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本文提供清华大学《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》pdf免费下载，该pdf文档由清华大学新闻与传播学院及人工智能学院发布。首先为大家介绍的这份文档——《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》的主要内容，然后文末提供下载链接。
文档围绕DeepSeek和DeepResearch展开，深入探讨了它们在科研领域的卓越应用。DeepSeek作为一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，其发布的DeepSeek – R1推理模型在多个方面表现惊艳。该模型擅长处理复杂任务且可免费商用，性能在多个基准测试中成绩斐然，甚至超越部分国际知名模型。在数学推理方面，DeepSeek R1在AIME 2024基准测试中得分79.8%（pass@1），略优于OpenAI – o1 – 1217；在MATH – 500测试中，取得97.3%的成绩，与OpenAI – o1 – 1217相当，远超其他模型。在代码生成任务中，其Elo评分达2029，超越96.3%的人类参赛者 ，达到专家级水平。在知识类任务上同样表现出色，在MMLU、MMLU – Pro等测试中，成绩超越OpenAI – 4o等闭源模型。
DeepSeek R1之所以能取得如此优异的成绩，得益于其一系列创新技术。在推理能力上，它通过强化学习驱动，成为首个完全基于强化学习训练的推理模型，无需监督微调，打破传统依赖大量标注数据的模式，显著提升推理能力和语言表达可读性。同时，模型支持长链推理，能生成数万字思维链，提高复杂任务推理准确性，还可处理多模态任务，在复杂场景下对逻辑、公式识别及自然图像等问题应对自如，并具备自我修正能力，处理复杂问题更加可靠 。训练方法上，采用冷启动数据和多阶段训练策略，提升模型性能。架构方面，通过混合专家（MoE）架构、多令牌预测（MTP）、多头潜在注意力（MLA）机制以及FP8混合精度训练等创新技术，降低计算成本和内存占用，提升模型性能。此外，DeepSeek采用开源策略，公开模型权重和技术报告，促进AI领域创新和协作，且训练和调用成本较低，具有明显的性价比优势。
DeepResearch则聚焦于智能协作与自主研究，为科研工作提供了强大助力。它具备多步骤自主研究、端到端强化学习、深度信息整合的核心功能，支持搜索多格式数据，整合多模态信息，生成带引用和思考过程总结的报告。在实际应用中，DeepResearch表现卓越。在学术研究场景，能加速文献综述，迅速梳理海量文献提炼关键信息；自动生成高质量技术报告；基于已有实验数据设计最优实验方案并预测结果；还能利用深度时间序列预测技术，生成某一领域未来的潜在研究主题、理论突破和新技术趋势。在金融分析领域，可自动化处理财务报表，挖掘投资机会，评估风险，优化资产配置策略，预测市场走势，辅助金融决策。在消费决策场景，整合用户反馈，对比产品参数，分析商品数据，为消费者提供定制化购买建议，简化决策流程。在商业研究方面，整合多源数据，分析消费者行为、市场趋势和竞争对手动态，生成定制化商业报告，助力企业决策 。
与其他类似工具相比，DeepSeek和DeepResearch优势明显。在性能和成本上，DeepSeek的模型性价比高，训练成本低，调用价格亲民，如DeepSeek V3的训练成本仅为557.6万美元，DeepSeek R1的API服务定价远低于OpenAI等竞争对手 。功能方面，DeepResearch的自主研究和多模态信息整合能力强大，能处理复杂任务，而其他工具可能依赖传统模式，功能相对单一。用户体验上，DeepSeek和DeepResearch操作便捷，零门槛操作，系统自主规划研究流程，而部分工具需手动配置参数或分步提交指令，操作繁琐。
这份文档不仅详细介绍了DeepSeek和DeepResearch的技术原理、功能特点、应用场景，还通过大量测试数据和实际案例展示了它们的强大实力。对于科研人员而言，它是探索科研新方法、提升科研效率的指南；对于AI从业者，是了解前沿技术、把握行业趋势的窗口；对于各行业寻求智能化转型的企业，是发现创新机遇、实现降本增效的宝库。
强烈推荐大家下载这份PDF文档，深入了解DeepSeek和DeepResearch。
扩展下载
- 清华大学最新版《DeepSeek：从入门到精通》pdf免费下载
- 清华大学《DeepSeek如何赋能职场应用》pdf免费下载
- 清华大学第3部《普通人如何抓住DeepSeek红利》pdf免费下载
- 清华大学《DeepSeek 与 AI 幻觉》pdf免费下载
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