简介：清华大学推出的DeepSeek和DeepResearch工具旨在简化科研流程，通过自然语言交互方式帮助研究人员高效获取文献、数据分析等资源，让科研如同日常对话一样简便快捷。
清华大学的DeepSeek与DeepResearch项目致力于通过人工智能技术简化科研流程，使科研工作像聊天一样简单高效。该项目由北京航空航天大学高研院助理教授、清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授何静领导团队开发。
DeepSeek和DeepResearch的核心理念是利用多agent系统实现从数据采集到可视化的全流程自动化，并提供一站式的科研工具。
项目的主要功能包括：
1. 数据采集：支持通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件及调用API等方式，获取社交媒体数据、数据库内容、文本数据以及接口数据等多种类型的数据资源。
2. 数据处理：运用数据清洗、集成、变换和特征工程等手段进行纠错整合、格式转换与特征提取，从而有效预处理各类原始资料。
3. 数据分析应用：通过诊断预测关联聚类等方法应用于问题定位需求预测推荐系统及异常检测等领域，并可用于客户细分信用评分社交媒体营销股价预测等多种场景。
4. 数据可视化：将数据转化为统计图热力图网络关系图词云树形图等形式，揭示模式趋势异常洞见。
技术实现方面：
1. 高效推理：注重低延迟高吞吐量适用于实时应用；
2. 小型化设计：轻量化模型结构适合资源有限环境如边缘设备使用；
3. 平衡性能：在大小和效能之间取得平衡，适于中等规模任务执行；
4. 垂直领域优化：针对特定行业（例如医疗法律）进行定制以提供高精度结果。
5. 多模态支持：涵盖文本与图像处理适用于更广泛场景应用。
6. 长文档处理能力：能够应对长篇幅复杂文件，适合专业场合使用；
7. 多任务兼容性：支持包括生成分类问答在内的多种自然语言处理工作流；
8. 可解释性设计：确保模型输出的透明度与可理解度；
9. 客制化选项：允许用户自定义训练微调以满足特定需求。
测试阶段评估了多个AI工具（如DeepSeek R1、Open AI o3mini等）在爬虫数据采集和文件读取任务中的表现。结果显示，复杂场景下DeepSeek R1与Open AI o3mini表现出色而其他模型则存在执行问题需进一步优化以适应大规模数据处理需求。
综上所述，通过多agent系统集成的数据获取、处理分析应用及可视化功能，DeepSeek与DeepResearch为科研人员提供了一体化解决方案。其技术特点确保了流程的高效准确灵活，并有助于推动科研工作的便捷智能化发展具有重要的科学价值和社会意义。
5星
