DeepSeek+DeepResearch讓科研像聊天一樣簡單北京航空航天大學

高研院

助理教授清華大學新聞學院與人工智能學院雙聘教授

沈陽團隊博士后何靜能做什么？要怎么做？效果如何？一能做什么？數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)可視化AIGC數(shù)據(jù)應用通過編寫爬蟲代碼、訪問數(shù)據(jù)庫、讀取文件、調(diào)用API等方式，采集社交媒體數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫內(nèi)容、文本數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)等。通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、特征工程等方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)糾錯、數(shù)據(jù)整合、格式轉(zhuǎn)換、特征提取等。對數(shù)據(jù)進行診斷、預測、關(guān)聯(lián)、聚類分析，常用于問題定位、需求預測、推薦系統(tǒng)、異常檢測等。對數(shù)據(jù)進行分類、社交網(wǎng)絡(luò)分析或時序模式挖掘，常用于客戶細分、信用評分、社交媒體營銷、股價預測等。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計圖、熱力圖、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖、詞云、樹形圖等，用于揭示數(shù)據(jù)中蘊含的模式、趨勢、異常和洞見。本質(zhì)：以多agent實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到可視全流程模型特點Claude3.5

sonnet平衡性能：在模型大小和性能之間取得平衡，適合中等規(guī)模任務(wù)。多模態(tài)支持：支持文本和圖像處理，擴展應用場景。可解釋性：注重模型輸出的可解釋性和透明性。DeepSeekR1高效推理：專注于低延遲和高吞吐量，適合實時應用。輕量化設(shè)計：模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，資源占用少，適合邊緣設(shè)備和移動端。多任務(wù)支持：支持多種任務(wù)，如文本生成、分類和問答。Kimik1.5垂直領(lǐng)域優(yōu)化：針對特定領(lǐng)域（如醫(yī)療、法律）進行優(yōu)化，提供高精度結(jié)果。長文本處理：擅長處理長文本和復雜文檔，適合專業(yè)場景。定制化能力：支持用戶自定義訓練和微調(diào)，適應特定需求。Open

AIo3

mini小型化設(shè)計：輕量級模型，適合資源有限的環(huán)境。快速響應：優(yōu)化推理速度，適合實時交互場景。通用性強：適用于多種自然語言處理任務(wù)，如對話生成和文本理解。爬蟲數(shù)據(jù)采集任務(wù)1、閱讀網(wǎng)頁源代碼，提取特定網(wǎng)頁內(nèi)容；2、撰寫python腳本；3、提取并合并網(wǎng)址；4、提取網(wǎng)址內(nèi)容；5、寫入文件。OpenAI

o3mini響應速度快，

能夠高效提取所有需求鏈接，

輸出完整可運行python腳本，代碼運行后生成文件，

但數(shù)據(jù)采集結(jié)果為空。DeepSeek

R1能夠提取所有網(wǎng)址并進行篩選、去重，所撰寫代碼運行后完成數(shù)據(jù)爬蟲任務(wù)，所獲取數(shù)據(jù)準確，少量數(shù)據(jù)有所遺漏。提示詞你需要完成以下兩個任務(wù)：閱讀網(wǎng)頁【網(wǎng)址】源代碼【對應網(wǎng)頁源代碼】。提取所有包含“春運2025丨X月X日，全社會跨區(qū)域人員流動量完成X萬人次”的網(wǎng)址進行去重、篩選，合并成網(wǎng)址列表撰寫python腳本，基于步驟1輸出的網(wǎng)址列表提取所有網(wǎng)址內(nèi)容“截至目前

2025

年春運（2025年1月14日到2月8日）相關(guān)數(shù)據(jù)（如日期、全社會跨區(qū)域人員流動量、鐵路客運量、公路人員流動量、水路客運量、民航客運量等）”完成數(shù)據(jù)提取并寫入文件“2025春運數(shù)據(jù).txt”測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。爬蟲數(shù)據(jù)采集Kimi

k1.5能夠提取所有網(wǎng)址，代碼運行后生成本地文件，但提取數(shù)據(jù)結(jié)果為空。結(jié)論目前DeepSeek

R1、Open

AI

o3mini、Kimi

k1.5支持聯(lián)網(wǎng)查詢網(wǎng)址，Claude

3.5

sonnet暫不支持；四個模型均能根據(jù)上傳的網(wǎng)頁代碼，對多個網(wǎng)址鏈接進行篩選、去重，完全提取出符合指令要求的所有網(wǎng)址鏈接并形成列表；在復雜爬蟲任務(wù)上，DeepSeek

R1與Open

AI

o3min生成的代碼均能正常執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)，o3響應速度更快，R1數(shù)據(jù)采集結(jié)果更加完整準確；其他2個模型都存在多次調(diào)試但代碼仍然運行不成功的問題，如代碼中羅列URL不全、輸出文本中提取數(shù)據(jù)為空等。Claude

3.5 sonnet可以提取所有網(wǎng)址，調(diào)整后可輸出正確代碼，運行代碼能生成本地文件，但提取數(shù)據(jù)結(jié)果為空。測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。文件數(shù)據(jù)讀取任務(wù)1、讀取文件；2、根據(jù)指定內(nèi)容整理成表格。OpenAI

o3mini暫不支持附件上傳，響應速度快，能夠快速讀取粘貼數(shù)據(jù)，輸出結(jié)果格式工整、簡潔。DeepSeek

R1能夠詳細全面地提取文件中的數(shù)據(jù)，并整理成可視化數(shù)據(jù)表格，邏輯性強、指標清晰。提示詞所上傳的“2025春運數(shù)據(jù)（1月14-2月8日）.txt”包含了從2025年1月14日至2025年2月8日每天各種交通方式的春運客運量信息，請從中讀取每一天的信息，并整理成一張表格，要求包括以下幾項信息：1.當天日期；2.當天的鐵路客運量、比2024年同期多或者少的百分比、環(huán)比的百分比。3.當天的公路客運量、比2024年同期多或者少的百分比、環(huán)比的百分比。4.當天的民航客運量、比2024年同期多或者少的百分比、環(huán)比的百分比。測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。文件數(shù)據(jù)讀取Claude3.5

sonnet很好地完成了數(shù)據(jù)讀取及提取任務(wù)，沒有漏數(shù)據(jù)指標，數(shù)據(jù)邏輯性很好Kimi

k1.5能夠快速讀取文件數(shù)據(jù)，并整理成可視化數(shù)據(jù)表格，但填入數(shù)據(jù)有所缺失。結(jié)論DeepSeek

R1與Claude

3.5

sonnet均能很好的完成文件數(shù)據(jù)讀取任務(wù)，生成的表格邏輯性強、數(shù)據(jù)指標清晰，Claude

3.5

sonnet一次性完成表格生成后支持直接復制和表格文件下載。Open

AI

o3mini能夠更加高效地完成數(shù)據(jù)提取任務(wù)，輸出表格準確，但暫不支持附件上傳，文件讀取依靠粘貼稍顯不便；Kimi

k1.5文件數(shù)據(jù)提取有明顯空缺。測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。文本數(shù)據(jù)集成任務(wù)1、分別閱讀約7000token和15000token的文本內(nèi)容，測試模型對中、長文本處理效果2、整理集成可視化的數(shù)據(jù)表格3、按照日期規(guī)范排序OpenAI

o3mini一般文本（7000token）：能夠高效提取文本中的數(shù)據(jù)，并整理成可視化數(shù)據(jù)表格，格式工整、簡潔，數(shù)據(jù)準確但數(shù)據(jù)維度有所缺失。長文本（15000token）：反應迅速，高效提取文本中數(shù)據(jù)，輸出格式規(guī)范的數(shù)據(jù)DeepSeek

R1一般文本（7000token）：能詳細全面地提取文本數(shù)據(jù)，并集成可視化表格，但受大樣本或模型穩(wěn)定性影響，輸出表格末尾缺失，需要重復嘗試生成。長文本（15000token）：暫時無法給出答復。【所需閱讀文本】請根據(jù)以上文本完成以下三個任務(wù)：1、閱讀文本內(nèi)容；2、整理集成可視化的數(shù)據(jù)表格；3、按照日期規(guī)范排序（直接分析并輸出結(jié)果，不使用python）提示詞表格，但集成數(shù)據(jù)維度仍然不夠全面。測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。文本數(shù)據(jù)集成Claude3.5

sonnet一般文本（7000token）：能夠準確提取文本數(shù)據(jù)，并整理成可視化圖表，表格文字簡潔，沒有提及文本中的環(huán)比和同比數(shù)據(jù)。長文本（15000token）：長文本粘貼后會自動形成文件，能夠準確集成文本數(shù)據(jù)表格，但數(shù)據(jù)維度有限。Kimi

k1.5一般文本（7000token）：能夠快速提取文本數(shù)據(jù)，并整理成可視化數(shù)據(jù)表格，數(shù)據(jù)準確，所提取數(shù)據(jù)維度不夠全面。長文本（15000token）：同樣能夠高效準確地提取文本中數(shù)據(jù)，較一般長度文本所集成數(shù)據(jù)維度反而更加全面。結(jié)論一般文本處理任務(wù)中，DeepSeek

R1所提取的文本數(shù)據(jù)維度最為全面，但容易受文本長度或模型穩(wěn)定性影響出現(xiàn)失誤；其他三個模型在文本數(shù)據(jù)提取過程中，都存在對部分數(shù)據(jù)的忽略問題，沒有完整集成到可視化表格中；長文本處理任務(wù)中，Kimi

k1.5相較短文本處理表現(xiàn)更加突出，提取準確的同時數(shù)據(jù)維度更加全面；由于文本過長DeepSeek

R1無法完成任務(wù)；綜合來看，Open

AI

o3mini響應最快效率最高，但在數(shù)據(jù)集成維度上稍顯不足，同時與Claude

3.5

sonnet所輸出的表格更為工整、簡潔。測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。數(shù)據(jù)分析OpenAI

o3mini響應速度快，高效輸出數(shù)據(jù)分析結(jié)果，分析各因素對關(guān)鍵指標生存率的影響，語言表達自然，重點突出結(jié)合歷史背景對數(shù)據(jù)規(guī)律進行驗證，但沒有察覺數(shù)據(jù)異常。DeepSeek

R1詳細展示長思維鏈，精準提取關(guān)鍵指標“幸存率”，分析多個因素特征對幸存率的影響，結(jié)合歷史背景對數(shù)據(jù)及規(guī)律進行驗證，并敏銳察覺數(shù)據(jù)異常，提出了異常處理建議。1、讀取titanic遇難者名單excel2、找出其中規(guī)律任務(wù)請讀取所上傳的titanic遇難者名單數(shù)據(jù)文件，并分析找出其中規(guī)律提示詞測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。數(shù)據(jù)分析Claude3.5sonnet提供數(shù)據(jù)分析程序代碼，能夠提取大部分特征并對其與生存率的關(guān)聯(lián)進行分析，但最終沒有形成明確的結(jié)論。Kimi

k1.5能夠精準分析關(guān)鍵指標生存率，

但對特征提取不完整，僅能識別較為淺層的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，

分析能力相對較弱。DeepSeek

R1與Open

AI

o3mini的數(shù)據(jù)分析能力相當，且領(lǐng)先其他兩個模型，均能夠精準抓取數(shù)據(jù)核心指標并做統(tǒng)計，找到各特征與核心指標的關(guān)聯(lián)，其中R1分析邏輯更加清晰嚴謹，而o3推理更加高效；Kimi

k1.5推理邏輯清晰但分析能力相對較弱，

Claude

3.5

sonnet能夠提供分析思路但沒有明確結(jié)論。結(jié)論測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)1、讀取即將上映的2025年電影數(shù)據(jù)集2、對數(shù)據(jù)集進行深入分析和數(shù)據(jù)挖掘DeepSeek

R1能夠準確對數(shù)據(jù)進行分類，從多個維度進行梳理和分析，借助可視化圖表進行數(shù)據(jù)挖掘，基于分析結(jié)果提供可行建議，但整體數(shù)據(jù)挖掘深度較淺，缺少對不同類型數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)性的探究。第二輪對話：（基于初步分析結(jié)果，選擇其中一部分或某個方向進行深入的數(shù)據(jù)挖掘）提示詞第一輪對話：測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘Claude3.5

sonnet基于數(shù)據(jù)集，在整體數(shù)據(jù)概括后提供多個深入數(shù)據(jù)挖掘方向，根據(jù)需求輸入研究傾向，高效生成多個維度的數(shù)據(jù)分析，語言簡潔，挖掘深度較淺。Kimi

k1.5提供數(shù)據(jù)的潛在用途方向，深入分析過程中，從多個維度（如時間、語言、地區(qū)）深入挖掘數(shù)據(jù)意義和關(guān)聯(lián)性，進一步總結(jié)趨勢結(jié)論并提出相關(guān)建議。Kimi

k1.5該任務(wù)中表現(xiàn)最為出色，對特征進行精準分類，從多維度深入挖掘指定數(shù)據(jù)的深層內(nèi)涵和關(guān)聯(lián)性；DeepSeek

R1與Claude

3.5

sonnet同樣能準確完成數(shù)據(jù)的分類任務(wù)，但數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)挖掘程度相對較淺；Open

AI

o3mini受附件上傳限制影響，由于數(shù)據(jù)集較大，暫不能完成該任務(wù)。結(jié)論測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)基于titanic遇難者數(shù)據(jù)分析結(jié)果繪制可視化圖表Open

AI

o3mini的數(shù)據(jù)可視化能力突出，能夠直接高效地生成多種類型可視化圖表，準確度高；DeepSeek

R1、Kimi

k1.5均能基于分析結(jié)果提供多種可視化圖表繪制方案，但都需要依靠運行Python代碼才能完成繪圖任務(wù)，部分代碼會出現(xiàn)錯誤OpenAI

o3mini能夠直接調(diào)用DALLE，根據(jù)分析結(jié)果和任務(wù)需求高效繪制各類可視化圖表，部分較為復雜的圖表可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤或無法生成的情況。Claude3.5

sonnet暫時不能直接繪制出可視圖表，需要將繪圖代碼復制到本地運行。Kimi

k1.5結(jié)合數(shù)據(jù)樣本和分析結(jié)果，提供多種可視化圖表繪制方案及對應代碼，需采用Python代碼完成繪圖任務(wù)。大樣本會省略數(shù)據(jù)；小樣本不省略數(shù)據(jù)。DeepSeek

R1能夠結(jié)合數(shù)據(jù)樣本和分析結(jié)果，提供多種可視化圖表繪制方案，但暫時不能直接繪制出可視圖表，需要將對應的繪圖代碼復制到本地運行制作圖表。柱狀圖（生還者和遇難者的比例、按船艙等級分類的生還情況）結(jié)論年齡分布直方圖、票價分布箱線圖（展示不同船票等級的票價分布）測試結(jié)果受到數(shù)據(jù)樣本、測試環(huán)境、AI抽卡、提示詞模板等因素影響，僅供參考，無法作為決策制定、質(zhì)量評估或產(chǎn)品驗證的最終依據(jù)。DeepSeekR1文件數(shù)據(jù)讀取完整無缺失數(shù)據(jù)分析全面、邏輯清晰嚴謹網(wǎng)絡(luò)爬蟲任務(wù)數(shù)據(jù)爬取完整、準確數(shù)據(jù)挖掘能夠準確分類并提供建議數(shù)據(jù)可視化任務(wù)能力有待完善Claude3.5

sonnet數(shù)據(jù)讀取輸出邏輯性強、指標清晰數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成得較為簡單爬蟲數(shù)據(jù)采集未形成明確結(jié)論數(shù)據(jù)挖掘深度較淺繪制出可視圖表不穩(wěn)定Open

AIo3

mini數(shù)據(jù)分析高效、全面、準確數(shù)據(jù)可視化能力突出、直接生成網(wǎng)絡(luò)爬蟲任務(wù)爬取數(shù)據(jù)結(jié)果為空暫不支持上傳數(shù)據(jù)附件數(shù)據(jù)挖掘深度較淺Kimik1.5數(shù)據(jù)挖掘能力出色快速讀取文件數(shù)據(jù)，提取網(wǎng)址鏈接長文本數(shù)據(jù)處理能力突出爬蟲數(shù)據(jù)采集存在代碼錯誤問題數(shù)據(jù)分析能力相對較弱數(shù)據(jù)應用情況總結(jié)新思路：優(yōu)勢互補，協(xié)同應用Claude+DeepSeek數(shù)據(jù)處理的“洗髓易筋”Claude

3.5

Sonnet

在文本提取上較穩(wěn)定，可用于數(shù)據(jù)清洗，DeepSeek

R1

可確保數(shù)據(jù)完整性DeepSeek+OpenAI數(shù)據(jù)采集的“天羅地網(wǎng)”DeepSeek

R1

負責精準爬取和篩選數(shù)據(jù)，Open

AI

o3mini

提供額外的數(shù)據(jù)補充DeepSeek+Kimi數(shù)據(jù)分析的“慧眼破局”DeepSeek

R1

負責深入分析和異常檢測，Kimi

k1.5

提供深度挖掘的思路，助于更精準發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律OpenAI+Kimi+Claude數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的“畫龍點睛”O(jiān)pen

AI

o3mini

直接調(diào)用DALLE

生成圖表，Kimi

k1.5

提供

Python

代碼支持，Claude3.5

Sonnet

負責圖表邏輯優(yōu)化數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)分析可視化呈現(xiàn)新思路：DeepSeek

R1的數(shù)據(jù)應用中文數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢創(chuàng)意寫作生成能力數(shù)據(jù)讀取分析能力低成本高性能優(yōu)勢編程代碼生成能力智能中文古籍修復與注釋：

利用DeepSeek

R1強大的中文理解能力，自動識別并修復古籍中的破損文字，同時生成準確的注釋和解釋，幫助修復難以辨認的古籍內(nèi)容。中文法律文本分析與生成：

基于DeepSeek

R1的中文數(shù)據(jù)處理能力，快速分析法律文本，提取關(guān)鍵信息，自動生成合同草案、法律意見書等，提高律師工作效率。智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析與診斷：構(gòu)建智能醫(yī)療平臺，分析病歷、檢查報告和基因數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生提供更準確的診斷與治療方案。金融風險預測與管理：開發(fā)金融風險分析工具，收集并分析市場數(shù)據(jù)，預測風險并為金融機構(gòu)提供管理建議。智能文學創(chuàng)作輔助：為作家提供創(chuàng)作靈感和文本構(gòu)思，生成符合中文文學傳統(tǒng)的故事情節(jié)和詩句，助力突破創(chuàng)作瓶頸。智能廣告創(chuàng)意生成：根據(jù)產(chǎn)品特點和目標受眾自動生成創(chuàng)意廣告文案和宣傳語，提高廣告創(chuàng)作效率。中小企業(yè)AI定制化服務(wù)：為中小企業(yè)提供定制化的AI解決方案，如智能客服、營銷和辦公工具，提升企業(yè)競爭力。開源AI教育平臺：借助DeepSeek

R1的低成本特性，創(chuàng)建開源AI教育平臺，提供免費課程和實驗資源，促進AI教育普及。智能編程教育助手：為編程學生提供實時編程指導，自動生成代碼示例，幫助解決編程難題。自動化代碼審查工具：自動審查代碼，發(fā)現(xiàn)潛在問題并提供優(yōu)化建議，提升開發(fā)效率與代碼質(zhì)量。新思路：Open

AI

o3mini的數(shù)據(jù)應用推理響應速度快寫作情感表達能力格式化輸出能力數(shù)據(jù)分析效率高數(shù)據(jù)可視化優(yōu)勢實時數(shù)據(jù)流處理與決策：利用o3mini在物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)自動化領(lǐng)域，快速處理來自傳感器和設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，進行即時分析和決策，減少停機時間，提高生產(chǎn)效率。高頻交易數(shù)據(jù)分析：利用o3mini快速處理高頻交易數(shù)據(jù)，識別市場趨勢和交易模式，為交易者提供實時決策支持。數(shù)據(jù)報告自動化生成：基于o3mini自動生成格式化的數(shù)據(jù)報告，包括圖表、表格和文字說明，幫助管理者快速理解分析結(jié)果。數(shù)據(jù)接口標準化：根據(jù)標準格式輸出數(shù)據(jù)，利用o3mini方便不同系統(tǒng)和平臺之間的數(shù)據(jù)共享，提升跨機構(gòu)協(xié)作效率。情感分析與數(shù)據(jù)解讀：利用o3mini結(jié)合情感分析，對數(shù)據(jù)進行深入解讀，幫助市場調(diào)研等領(lǐng)域理解消費者情感，優(yōu)化產(chǎn)品和策略。故事化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)：借助o3mini將數(shù)據(jù)以故事的形式呈現(xiàn)，增強數(shù)據(jù)的可讀性和吸引力，幫助公眾理解復雜的科學和技術(shù)知識。復雜數(shù)據(jù)模式識別：借助o3mini高效分析復雜數(shù)據(jù)，幫助科學研究和工程領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，如天文學中的星系演化或地質(zhì)學中的地震數(shù)據(jù)分析。多源數(shù)據(jù)融合分析：在智能交通和城市規(guī)劃中，o3mini有助于將不同來源的數(shù)據(jù)（如交通流量、氣象數(shù)據(jù)等）進行融合分析，預測交通擁堵，為城市規(guī)劃提供決策支持。交互式數(shù)據(jù)可視化：在商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，o3mini可以將多維數(shù)據(jù)以可視化的方式呈現(xiàn)，并支持用戶進行交互式分析。實時數(shù)據(jù)可視化與預警：在實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析中，o3mini可以實時將數(shù)據(jù)以可視化的方式展示，并支持用戶與數(shù)據(jù)進行交互。二要怎么做？撰寫文章標題指令指令：

我想讓您擔任學術(shù)期刊編輯，我將向您提供一份手稿摘要，您將向我提供

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個好的研究論文英文標題，并解釋為什么這個標題是好的。請將輸出結(jié)果以

Markdown

表格的形式提供，表格有兩列，標題為中文。第一列給出英文標題，第二列給出中文解釋。以下文本為摘要：

【指令后加上文章的摘要】。中-英、英-中互譯指令指令：

我想讓你充當一名科研類的英漢翻譯，我會向你提供一種語言的一些段落，你的任務(wù)是將這些段落準確地、學術(shù)性地翻譯成另一種語言。翻譯后不要重復原文提供的段落。您應使用人工智能工具（如自然語言處理）以及有關(guān)有效寫作技巧的修辭知識和經(jīng)驗進行回復。我會給你如下段落，請告訴我是用什么語言寫的，然后翻譯。我希望你能以標記表的形式給出輸出結(jié)果，其中第一列是原文，第二列是翻譯后的句子，每行只給出一個句子所提供段落的語言是中文，以下是按要求的標記表格式翻譯成英文的譯文：Original

(Chinese)Translation(English)捕食是一個基本的生態(tài)過程，捕食的定義為：一種生物（捕食者）捕食了另一種生物（獵物）（Begon等，1997）。Predationisafundamentalecologicalprocess,definedasoneorganism(predator)preyingonanotherorganism(prey)(Begonetal.,1997).在群落范圍內(nèi)，捕食能夠影響某一營養(yǎng)等級的動態(tài)，也能夠影響整個群落結(jié)構(gòu)的動態(tài)。Withinacommunity,predationcanaffectthedynamicsofaspecifictrophiclevelaswellasthedynamicsoftheentirecommunitystructure.對于整個群落來說，捕食對于保持種群結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、食物網(wǎng)進程及種群內(nèi)物種數(shù)量穩(wěn)定具有重要意義（Menge等，1986；Garrity和Levings，1981；Murdoch和Oaten，1975）。Fortheentirecommunity,pedationiscrucialformaintainingpopulationstructurestability,foodwebprocesses,andstablespeciesnumberswithinthepopulation(Mengeetal,1986;GarrityandLevings1981;MurdochandOaten,

1975).一些因子，如:

捕食者規(guī)格

（Ener和Hughes，1978）、棲息環(huán)境復雜程度等都會影響捕食進而影響捕食者與獵物之間的動態(tài)關(guān)系。Somefactors,suchaspredatorsize(ElnerandHughes,1978)andhabitatcomplexity,canaffectpredationandsubsequentlyinfluencethedynamicrelationshipbetweenpredatorsand

prey.中文學術(shù)寫作潤色指令指令：

作為中文學術(shù)論文寫作優(yōu)化助手，您的任務(wù)是改進所提供文本的拼寫、語法、清晰度、簡潔性和整體可讀性，同時分解長句，減少重復，并提供改進建議。請僅提供文本的更正版本，并附上解釋。以

markdown

表格的形式提供輸出結(jié)果，每個句子單獨成行。第一列為原句，第二列為修改后的句子，第三列為中文解釋。請編輯以下文本：原始句子優(yōu)化后句子中文釋義捕食是一個基本的生態(tài)過程，捕食的定義為：一種生物(捕食者)捕食了另一種生物(獵物)(Begon等，1997)。捕食是一個基本的生態(tài)過程，定義為一種生物(捕食者)

捕食另一種生物(獵物)(Begon等，1997)刪除了多余的”捕食的“和"了"使句子更簡潔。在群落范圍內(nèi)，捕食能夠影響某一營養(yǎng)等級的動態(tài)，也能夠影響整個群落結(jié)構(gòu)的動態(tài)。在群落范圍內(nèi)，捕食能影響某一營養(yǎng)等級及整個群落結(jié)構(gòu)的動態(tài)。刪除了多余的"能夠"，并將兩個動態(tài)合并在一起，使句子更簡潔對于整個群落來說，捕食對于保持種群結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、食物網(wǎng)進程及種群內(nèi)物種數(shù)量穩(wěn)定具有重要意義(Menge等，1986;

Garrity和Levings，1981;Murdoch和Oaten，1975)。對整個群落而言，捕食對保持種群結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、食物網(wǎng)進程和物種數(shù)量穩(wěn)定具有重要意義(Menge等，1986;Garrity和Levings,1981;Murdoch和Oaten,1975)刪除了多余的“對于"，并將”及“替換為"和"，使句子更簡潔一些因子，如:

捕食者規(guī)格

(Ener和Hughes，1978)、棲息環(huán)境復雜程度等都會影響捕食進而影響捕食者與獵物之間的動態(tài)關(guān)系。一些因素，

如捕食者規(guī)格

(

E

I

n

e

r

和Hughes,1978)和棲息環(huán)境復雜程度，會影響捕食以及捕食者與獵物之間的動態(tài)關(guān)系。將"因子"替換為"因素"，刪除了多余的”如:"和"等"，。。英文學術(shù)寫作潤色指令指令：

下面是一篇學術(shù)論文中的一個段落。潤色文字以符合學術(shù)風格，改進拼寫、語法、清晰度、簡潔性和整體可讀性。必要時，重寫整個句子。此外，用標記符表格列出所有修改，并解釋修改原因。原始文本修正后文本Numerousmarinemolluscs,includingbothgastropodsandbivalves,showphenotypicplasticityintheirshellmorphologyinresponsetopredationrisk(Appleton&Palmer1988,Trussell&Smith2000,Bourdeau2010).Predationcanthereforeactasadirectionalselectionstressorthatproducesparticularpreyphenotypes,suchasthickerandheaviershells,roundshellshape,andlowergrowthrate(Leonardetal.1999,Trussell&Nicklin2002,Hollander&Butlin2010,Bourdeau2010)thatcandecreasethesusceptibilityto

predation.Numerousmarinemollusks,includingbothgastropodsandbivalves,exhibitphenotypicplasticityintheirshellmorphologyinresponsetopredationrisk.Predationcanactasadirectionalselectionpressure,resultinginspecificpreyphenotypes,suchasthickerandheaviershells,roundershellshapes,and.owergrowthratesthatcanreducesusceptibilitytopredation(Appleton&Palmer,1988;Trussell&Smith,2000;Leonardetal.,1999;Trussell&Nicklin,2002;Hollander&Butlin,2010;Bourdeau,2010).修改解釋修改解釋將“molluscs”替換為“mollusks”將“molluscs”替換為“mollusks”用

“可以降低捕食的易感性

”代替

“可以降低捕食的易感性”使用更簡潔的動詞，更好地表達原意將“show”替換為“exhibit” 將“show”替換為“exhibit”將

“產(chǎn)生

”改為

“導致”使用更準確、更簡潔的動詞，更好地表達捕食與貝殼形態(tài)之間的因果關(guān)系重新組織句子結(jié)構(gòu)重新組織句子結(jié)構(gòu)用

“特定的獵物表型

”代替

“特定的獵物表型使用更準確的形容詞，更好地表達原”

意。在每個引用年份后添加逗號在每個引用年份后添加逗號提升段落間邏輯和連貫性指令指令：

請分析以下文本中每個段落中句子之間的邏輯性和連貫性，

指出句子之間的流暢性或關(guān)聯(lián)性有哪些地方可以改進，

并提出具體建議，

以提高內(nèi)容的整體質(zhì)量和可讀性。請只提供改進后的文本，

然后用中文列出改進之處。請改進以下文字：原始文本修正后文本Overthepastseveraldecades,withtheexplosivegrowthofrenewableenergy,large-scaleenergystoragetechnologiesallowintermittentrenewableenergytoreplacetraditionalenergy.High-performancesecondarybatteriesareoneofthemostpromisingcandidatesforlarge-scaleenergystorageintermittenttechnologies.Sincecommercialization,lithium-ionbatteries(LIBs)havebecomemainstreamenergystoragedeviceswiththeirhighoutputvoltage,highenergydensity,andlongcyclelife.Inordertomeetthestrongdemandforfurtherimprovingitselectrochemicalperformance,thesearchforsustainableanodematerialsthatprovidelithium-ionbatterieswithsafeandstablecyclicperformance,whileprovidinghighcapacityandhighvoltagecurves,hassparkedin-depthresearchanddiscussion.Asapromisingcandidateforanodematerials,alloy-basedanodessuchassilicon(Si,4200mAhg-1)showextremelyhightheoreticalcapacity,nearly10timeshigherthanthecapacityofcommercialgraphiteanodes(372mAhg-1).Unfortunately,thesetypesofmaterialssufferfromlargevolumeexpansion/shrinkageduringthelithiation/delithiationprocess,leadingtotheformationofcracks,separationofactivematerialfromthecurrentcollector,anddisruptionoftheelectronicconductionnetworkwithintheelectrode,ultimatelyresultinginasharpdeclineinLi+storagecapacityandattenuationofcyclelife.lnordertoovercometheseproblems,previousresearchhasputalotofeffortintoimprovingelectrode

durability.Overthepastseveraldecades,renewableenergyhasseenexplosivegrowth,andlarge-scaleenergystoragetechnologieshaveplayedavitalroleinenablingintermittentrenewableenergysourcestoreplacetraditionalformsofenergy.Amongthesetechnologies,high-performancesecondarybatteriesareoneofthemostpromisingsolutions.Lithium-ionbatteries(LIBs),inparticular,havebecomethemainstreamenergystoragedevicessincetheircommercializationduetotheirhighoutputvoltage,highenergydensity,andlongcycle

life.Nevertheless,tomeettheincreasingdemandforevenbetterelectrochemicalperformance,researchershavebeguntoexploresustainableanodematerials.Thegoalistofindmaterialsthatnotonlyensurelithium-ionbatterieshaveasafeandstablecyclicperformance,butalsoofferhighcapacityandhighvoltagecurves.Amongvariousoptions,alloy-basedanodes,especiallysilicon(Si,4200mAhg-1),havesparkedin-depthresearchanddiscussion.Thisisprimarilyduetotheir

extremelyhightheoreticalcapacity,whichisnearly10timesthatofcommercialgraphiteanodes(372mAh

g-1).Despitetheirpotential,thesealloy-basedanodeshavesignificantdrawbacks.Themainissueliesintheirlargevolumeexpansionandshrinkageduringthelithiationanddelithiationprocess.Thiscanresultintheformationofcracks,activematerialseparatingfromthecurrentcollector,andadisruptedelectronicconductionnetworkwithintheelectrode.AlloftheseissuescancauseasharpdeclineinLi+storagecapacityandashortenedcycle.Therefore,muchofthepreviousresearchhasfocusedonimprovingthedurabilityoftheelectrodetoovercometheseproblems.標點符號錯誤一鍵修改指令指令：

請你幫我確保以下文字中的標點符號正確無誤，

如果發(fā)現(xiàn)標點符號錯誤，

請將你發(fā)現(xiàn)的錯誤列在一個兩欄的標記表中，

將原文放在第一欄，

將更正后的文本放在第二欄，

請只列出錯誤，

并在最后提供更正后的文本。原始文本修正后文本lnaddition.theleftvalveofeachmusselwasexaminedforcompressiveforce(shellstrength)followingBurnettandBelk(2018).Auniversalmaterial+testingmachine(MTSSystemCorporation,EdenPrairie,MIN,USA,Model661;Fig1,)wasusedtodeterminetheshellstrength.Eachshellvalvewasplacedhorizontallywiththeshelledgeonaflatsurface,whileacompressiveforcewasappliedataconstantloadingrateof10mm-minuntilthereal-timeforcecurveonthemonitorscreenfastdropindicatingfailureoccurred.lnaddition,theleftvalveofeachmusselwasexaminedforcompressiveforce(shellstrength)followingBurnettandBelk(2018).Auniversalmaterial-testingmachine(MTSSystemCorporation,EdenPrairie,MN,USA,Model661;Fig.1)wasusedtodeterminetheshellstrength.Eachshellvalvewasplacedhorizontallywiththeshelledgeonaflatsurface,whileacompressiveforcewasappliedataconstantloadingrateof10mm/minuntilthereal-timeforcecurveonthemonitorscreenfastdropindicatingfailureoccurred.改寫降重指令指令：

我想讓你充當科研寫作專家，并提供一些英文或中文段落，你的任務(wù)是用原文改寫段落。你應該使用人工智能工具（如自然語言處理）、修辭知識和你在有效科學寫作技巧方面的專業(yè)知識來回答。請只提供改寫后的文本，不作任何解釋，請用科研語氣風格重寫下面的文字：解讀文獻配圖指令指令：

這是發(fā)表在【雜志名稱】期刊上的一篇論文中的一幅圖，

標題為【文章標題】，

圖例為【圖的標題】。作為該領(lǐng)域的專家，請幫助我解讀該圖。論文參考文獻格式指令指令：

我想請你擔任一份研究手稿的參考文獻編輯。我將為你提供五個參考文獻模板，

你應將其作為指南。之后，我會提供更多參考文獻，

你需要檢查這些參考文獻的格式問題，

如標點符號的位置和間距。給出一個包含三列的標記表，

第一列是原文，

第二列是固定文本，

第三列是解釋，

然后提供所有固定的參考文獻。以下是需要修正的五個示例模板和參考文獻：原始文本修正后文本BoullisA,FassotteB,SarlesL,LognayG,HeuskinS,VanderplanckM.BartramS,HaubrugeE,FrancisF,VerheggenF(2017ElevatedCarbonDioxideConcentrationReducesAlarmSignalinginAphids.JChemEcol

43:164-171.BoullisA,FassotteB,SarlesL,LognayG,HeuskinS,VanderplanckM.BartramS,HaubrugeE,FrancisF.VerheggenFJ(2017)ElevatedCarbonDioxide

ConcentrationReducesAlarmSignalinginAphids.JChemEcol

43:164-171.BourdeauPE(2011)Constitutiveandinducibledefensivetraitsinco-occurringmarinesnailsdistributedacrossaverticalrockyintertidalgradient.FunctionalEcology

25:177-185BourdeauPE(2011)Constitutiveandinducibledefensivetraitsinco-occurringmarinesnailsdistributedacrossaverticalrockyintertidalgradient.FunctEcol

25:177-185.BrnmarkC,LakowitzTHollanderJ(2011)Predator-inducedmorphologicalplasticityacrosslocalpopulationsofafreshwatersnail.PLOSONE6:e21773.BronmarkC.LakowitzT,HollanderJ(2011)Predator-inducedmorphologicalplasticityacrosslocalpopulationsofafreshwatersnail.PLOSONE6:e21773.高階數(shù)據(jù)分析指令指令：

請你制作

10

個不同的可視化圖表，

以反映上傳數(shù)據(jù)集的各個方面？[

適當加上一些對你的數(shù)據(jù)的描述，尤其是各個列

(

變量)

，這里盡量詳細的描述你的數(shù)據(jù)]用10張精美的繪圖，

展示數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)系或潛在的分析思路，包括展示數(shù)據(jù)分析的直方圖和箱線圖。呈現(xiàn)關(guān)鍵變量之間的配對散點矩陣圖和小提琴圖，

以及常用的相關(guān)性熱圖等，每張圖都有詳細的解釋。其他常用英文指令Prompts（指令）描述Prompts（指令）描述Canyouloadandpreviewthe

data?加載，預覽一下數(shù)據(jù)Canyoulistthetop10key

points?最重要的十個要點Whatarethetrendsshowninthisdata?找趨勢Canyoudescribethe

data?描述數(shù)據(jù)Showmethetoptrendsinavisual

format.以視覺形式顯示趨勢Canyoucleanthis

dataset?清洗數(shù)據(jù)Canyoucreateaheatmapusingthisdata?創(chuàng)建一個熱力圖Canyousegmentthisdataandcreatea

table?切分數(shù)據(jù)Canyoucreateagraphusingthis

data?制作一個圖Canyoucreateaworld

cloud?做一個詞云Canyoucreateachartusingthis

data?畫一個圖表Whataretherowsandcolumnsinthis

dataset?描述一下行和列Canyoumakethegraphsmore

beautiful?把圖美化一下Canyouwriteaonesentencerecapofthis

data?快速回顧一下Createavisualchart,basedonthis

data.做一個視覺圖表What’sthemaintakeawayfromthis

dataset?找出最主要的信息CanyouexplainthisdatasetlikeI’m5years

old?像給五歲小朋友講故事那樣解釋一下這個數(shù)據(jù)集Canyoucreateapresentationbasedthis

dataset?做一個整體展示Canyoucreate10graphsto

presentdifferent

data?創(chuàng)作10個不同的圖展示數(shù)據(jù)Canyouwritemeanarticlebasedon

thisdatasetorstatistic

results?根據(jù)結(jié)果寫文章Canyouexplainthisdatasetin

oneparagraph?用一段話來解釋一下這個數(shù)據(jù)集Whatinsightsdoyouseehere?Giveme

anumbered

list.提供一些見解Canyouexplainthisdatasetinsimpleterms?用簡單的話來解釋一下這個數(shù)據(jù)集其他常用中文指令Prompts（指令）跨學科融合：將“輿論分析”概念與其他領(lǐng)域的最新具有突破性的理論深度結(jié)合，提出極其具有創(chuàng)新的交叉領(lǐng)域的十個問題。探索“輿論分析”概念的基礎(chǔ)理論、哲學基礎(chǔ)或科學原理等深層次原理，提出挑戰(zhàn)這些基礎(chǔ)的前所未有的突破性十個問題。輿論分析這個概念在最前沿科技或理論中的潛在應用，列出十個充滿想象力和震撼性，前所未有的應用。如果要量化研究審美智能概念，請?zhí)岢鲆粋€合理的，有效的，各指標不重疊的，你自己能提取數(shù)據(jù)的指數(shù)體系框架，不少于三十個指數(shù)。請大家研究任何問題，先用這四個提示詞進行提問。一是跨學科融合，二是深層次原理，三是概念前沿應用，四是如何量化分析任何學術(shù)概念。里面會有些冗余信息，可以刪除回復中的冗余信息。另外大家有空還可以對我的提示詞進行改進，圍繞四個方面。我們需要建立一套研究提示詞集。AIfor

research

提示詞集。三效果如何？元知AI綜述工具元知是國內(nèi)由清華、北航專家團隊研發(fā)的一個AI學術(shù)平臺，目前其AI綜述生成工具已開放使用，能夠幫助用戶從海量文獻中提取核心信息，通過自然語言處理算法，實現(xiàn)從文獻梳理到觀點提取到研究評論的一鍵式全自動生成。概況產(chǎn)品功功能能亮亮點點多版本與模塊化支持：目前提供三個版本（基礎(chǔ)版、增強版、專業(yè)版），能夠靈活應對不同用戶的綜述需求。工具內(nèi)包括文獻觀點梳理、問題提出等功能模塊，確保用戶在不同科研需求下得到充分支持。增強版繪圖功能：增強版具備繪圖功能，可通過可視化圖示（如文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖）直觀展示綜述內(nèi)容，幫助用戶更好理解和呈現(xiàn)研究成果。無數(shù)據(jù)檢索：以現(xiàn)有真實數(shù)據(jù)庫作為支撐，通過關(guān)鍵詞檢索，自動搜集相關(guān)文獻并生成綜述報告，目前只支持英文檢索。低重復率：結(jié)合現(xiàn)有查重機制與AI技術(shù)，在內(nèi)容生成階段引入重復檢測與優(yōu)化策略，從源頭上降低重復率風險，所生成的綜述普通重復率與AIGC重復率均在5%以下。無限雙語數(shù)據(jù)導入：支持中文與英文文獻的導入，并且文獻數(shù)據(jù)量沒有限制，能夠輕松處理中文文獻的系統(tǒng)性梳理，以及國際文獻的跨語言分析。幻覺克服：以現(xiàn)有真實數(shù)據(jù)庫作為支撐，借助由專家設(shè)計撰寫的提示詞，精準規(guī)避AI生成中的幻覺問題。高規(guī)范格式輸出：所生成的綜述文檔格式規(guī)范、結(jié)構(gòu)清晰，符合學術(shù)論文標準，用戶幾乎無需進行二次整理。中科院PubScholar平臺“PubScholar”平臺是由中國科學院開發(fā)的公益學術(shù)平臺，整合了國內(nèi)外多種學術(shù)資源。該平臺提供文獻檢索、引用分析、文獻推薦等功能，用戶可通過平臺高效獲取科研資源，并生成相關(guān)的綜述報告。平臺的優(yōu)勢在于其廣泛的數(shù)據(jù)源和智能化的文獻推薦系統(tǒng)，支持跨學科的文獻分析。產(chǎn)品概況功功能能亮亮點點免費開放使用：所有用戶均可免費訪問，注冊后可直接使用。海量學術(shù)資源整合：包含約1.8億條學術(shù)元數(shù)據(jù)，涵蓋科技論文、專利文獻、科學數(shù)據(jù)等多個類別。超過8000萬篇資源可直接獲取全文，包括2122萬篇論文全文和5878萬篇專利全文。無數(shù)據(jù)檢索：以現(xiàn)有真實數(shù)據(jù)庫作為支撐，通過關(guān)鍵詞檢索，自動搜集相關(guān)文獻并生成綜述報告，支持中、英文檢索。知網(wǎng)研學平臺“PubScholar”平臺是由中國科學院開發(fā)的公益學術(shù)平臺，整合了國內(nèi)外多種學術(shù)資源。該平臺提供文獻檢索、引用分析、文獻推薦等功能，用戶可通過平臺高效獲取科研資源，并生成相關(guān)的綜述報告。平臺的優(yōu)勢在于其廣泛的數(shù)據(jù)源和智能化的文獻推薦系統(tǒng)，支持跨學科的文獻分析。產(chǎn)品概況功功能能亮亮點點較高格式規(guī)范輸出：根據(jù)學術(shù)規(guī)范自動排版，生成符合論文要求的文獻綜述結(jié)構(gòu)。中文內(nèi)容豐富：在中文文獻的分析上具有優(yōu)勢，能夠詳細呈現(xiàn)中文領(lǐng)域的研究成果，用戶可手動選擇想要分析的50篇文獻。無數(shù)據(jù)檢索：以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫作為支撐，通過關(guān)鍵詞檢索，自動搜集相關(guān)文獻并生成綜述報告，僅支持中文檢索。斯坦福STORM斯坦福STORM平臺是由斯坦福大學的oval團隊開發(fā)的的一款AI科研工具，其核心功能是通過多智能體協(xié)作，實現(xiàn)從提綱到段落再到文章的迭代式生成，為用戶生成內(nèi)容大綱及高質(zhì)量長文本。概況產(chǎn)品功功能能亮亮點點資料整合與文章生成：能夠瀏覽網(wǎng)絡(luò)，搜集大量文獻，并通過基于主題的多個智能代理，將這些文獻轉(zhuǎn)化為連貫的文章或研究論文，長度可達數(shù)萬字。模擬對話與問題生成：模擬文章寫作前的調(diào)研過程，通過發(fā)掘話題研究中的多樣視角，模擬具有不同視角的作者向話題專家提出問題的對話，并基于這些對話整理收集到的信息來創(chuàng)建文章大綱。轉(zhuǎn)化文獻為連貫文章：可以將現(xiàn)有的文獻資料進行分析和整合，轉(zhuǎn)化為邏輯連貫的新文章，為學者和知識工作者提供了極大的便利。多智能體協(xié)作對話：Co-STORM模式引入了協(xié)作對話機制，并采用輪次管理策略，實現(xiàn)流暢的協(xié)作式AI學術(shù)研究。用戶體驗對比：使用步驟元知AI綜述工具官網(wǎng)：/#/選擇版本：根據(jù)需求選擇工具的四個版本，包括基礎(chǔ)版、增強版、專業(yè)版（單圖）、專業(yè)版（雙圖）。文獻導入：用戶可從現(xiàn)有文獻數(shù)據(jù)庫中下載中英文數(shù)據(jù)后導入平臺，或直接通過實時聯(lián)網(wǎng)訪問免費數(shù)據(jù)庫進行在線分析，操作簡單便捷。信息提取與分析：平臺自動運用AI技術(shù)對導入的文獻進行關(guān)鍵信息提取和深度梳理分析，用戶無需進行復雜操作，等待平臺處理完成即可。綜述生成：根據(jù)智能分析結(jié)果，平臺自動生成結(jié)構(gòu)化的文獻綜述文本內(nèi)容和可視化圖表，用戶可直接獲取完整的綜述報告，也可根據(jù)需要進行自定義調(diào)整，如綜述主題、目標、參數(shù)等。知網(wǎng)研學平臺官網(wǎng)：/sumup/sumup輸入關(guān)鍵詞：進入官網(wǎng)后，在搜索框鍵入關(guān)鍵詞進行文獻檢索。選取文章：勾選想要分析的20篇文獻。綜述生成：點擊生成綜述，等待2-3分鐘即可下載綜述報告。PubScholar平臺PubScholar平臺官網(wǎng)：/輸入關(guān)鍵詞：進入官網(wǎng)后，在搜索框鍵入關(guān)鍵詞進行文獻檢索。選取文章：勾選想要分析的20篇文獻。綜述生成：點擊生成綜述，等待2-3分鐘即可下載綜述報告。元知AI綜述工具知網(wǎng)研學平臺斯坦福STORM斯坦福STORM官網(wǎng)：/選擇模式：進入主頁后，用戶可選擇STORM或Co-STORM模式。輸入主題：直接輸入主題詞后，STORM開始進行信息檢索和文章生成。查看生成過程：點擊“See

BrainSTORMing

Process”，可獲取不同LLM

Role的頭腦風暴過程。參考其他文章：在“發(fā)現(xiàn)”欄，可參考其他學者生成的文章及聊天示例。整體來看，元知AI綜述工具提供了一鍵式的自動化流程，只需導入數(shù)據(jù)，即可自動生成高質(zhì)量且規(guī)范的文獻綜述，適合快速高效的研究需求。用戶體驗對比：可操作性元知AI綜述工具界面直觀：平臺設(shè)計簡潔、直觀，使用戶能夠方便、快捷地進行文獻數(shù)據(jù)的導入、分析和綜述生成，操作路徑清晰，交互體驗流暢高效。模塊分區(qū)：將功能模塊與信息展示分區(qū)設(shè)計布局，用戶可以輕松找到所需功能，提高了操作的便捷性和效率。多語言支持與定制化設(shè)置：語言支持對于國內(nèi)研究者更為友好，能夠適應綜述撰寫的國內(nèi)外研究需求，同時定制化設(shè)置滿足用戶在個性化需求下的使用。PubScholar平臺界面直觀：平臺設(shè)計簡潔、直觀，使用戶能夠快捷地進行文獻數(shù)據(jù)的檢索、選取和綜述生成，操作路徑清晰，交互體驗流暢高效。語言支持：支持英文和中文內(nèi)容生成。知網(wǎng)研學平臺界面直觀：平臺設(shè)計簡潔、直觀，使用戶能夠快捷地進行文獻數(shù)據(jù)的檢索、選取和綜述生成，操作路徑清晰，交互體驗流暢高效。語言支持：支持英文和中文內(nèi)容生成。斯坦福STORM界面友好：操作界面簡潔明了，用戶容易上手，非技術(shù)背景用戶也能快速學會使用該工具進行文獻綜述的生成。靈活定制：支持使用本地部署的語言模型，為有特定需求的用戶提供了更多靈活性。實時演示：提供實時演示demo，方便用戶了解和體驗工具的功能。語言支持：僅支持英文輸入和英文內(nèi)容生成。生成綜述對比：多維度對比維度支持篇數(shù)格式評分文獻類別支持繪圖提煉觀點元知基礎(chǔ)版不限篇數(shù)4分中文英文不支持基礎(chǔ)提煉元知增強版不限篇數(shù)5分中文英文支持深入提煉元知專業(yè)版（單圖）不限篇數(shù)5分中文英文支持全面提煉元知專業(yè)版（雙圖）不限篇數(shù)5分中文英文支持全面提煉PubScholar20篇2分中文英文不支持未有提煉知網(wǎng)研學50篇4分中文不支持未有提煉斯坦福STORM不限篇數(shù)3分英文不支持基礎(chǔ)提煉PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述對比：準確性與專業(yè)性AI綜述平臺元知AI綜述工具 PubScholar平臺數(shù)據(jù)來源依托真實且可靠的學術(shù)數(shù)據(jù)庫，確保文獻數(shù)據(jù)的準確性與可信度，為綜述內(nèi)容的真實性提供堅實保障涵蓋全球科技論文、專利文獻、中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，涵蓋海量的科學數(shù)據(jù)、學位論文、預印本、中文文獻圖書專著及開放資源通過必應搜索引擎收集數(shù)據(jù)，確保來源的廣泛性，但主要依賴互聯(lián)網(wǎng)主流來源，可能包含推廣內(nèi)容，需進一步篩選和驗證文本類型文本更加貼近學術(shù)綜述，內(nèi)容涵蓋了研究現(xiàn)狀、簡要評述和主要參考文獻，結(jié)構(gòu)完整，生成文本適合輔助學術(shù)研究和論文撰寫文本較為學術(shù)，內(nèi)容涵蓋引言、各層面的分析，總結(jié)與展望、參考文獻文本貼近學術(shù)綜述，內(nèi)容涵蓋了引言、研究現(xiàn)狀、參考文獻文本傾向于事實現(xiàn)狀，內(nèi)容包括歷史背景、當前趨勢、應用領(lǐng)域、挑戰(zhàn)與局限、未來方向等，結(jié)構(gòu)清晰，適合用于行業(yè)分析和趨勢預測參考文獻管理參考文獻數(shù)量相對更多，涵蓋國內(nèi)外學術(shù)文獻，參考文獻標注格式規(guī)范，引用的文獻來自真實數(shù)據(jù)源，確保內(nèi)容的準確性和可靠性參考文獻20篇以內(nèi)，涵蓋國內(nèi)外學術(shù)文獻，參考文獻標注格式不規(guī)范，引用的文獻來自真實數(shù)據(jù)源，確保內(nèi)容的準確性和可靠性參考文獻50篇以內(nèi)，只涵蓋國內(nèi)學術(shù)文獻，參考文獻標注格式較為規(guī)范，引用的文獻來自真實數(shù)據(jù)源，確保內(nèi)容的準確性和可靠性生成內(nèi)容引用了高質(zhì)量的學術(shù)文獻和行業(yè)報告，參考文獻標注格式規(guī)范，支持直接點擊標注查看參考來源，便于追溯PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考知網(wǎng)研學平臺 斯坦福STORM生成綜述對比：邏輯性與結(jié)構(gòu)性AI綜述平臺 元知AI綜述工具 PubScholar平臺 知網(wǎng)研學平臺 斯坦福STORM語言邏輯語言邏輯清晰，條理分明，各部分之間過渡自然，邏輯連貫。在研究現(xiàn)狀部分，按照不同研究領(lǐng)域和主題進行分類，邏輯性強報告整體呈現(xiàn)出總分總的邏輯架構(gòu)，語言描述清晰，避免冗長，使用簡短的句子表達復雜的信息報告整體架構(gòu)嚴謹，以引言、技術(shù)原理、應用現(xiàn)狀、技術(shù)挑戰(zhàn)、未來展望等部分進行層層遞進。語言中多使用中性描述，客觀呈現(xiàn)研究進展與問題語言邏輯嚴謹，條理清晰，各部分之間邏輯關(guān)系明確。在歷史背景和當前趨勢部分，按照時間順序和技術(shù)創(chuàng)新進行分類，邏輯性強內(nèi)容結(jié)構(gòu)通過邏輯排序、層次化分段和觀點與事實的清晰區(qū)分，確保生成的內(nèi)容符合學術(shù)寫作標準。內(nèi)容結(jié)構(gòu)完整，包括研究現(xiàn)狀、簡要評述和主要參考文獻等板塊。同時，研究現(xiàn)狀部分圍繞研究主題進一步細分為多個研究層次，結(jié)構(gòu)合理內(nèi)容結(jié)構(gòu)完整，格式較一般綜述結(jié)構(gòu)較為標準，在中文文獻分析上具有優(yōu)勢在寫作前，系統(tǒng)會先生成詳細的寫作大綱，為文章的結(jié)構(gòu)提供清晰的框架。文本內(nèi)容結(jié)構(gòu)清晰，包括歷史背景、當前趨勢、應用領(lǐng)域、挑戰(zhàn)與局限、未來方向。每個部分都有詳細的子標題，結(jié)構(gòu)合理，層次分明PS：使用感受會因個體差異而有不同，僅作參考生成綜述對比：完整性與全面性AI綜述平臺元知AI綜述工具PubScholar平臺知網(wǎng)研學平臺斯坦福STORM文本長度文本長度較長，內(nèi)容豐富，涵蓋了多個研究領(lǐng)域和研究層次，提供了詳細的分析和評述文本長度中等長度，內(nèi)容