本文介绍了清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授沈阳团队的DeepSeek和DeepResearch项目

内容概要：本文介绍了清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授沈阳团队的DeepSeek和DeepResearch项目，旨在让科研像聊天一样简单。DeepSeek+DeepResearch通过编写代码采集、清洗、分析、挖掘和可视化数据，实现从数据采集到可视化的全流程自动化。文中详细描述了DeepSeek R1、Open AI o3mini、Claude 3.5 sonnet和Kimi k1.5四个模型在不同任务中的表现，包括爬虫数据采集、文件数据读取、文本数据处理、数据分析和数据可视化等方面的能力和特点。此外，还探讨了DeepSeek R1在多个领域的应用潜力，如智能中文古籍修复、法律文本分析、医疗数据分析、金融风险预测等，并强调了其低成本高性能的优势。最后，文章介绍了DeepSeek的发展历程及其在全球AI产业中的影响力，特别是在中美技术竞争中的作用。 适用人群：科研人员、数据科学家、AI开发者、高校师生等从事科研或数据分析工作的专业人士。 使用场景及目标：①科研人员可以通过DeepSeek+DeepResearch简化科研流程，提高研究效率；②数据科学家可以利用其强大的数据处理和分析能力，快速生成高质量的分析报告；③AI开发者可以借鉴其架构设计和技术实现，推动AI技术的创新和发展；④高校师生可以将其应用于教学实践中，培养学生的科研能力和实践技能。 其他说明：DeepSeek R1在多个基准测试中表现出色，尤其在推理能力、数学解题和代码生成等方面接近或超越国际顶尖模型。其开源策略和低成本优势有助于推动AI技术的普及和发展，同时也在中美技术竞争中为中国AI产业提供了新的突破口。