek原版插入的参考文献经常出现无法打开或根本不存在的情况，DeepSeek现在也会直接警示参考文献的人名和标题都是虚构的。

不过，大家不用担心，DeepSeek-PubMed版基于DeepSeek R1模型，接入了PubMed数据库！引用文献真实可靠，支持一键跳转PubMed官网！

DeepSeek不卡版超级流畅，不管你问它多少问题，它都能稳定响应，高效、顺畅的使用体验。DeepSeek-PubMed版引用文献真实可靠，支持一键跳转PubMed官网！能极大地提升咱们的SCI写作效率。

接下来，我将带大家详细了解一下DeepSeek不卡版如何赋能科研，教大家快速get隐藏技巧，助你高效完成一篇SCI！

深度思考是DeepSeek的核心功能之一，它通过透明化的思考链路和推理模型，模拟人类的多层次逻辑分析过程。

深度思考功能将AI的“黑箱”转化为可解释的思考过程，用户可以通过观察模型推理路径学习系统化分析问题的方法。

DeepSeek不卡版也同样具备深度思考的能力，深度思考模式能通过逻辑拆解、多角度分析提供系统解决方案，咱们用它写SCI最合适不过！

比如输入：“影响组学+临床研究的常见思路有哪些？以文章发表为目的”

DeepSeek不卡版会先给出深度思考过程，再给出答案。咱们不仅可以学习它的思考过程，还可以根据思考过程，去反复调整提示词，直至获得最优答案。

DeepSeek不卡版提示词技巧

用DeepSeek不卡版，咱们的提示词要遵循六大原则：准确、具体、简洁、避免模糊或歧义、恰当引导、结构化。

虽然DeepSeek不卡版能够处理较长的输入，但是精准、简洁的提示词更利于AI的理解和执行，快速定位所需信息或生成策略。

咱们在使用DeepSeek不卡版的时候，只需要采用[前情]+[任务]+[要求]+[补充]的方式来描述自己的实需求即可。

DeepSeek不卡版上线以后，收到学员们一致好评，以下是一些学员在使用DeepSeek不卡版后的反馈：

@吃瓜不吐皮

DeepSeek不卡版操作起来毫无卡顿，响应速度超快，完全不耽误时间。而且软件很稳定，长时间使用也不会出现任何问题。

@初夏

DeepSeek不卡版真的让我惊艳到了，我做科研已经完全离不开它了。

@白衣渡世人

自从用了DeepSeek不卡版，我写SCI都轻松多了！一周肝3篇

NewIdea助力医学SCI写作

除了DeepSeek不卡版，本次【AI辅助医学科研SCI速写】直播课还会教大家如何使用NewIdea——一款不用提示词的医学专业型AI工具。

打开NewIdea页面，根据提示点点鼠标，就可以快速get发表级提纲、摘要、引言、讨论部分，完全不用输入任何提示词。

NewIdea会自动检索并引用PubMed数据库等医学领域的专业文献内容，而且全部带链接可查验哦~

 一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

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】