摘要：今年，大模型在科研、技术创新和实际生产中的应用扩展迅速，DeepSeek系列已成为多家高校和研究机构的重点工具。清华大学的这份报告围绕DeepSeek与Deep Research的结合落地，系统梳理了其在数据检索、自动文献综述、实验数据分析、论文自动生成等环节

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《清华大学：DeepSeek+Deep Research实战流程详解》

今年，大模型在科研、技术创新和实际生产中的应用扩展迅速，DeepSeek系列已成为多家高校和研究机构的重点工具。清华大学的这份报告围绕DeepSeek与Deep Research的结合落地，系统梳理了其在数据检索、自动文献综述、实验数据分析、论文自动生成等环节的实际应用路径。内容详细统计了清华大学、复旦大学、上海交通大学等单位近百项科研任务的自动化处理效率、文献命中率、数据批量分析速度、科研人员满意度等核心指标，并列举了典型课题组利用大模型进行数据清洗、趋势建模、结果可视化的完整流程。

在落地环节，资料收录了DeepSeek平台与高校自建数据库、开放数据集的对接案例，以及科研团队在实际研究过程中用AI自动完成文献引用、数据归集、实验结果解读的详细过程。部分章节拆解了模型参数优化与行业定制服务的实现机制，配有关键代码、算法表现和用户反馈数据，为后续推广和升级提供了参考依据。

来源：博学多才的葡萄6