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DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单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沈阳团队博士后何静

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能做什么?要怎么做?效果如何?

能做什么?

本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程AIGC数据应用数据采集数据处理数据分析数据挖掘数据可视化通过编写爬虫代码、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。通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。

模型特点DeepSeekR1口高效推理：专注于低延迟和高吞吐量，适合实时应用。口轻量化设计：模型结构优化，资源占用少，适合边缘设备和移动端。口多任务支持：支持多种任务，如文本生成、分类和问答。OpenAl03mini口小型化设计：轻量级模型，适合资源有限的环境。口快速响应：优化推理速度，适合实时交互场景。口通用性强：适用于多种自然语言处理任务，如对话生成和文本理解。Claude3.5sonnet口平衡性能：在模型大小和性能之间取得平衡，适合中等规模任务。口多模态支持：支持文本和图像处理，扩展应用场景。口可解释性：注重模型输出的可解释性和透明性。Kimik1.5口垂直领城优化：针对特定领域(如医疗、法律)进行优化，提供高精度结果。口长文本处理：擅长处理长文本和复杂文档，适合专业场景。口定制化能力：支持用户自定义训练和微调，适应特定需求。

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