清華大学の「DeepSeek + DeepResearch：科学研究をチャットのように簡単に」（PDFファイル）

DeepSeek + DeepResearch：科学研究をチャットのように楽しむ単純清華大学と北京航空航天大学の研究チームによって執筆された本書は、主に以下の点について論じている。人工的な知的（AI科学研究に技術をどのように応用するか？AIツールは研究プロセスを簡素化し、効率性を向上させ、研究プロセスで直面する多くの課題に対処します。DeepSeekとDeepResearchを例に挙げます。AIさまざまな科学研究シナリオにおける、これらのツールの機能、利点、および応用例。

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1. 何ができるのか？

• 科学研究が直面する主な課題

  現代の科学研究は、研究テーマの複雑性と学際性、データの拡大と管理の難しさ、長い研究サイクルと長期にわたる高リスクのイノベーションプロセス、知識の断片化と情報過多、そして資源配分と研究管理の効率性に関する問題という、5つの主要な課題に直面している。

• AI科学研究の新たな次元を切り拓く

  共同創造からインテリジェントな科学研究、効率性の向上からイノベーションの加速まで、知的正確なデータを取得し、インテリジェントなデータをクレンジングおよびマイニングし、データを直感的に提示し、精度を向上させるために設計を最適化し、パターンを特定して将来を予測し、正確な意思決定を支援します。自動この文書では、実験効率の向上、革新的な知識発見の促進、精密なプロジェクト管理の最適化、成果の普及による影響力の拡大など、12の側面について詳しく説明しています。AI科学研究を強化する方法。

II．どのように行うか？

• 記事タイトルの書き方に関する説明

  提供された原稿の要約に基づいて、研究論文の英語タイトルを5つ生成し、それぞれのタイトルの理由を説明するにはどうすればよいでしょうか？

• 中国語⇔英語翻訳手順

  この文書では、中国語の段落を正確かつ学術的に英語に翻訳する方法を説明し、その結果をタグテーブルの形式で提示します。

• 中国語学術論文の編集手順

  提供されたテキストのスペル、文法、明瞭さ、簡潔さ、および全体的な読みやすさを改善し、その結果をMarkdown形式の表として表示する方法。

• 英語の学術論文の編集手順

  学術論文の英語の段落を学術的なスタイルに合うように推敲し、修正箇所とその理由をマーク付き表にまとめる方法。

• 段落間の論理性と一貫性を向上させるための指示

  文章の各段落における文間の論理性と一貫性を分析し、改善された文章と改善点を提案してください。

• 句読点の誤りワンクリック指示を変更する

  テキスト内の句読点が正しいことを確認する方法、および見つかった誤りと修正後のテキストを一覧表示する方法。

• 重複排除コマンドを書き直す

  元の文章から段落を書き直し、科学的な研究スタイルで文章を書き直す方法。

• 文書にイラストを追加するための手順を解釈する

  研究論文中の図表を、専門家としてどのように解釈するか。

• 論文参考文献フォーマットに関する指示

  参考文献の書式上の問題をチェックし、修正した参考文献を提供する方法。

• 知識マップを生成するためのコマンド

  ウェブ検索の使い方最新の情報は、実体や関係性を抽出し、知識構造を構築するために使用される。

• 論文テーマ選択に関する指示

  このコースでは、電子商取引分野の基本的な概要、主要な研究テーマ、より深く探求するための適切な方向性、そして公共行政を専攻する大学院生向けの5つの具体的な研究方向性について解説します。

• 高効率読み方の説明

  どうやって高効率論文を読み、核心となる内容を抽出し、文献の長所と短所を客観的に評価する。

• 文書内容を抽出するための手順

  研究テーマ、核心的な内容、研究方法、理論的導入、主要な見解など、文献の主要な内容を要約し抽出する方法。

• 記事構造の最適化手順

  記事の構成を最適化し、全体的な枠組みを調整し、改善案を提案する方法。

• 文献レビューの書き方

  研究の背景、主な理論と方法、現在の研究動向と課題などを網羅した文献レビューの書き方。

• 紙のアンケート用紙を作成するための手順

  特定の研究テーマに関する学術論文のアンケートを作成する方法。

• 模擬論文発表会の手順

  模擬卒業式発表会の実施方法を、質疑応答形式で解説します。

• 研究テーマの選択と研究課題の決定に関する手順

  学問分野の発展動向、研究のホットスポット、既存の文献に基づいて、どのように理解を深めていくべきか？推薦する非常に革新的で、研究価値の高い研究テーマ。

• 研究論文の書き方に関する指示

  研究テーマに基づいて、現在の研究状況を分析し、研究上のギャップを特定し、研究計画を策定する方法。

• 論文のための研究アイデアの書き方に関する指示

  研究テーマに基づいて、研究の現状を分析し、研究上のギャップを特定し、研究アイデアを提案する方法。

• 学術論文における技術ソリューションの書き方に関する指示

  現在の研究状況を分析し、技術的な解決策をリストアップし、研究テーマと研究アイデアに基づいて適切な技術的解決策を選択する方法。

• 要約作成手順

  研究テーマに基づいた、簡潔かつ説得力のある要約の書き方。

• 高度なデータ分析コマンド

  データ変数間の関係性や潜在的な分析手法を示すための、10種類の異なる視覚化を作成する方法。

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III．結果はどうでしたか？

• 袁志AIレビューツール

  元志の紹介AIこのツールの概要と主な機能について説明します。主な機能には、複数バージョンおよびモジュールのサポート、強化されたプロット機能、データ重複のないデータ取得、低い重複率、無制限のバイリンガルデータインポート、錯覚の克服、および高水準のフォーマット出力が含まれます。

• 中国科学院PubScholarプラットフォーム

  このセクションでは、中国科学院のPubScholarプラットフォームの概要と主な機能を紹介します。無料オープンアクセス、膨大な学術リソースの統合、およびデータ検索機能を備えています。

• CNKI研究・学習プラットフォーム

  このセクションでは、CNKI研究プラットフォームの概要と主な機能、具体的には高フォーマットかつ標準化された出力、豊富な中国語コンテンツ、データ検索機能などを紹介します。

• スタンフォード・ストーム

  このセクションでは、スタンフォード大学のSTORMプラットフォームを紹介し、データ統合と記事生成、対話シミュレーションと質問生成、文献をまとまりのある記事に変換する機能など、その主要な機能に焦点を当てます。知的体協力的な対話など

• ユーザーエクスペリエンスの比較：使用手順

  元の知識の比較AIレビューツール、中国科学院PubScholarプラットフォーム、CNKI研究プラットフォーム、およびスタンフォードSTORMの使用手順。

III. 追加知識

• DeepSeekとDeepResearchの概要

  国内外の主流LLM製品、以下を含むAIテキスト生成、AI画像生成、AI音楽世代、AIビデオ生成、AIモデル生成、仮想人間に関する側面、データに関する側面など

• DeepSeek：既成概念を打ち破り、トレンドトピックを席巻する革新的な存在。

  DeepSeekの開発マイルストーン、設立日、オープンソースコード大型モデルリリース、一般大型モデル新世代の推論モデルの発表と、それらが世界中で注目を集めていること。

• 推理能力：コア突破、専門アップグレード

  このセクションでは、強化学習に基づく学習、推論能力の専門的な強化、および推論プロセスなど、DeepSeek R1の推論機能について説明します。

• トレーニング方法：データを用いたコールドスタート、段階的進歩。

  このセクションでは、DeepSeek R1のトレーニング方法について説明します。具体的には、コールドスタートデータの定義と役割、そのソースと特性、モデルトレーニングへの影響、および多段階トレーニングの具体的なプロセスについて解説します。

• コスト削減と効率向上：建築革新と技術強化

  このセクションでは、DeepSeekがモデル蒸留、アーキテクチャ革新、マルチヘッド潜在アテンションメカニズム、マルチトークン予測、FP8混合精度トレーニングなどのアーキテクチャ革新とモデル蒸留技術を通じて、モデルのパフォーマンスを向上させ、計算コストとメモリ使用量を削減する方法を紹介します。

• 戦略最適化：オープンソース機能とコスト面でのメリット

  DeepSeekの説明オープンソーストレーニング費用、展開費用、および戦略とコスト面でのメリットオープンソース本モデルの利点と課題。

• テストと評価：最高レベルのパフォーマンス、卓越した能力

  このセクションでは、DeepSeek R1の推論タスク、知識ベースタスク、その他のタスクにおける性能、および教育知識に関する質問応答、数学的推論、コード生成におけるその機能について紹介します。

• ローカル展開：柔軟高効率協調最適化

  このセクションでは、DeepSeekのエッジ展開機能とエッジクラウドの協調最適化について説明します。これには、モデルの軽量化、リアルタイム性能、ハードウェア互換性、オフライン機能、タスク割り当てと負荷分散、データ伝送と遅延の最適化、モデルの更新と協調トレーニングなどが含まれます。

• 比較優位性：高いコストパフォーマンス、誰もが利用できる技術。

  DeepSeekを、企業、モデル、製品タイプ、主要機能、長所、短所といった観点から、国内外の主要競合製品と比較検討する。

• 革新的な技術標準：低コスト、高性能、オープンなコラボレーション

  この記事では、DeepSeekが革新的な技術アプローチ、価格設定ロジックの再構築、研究開発の変革を通じて、どのように実現してきたかを説明します。AI業界は、技術の応用と開発の方向性を再評価している。

• 業界の様相を一新する：制約から解放され、活発な競争を促進する。

  DeepSeekの台頭と、それがもたらした変化AI市場の競争環境には、活発な市場競争、米中技術競争と協力、そして世界的な競争が含まれます。AI産業チェーンの高度化。

• 技術の進歩：限界を打ち破り、能力を向上させる

  この文書では、DeepSeek R1の全般的な機能向上、言語混合問題の解決、ヒントエンジニアリングの最適化、およびソフトウェアエンジニアリングに関するタスクについての計画を説明しています。

• シナリオ拡張：イノベーション主導型垂直栽培

  この記事では、DeepSeek R1の医療、金融、教育、法律、産業、および身体化の分野における応用について論じています。知的探索、自己進化型システムの構築マルチモーダル将来的には、システム統合などの分野への応用が期待される。

• DeepResearch：知的共同研究、自主研究

  このセクションでは、DeepResearchの主要機能、すなわち多段階自律型研究、エンドツーエンド強化学習、深層情報統合、および学術研究、金融分析、消費者意思決定、ビジネス研究におけるその応用について紹介します。

• 技術革新：プロセス自動画期的な効率性

  技術革新について議論する自動化学処理と知的意思決定、綿密な業界調査、データ駆動型アプローチ、そして複雑なタスクの全プロセス。自動化学変化などの内容。

• 認知コラボレーション：異質性知的クラスター連携

  第三次認知生成システムと異質性の紹介知的体クラスタリングと最適化されたエージェントの導入により、複雑なタスクを実現します。自動変革の状況。

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