DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单

DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单
🕵️ 数据采集与处理
“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。”

数据采集
方法：

爬虫代码编写：用于自动化采集网页数据。
访问数据库：直接从数据库中抽取所需数据。
读取文件：从本地文件系统中提取数据。
调用API：通过接口获取外部数据。
目标：

收集社交媒体数据
收集数据库内容
收集文本数据
收集接口数据
数据处理
步骤：

数据清洗：去除冗余和错误数据。
数据集成：将来自不同来源的数据整合。
数据变换：对数据进行格式转换、特征提取等处理。
功能：

数据纠错：修正数据中的错误。
格式转换：将数据转换为所需格式。
特征提取：从数据中提取有用特征。
数据分析
分析方法：

诊断分析：定位问题。
预测分析：例如需求预测、推荐系统。
聚类分析：将数据分组以发现内在模式。
应用场景：

客户细分：根据数据将客户分为不同群体。
信用评分：评估客户的信用风险。
社交媒体营销：优化广告投放策略。
股价预测：基于历史数据进行股价走势预测。
数据可视化
可视化工具：

统计图：展示数据分布情况。
热力图：显示数据密度。
网络关系图：描绘数据之间的关系。
词云：可视化文本数据中的关键词。
目的：

揭示数据中的模式、趋势、异常和洞见。
🤖 模型特点
模型 特点
Kimi k1.5 垂直领域优化、长文本处理、定制化能力
DeepSeek R1 高效推理、轻量化设计、多任务支持
Claude 3.5 平衡性能、多模态支持、可解释性
Open AI o3 mini 小型化设计、快速响应、通用性强
📋 任务与提示词
任务：

阅读网页源代码，提取特定网址。
撰写Python脚本，提取数据并写入文件。
提示词：

阅读网页源代码。
提取特定网址内容。
整理数据并写入文本文件。
📊 文件数据读取与分析
任务步骤：

读取文件数据。
整理成表格，要求包括日期和各类客运量信息。
模型表现：

DeepSeek R1：逻辑性强、指标清晰、数据处理全面。
Open AI o3 mini：响应速度快、格式工整。
Kimi k1.5：快速读取文件，但存在数据缺失。
Claude 3.5 sonnet：能够生成表格，支持直接复制。
📊 数据分析与挖掘
分析任务：

读取数据文件。
找出规律并提取关键指标。
模型对比：

DeepSeek R1：分析逻辑清晰，能够深入挖掘数据。
Open AI o3 mini：高效分析，但缺乏对数据异常的察觉。
Kimi k1.5：分析能力相对较弱，特征提取不完整。
Claude 3.5 sonnet：提供分析思路，但未形成明确结论。
📊 数据可视化能力
任务目标：

基于分析结果绘制可视化图表。
模型表现：

Open AI o3 mini：能够直接生成多种类型的可视化图表。
DeepSeek R1 和 Kimi k1.5：提供绘图方案，但需运行Python代码完成绘图任务。
🌱 捕食对生态系统的影响
“捕食是一个基本的生态过程，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。”

捕食与生态系统动态
捕食的定义：捕食指一种生物（捕食者）捕食另一种生物（猎物），这一过程对生态系统的影响深远。
捕食的重要性
方面 说明
种群结构稳定 捕食在保持种群结构稳定方面起着关键作用，确保食物链的平衡。
食物网进程 捕食影响食物网的流动性和动态，确保能量和物质的有效传递。
物种数量稳定 捕食有助于控制物种数量，防止某一物种的过度繁殖，维护生态平衡（Menge等，1986；Garrity和Levings，1981；Murdoch和Oaten，1975）。
影响捕食的因素
捕食者的规格（如体型和数量）会影响捕食行为。
栖息环境的复杂程度也会影响捕食者与猎物之间的动态关系，进而影响整个生态系统的稳定性。
相关研究
研究者 研究内容 重要发现
Ener和Hughes (1978) 捕食者规格对捕食动态的影响 捕食者的体型和数量直接影响猎物种群的动态。
Menge等 (1986) 捕食对种群结构稳定性的影响 捕食是维持生态平衡的关键因素。
Murdoch和Oaten (1975) 捕食与食物网进程的关系 捕食行为影响能量流动与物质循环。
结论
捕食在生态系统中扮演着至关重要的角色，影响着种群结构、食物网动态及物种数量的稳定。通过理解捕食的机制和影响因素，能够更好地维护生态平衡。

📊 数据可视化与分析
数据可视化的目标
“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 。”

可视化图表的类型
在进行数据可视化时，可以采用以下几种图表类型，每种图表都有其特定的用途：

图表类型 用途
直方图 展示数据分布情况，适合用于显示频率分布
箱线图 显示数据的集中趋势和离散程度
配对散点矩阵图 展示多个变量之间的关系
小提琴图 结合了箱线图和密度图，展示数据分布的形态
相关性热图 显示变量之间的相关性，便于识别潜在关系
图表的详细解释
每张图表都应附上详细解释，包括图表所展示的数据来源、变量含义及其在分析中的重要性。

高阶数据分析指令
以下是一些常用的高阶数据分析指令，用于引导分析过程：

指令 描述
Can you load and preview the data? 加载，预览一下数据
Can 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? 切分数据和创建表格
Can you create a graph using this data? 制作一个图
Can you create a word 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 this data. 做一个视觉图表
What’s the main takeaway from this dataset? 找出最主要的信息
Can you explain this dataset like I’m 5 years old? 像给五岁小朋友讲故事那样解释这个数据集
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 dataset 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
论文参考文献格式指令
在进行学术写作时，遵循正确的论文参考文献格式至关重要。以下是几种示例模板：

书籍格式:

作者姓名. 书名. 出版社, 出版年份.
期刊文章格式:

作者姓名. “文章标题.” 期刊名 卷号 (年份): 页码.
会议论文格式:

作者姓名. “论文标题.” 会议名, 年份, 页码.
网络资源格式:

作者姓名. “文档标题.” 网站名. 访问链接 (访问日期).
报告格式:

作者姓名. “报告标题.” 发布单位, 年份.
确保在引用时详细列出参考文献，遵循学术规范，以提高论文的可信度和可读性。

🧠 大型语言模型的应用与挑战

1. 大型语言模型的突破进展
   “大型语言模型在自然语言处理领域的突破性进展，成功应用于沉浸式学习环境，显著提升了现有教育系统的有效性。”

**大型语言模型（LLM）**的应用能够有效整合数据和支持决策，尤其在康复治疗过程中。
Bonnechere B (2024) 强调，通过解决数据偏见、语境理解及伦理问题，促进康复领域的进步与优化。
2. 应用中的伦理问题
“尽管大型语言模型在护理实践、教育和研究中存在显著机遇，但也引发了偏见、误用和剽窃等伦理问题。”

Hobensack M (2024) 指出，在大型语言模型的使用中，存在持续需求来评估、评价、制定标准和指南，以确保其适当、准确和安全的使用。
3. 传播规制与风险治理
传播规制的进展
研究拓展了人工理解与机器理解的内涵，探讨了模型技术对政治发展的影响。
提出了技术治理与伦理风险应对策略。
风险治理策略
研究聚焦于信息传播、图书馆处理及产业优化中的潜在风险与应对措施。
传播偏向控制技术
关注差异化内容审查与暴力言论检测技术的提升。
4. 当前研究的挑战
挑战领域 具体问题
理解力与伦理风险 对伦理问题的理解深度不足，影响潜在风险的评价与预测。
风险治理与制度不足 现有研究缺乏系统性，未能充分考虑跨学科的协同效应。
传播偏差与审查挑战 传播偏差可能导致信息失真，影响公众认知；审查机制限制数据获取和内容表达，影响研究的全面性。
5. 大型语言模型的未来展望
LLM的快速发展将促使其在更多领域的应用，尤其是在教育、医疗和金融等行业。
未来需要更加关注模型的可解释性和安全性，以确保其合理和有效的应用。
6. 参考文献
Bonnechere B (2024). 大型语言模型的应用与康复治疗.
Hobensack M (2024). 大型语言模型的伦理问题及其影响.
周茂君, 郭斌. 生成式人工智能传播中的偏向与规制——以ChatGPT为例[J]. 学习与实践, 2024.
🌐 大语言模型趋势研究综述
摘要
大语言模型（LLMs）代表了自然语言处理（NLP）和人工智能领域的一个变革性发展，其特点是能够生成类似人类的文本，并理解复杂的语言模式。大语言模型源自深度学习和神经网络架构的进展，特别是2017年引入的变压器模型，像BERT和GPT这样的LLM已经为各种语言理解任务设定了新的基准，采用了客户服务、内容制作和教育等行业的应用。

LLM的崛起
LLM的崛起引发了前所未有的兴趣和转变，尤其是在2022年末发布的ChatGPT等模型之后，展示了LLM可能制造改变用户互动并提升各行业服务交付的潜力。
然而，这一快速演变也引发了诸多伦理问题，包括偏见、虚假信息和模型输出的可解释性问题，因此需要对其部署进行平衡的讨论，同时明确开发者和用户的责任。
应用与挑战
应用领域 挑战
情绪分析 输出不准确
内容生成 复杂推理困难
数据隐私 伦理问题
公平性 可靠性提升
历史背景
自然语言处理（NLP）拥有悠久的历史，跨越了几个世纪，始于基础的语言学研究，逐步发展为现代的计算技术。NLP的根基可以追溯到古代学者，如古印度的帕尼尼，他对梵语语法的贡献为计算语言学方法奠定了基础。

符号方法的兴起：1980年代至1990年代初
1980年代标志着NLP中符号方法的黄金时代，重点是基于规则的语法分析、形态学和语义学的研究。
重要的发展包括对头驱动短语法构语法（HPSG）的研究，以及二级形态学的进展。
统计方法的转变：1990年代至2010年代
1990年代开始，NLP逐渐转向统计方法。早期的语言模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和n-gram模型，凭借其对大数据的利用和模式识别能力，逐渐占据主导地位。
深度学习革命：2010年至今
2010年代，深度学习的引入彻底革新了NLP。米科洛夫（Mikolov）关于RNN和长短期记忆网络（LSTM）的工作提供了有效建模复杂序列的手段。
当前趋势
大语言模型（LLMs）领域正见证着重大的进展和创新，重新塑造了自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）的多个方面。

模型进展与突破
最近的发展突显了LLM架构及其应用的演变，尤其是2017年推出的变压器模型，通过自注意力机制实现了并行处理，提升了训练速度和效率。
能源效率与可持续性
鉴于LLMs所需的计算资源庞大，优化能耗的技术如自适应精度调节和动态修剪成为重要研究领域。
多模态与多语言能力
随着LLM的不断进步，提升其处理多模态和多语言数据的能力变得至关重要。未来的发展将专注于实现这些方面的鲁棒性和适应性，从而改变用户与AI技术的交互方式。
参考文献
[1]: NLP Overview Computer Science
[2]: Natural Language Processing Wikipedia
[3]: History Of Natural Language Processing Let’s Data Science
[4]: Recent Advances in Large Language Models for Healthcare MDPI
[5]: Evolution of Large Language Model aka LLM and its Future
[6]: History and Evolution of NLP GeeksforGeeks
[7]: A Brief History of Large Language Models LinkedIn
[8]: Natural Language Processing (NLP) [A Complete Guide] DeepLearning AI
[9]: Understanding Transformers: A Deep-Dive into NLP’s Technology
[10]: Top Transformer Architectures For Nlp | Restackio
🌟 全场景强化学习与模型创新
🔍 强化学习与模型对齐
“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。”

第一阶段：推理导向的强化学习
基础模型：基于冷启动数据微调后的基础模型。
大规模强化学习：进行大规模的强化学习。
语言一致性奖励：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。
🚀 降本提能：架构创新与技术增效
DeepSeek的架构创新：通过模型蒸馏技术，提升模型性能的同时显著降低计算成本和内存占用。
推理效率提升：
蒸馏后的模型参数大幅减少，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：在代码和数学基准测试中，蒸馏技术显著提升模型性能。
🧠 混合专家（MoE）架构
专家模块划分：将模型划分为多个专家模块，实现高效计算和推理。
自然负载均衡：通过无辅助损失的自然负载均衡和共享专家机制，解决专家模块工作量不平衡的问题。
⚡ 多头潜在注意力（MLA）机制
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。
训练与推理优化：在训练中减少内存和计算开销，在推理中降低KV缓存占用空间。
🎯 多令牌预测（MTP）
序列化预测：增强模型的上下文建模能力，支持推测解码加速推理。
信号密度提升：在特定场景下同时预测多个令牌，减少上下文漂移和逻辑连贯性问题。
💾 FP8混合精度训练
数据精度优化：通过使用更适宜的数据精度，减少计算量和存储需求。
成本降低：FP8混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。
🔄 模型蒸馏技术
知识迁移：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。
目标模型选择：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。
模型蒸馏的流程
教师模型生成数据
学生模型训练
微调与优化
🌍 开源策略与成本优势
可访问性与可定制性：
研究者可以根据自身需求进行二次开发和优化。
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：使其在学术研究和工业应用中具有广泛的应用前景。
⚠️ 挑战与应对
可解释性与可靠性：需要采取措施确保模型的可靠性和可解释性。
社区参与：需要社区成员的共同参与，维护和更新，确保较高的社区活跃度和凝聚力。
安全性：需要采取措施确保模型的安全性和隐私保护。
📊 训练与调用成本比较
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-V3 557.6万美元 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 0.14美元（缓存命中）/0.55美元（缓存未命中） 2.19美元
OpenAI GPT-4o 10亿美元 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 15美元（缓存未命中）/7.5美元（缓存命中） 60美元
Claude 3.5 Sonnet 5亿美元 3美元 15美元
🌐 推理任务表现
数学推理能力：DeepSeek R1在AIME 2024基准测试中得分79.8%，略优于OpenAI-o1-1217。
代码生成能力：DeepSeek R1在编程任务中的Elo评分达2029，超越96.3%的人类参赛者。
🛠️ 本地部署与性能
高效运行：DeepSeek的本地部署能够满足不同应用场景的需求，尤其在端侧和端云协同场景。
硬件支持：支持主流硬件平台，保护数据隐私的同时满足定制化需求。
📈 未来展望
技术深化：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。
场景拓展：在医疗、金融、教育等领域提供更精准、高效的解决方案。
🔬 DeepResearch：智能协作与自主研究
核心功能：自动化多步骤研究任务，收集、综合、分析并输出报告。
应用场景
学术研究：支持复杂学术研究，生成高质量技术报告。
金融分析：提供市场趋势预测和投资决策支持。
通过以上内容，学生能够全面理解DeepSeek的技术创新、优势与面临的挑战，从而在相关课程中取得优异成绩。

📊 供应链风险分析与评估

1. 情景模拟与建议
   数据解析过程
   数据来源：来自行业研报机构的178份半导体供应链风险分析报告。
   核心观点解读：分析研报的关键指标及其预测方法。
   质量评估体系：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。
   供应链脆弱性评估
   层次分析法：对各关键因素进行权重评估，得出半导体供应链的脆弱性等级。
   风险区域识别：结合各研报中对供应链脆弱性的描述，识别高风险区域。
   协同与沟通机制：在供应链风险最高的环节加强协同合作，并提供透明的沟通机制。
   内部风险管理：加强内部风险管理框架的设计，建立应急响应和恢复计划。
   模型更新：定期更新模型和数据来源，确保预测的准确性和前瞻性。
2. 金融分析案例：数据整合与供应链优化
   数据获取
   数据来源：全球12个交易所的财报数据。
   财报提取：提取来自主要交易所（如纽约证券交易所、道琼斯指数）的半导体相关财报和数据。
   模型构建与供应链脆弱性评估
   物流效率：例如运输网络的优化性。
   需求响应能力：预测和应对需求变化的能力。
   生产线稳定性：线条强度。
   通信与物流连接：链接效率。
3. 消费决策与个性推荐
   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，减少选择困难，提高购买效率。
   产品定位与定价策略
   个性化营销策略：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。
   市场趋势分析：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。
   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。
4. 商业研究与决策支持
   市场趋势与消费者行为分析
   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。
   信息整合与报告生成
   数据来源：社交媒体、市场调查、行业报告、消费者反馈等。
   商业报告生成：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。
5. 技术创新与自动化转型
   AIGK与DeepResearch
   定制化AI：汇聚行业专家经验、案例数据，构建领域知识图谱，为行业定制AI模型奠定基础。
   全流程自动化：融合强化学习与推理技术，简化人机交互，实时响应动态需求变化。
   金融与医疗行业应用
   金融风险评估：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。
   医疗个性化治疗：利用医学知识图谱和推理技术，提供治疗方案及其医学依据。
6. 任务分析与动态优化
   自动化处理与智能决策
   任务跟踪：使用强化学习算法跟踪任务状态变化，实时预测市场需求或用户行为。
   反馈与迭代：通过数据反馈更新模型参数，进行持续优化，提升系统的适应能力和效率。