毛智追問后，服務器忙追問后，服務器忙內(nèi)容有些多、大、寬泛 AIGCAIGC，即人工智能生成內(nèi)容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent是繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC，Professional-generatedContent）、用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC，User-generatedContent）之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。AIGC從20世紀50年代開始發(fā)展，其興起源于深度學習技術(shù)的快速突破和日益增長的數(shù)字內(nèi)容供給需求。與所有人工智能技術(shù)一樣，AIGC的能力由機器學習模型提供，這些模型是基于大量數(shù)據(jù)進行預先訓練的大模型。AIGCAIGC像人類一樣去思考解決問題(1950s-1990s）由于技術(shù)限制，AIGC僅限于小范圍實驗1957年出現(xiàn)首支電腦創(chuàng)作的音樂作品，弦樂四重奏《依利亞克組曲》。這一時期，高成本及難以商業(yè)化導致資本投入有限，AIGC無較多較大成績。(1990s-2010s）AIGC從實驗性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯浴?006年深度學習算法取得進展，同時GPU、CPU等算力設(shè)備日益精進，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供海量數(shù)據(jù)進行訓2007年首部人工智能裝置完成的小說《在路上》問世2012年微軟展示全自動同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”自動將英文講話內(nèi)容通過語音識別等技術(shù)生成中文。快速發(fā)展階段2010-至今,深度學習模型不斷迭代，AIGC取得突破性進展。尤其在2022年，算法獲得井噴式發(fā)展，底層技術(shù)的突破也使得AIGC商業(yè)落地成為可能。其中主要集中在AI繪畫領(lǐng)域：2014年6月，生成式對抗網(wǎng)絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN）被提出。2021年2月，OpenAI推出了CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）多模態(tài)預訓練模型。2022年，擴散模型DiffusionModel逐漸替代GAN。是指基于深度學習和人工智能技術(shù)構(gòu)建的具有巨大參數(shù)量和復雜結(jié)構(gòu)的自然語言處理模型。這種模型可以通過對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進行訓練，學習并理解自然語言的語法、語義和上下文信息，從而生成具有逼真性和連貫性的文大語言模型在各種自然語言處理任務中表現(xiàn)出色，包括機器翻譯、文本生成、問答系統(tǒng)等。近年來，隨著計算能力的提升和模型架構(gòu)的不斷優(yōu)化，大語言模型在人工智能領(lǐng)域的應用得到了廣泛關(guān)注和應用。在的問題或空白五、研究方法與設(shè)計2.數(shù)據(jù)來源與處理:記錄數(shù)據(jù)收集方式、樣六、研究結(jié)果與分析七、結(jié)論與創(chuàng)新點八、局限與建議?電子健康記錄改變醫(yī)療實踐，醫(yī)生在電腦記錄與查閱上耗時多，引發(fā)職業(yè)倦怠等問題。?LLMs因能處理和生成類人文本，在醫(yī)療領(lǐng)域應用廣泛，從信息處理到復雜診斷推薦都有涉及，雖部分醫(yī)生認為用于復雜任務風險高，但信息處理任務被視為低風險，受醫(yī)生和?一、降低病歷信息質(zhì)量，存在虛構(gòu)內(nèi)容風險，影響信息準確性，且即便無錯誤也可能降低信息價值；?二、削弱臨床推理，記錄病歷是臨床推理的重要部分，使用LLMs可能破壞這一過程；?三、阻礙未來AI模型發(fā)展，若病歷信息不準確，會影響LLMs在決策支持等方面的應用；?四、固化EHR現(xiàn)狀，EHR供應商可能僅將LLMs用于維持現(xiàn)有系統(tǒng)，而非創(chuàng)新改進。這篇論文（右圖）通過對5種大語言模型（LLMs）1.高準確率和一致性：所有測試的LLMs在回答歐洲重癥監(jiān)護考試水平的問題時，都展現(xiàn)出較高的準確率和一致性。在實踐考試中，5種模型里有4種表現(xiàn)優(yōu)于人類醫(yī)生，這表明LLMs在重癥監(jiān)護領(lǐng)域有潛在2.模型性能差異：GPT-4o在準確率和一致性方面表現(xiàn)最佳，但它也是成本最高的模型，意味著更高的能源消耗。而GPT-4o-mini雖然準確率比GPT-4o低10.3%，但成本極低，在平衡能源消耗和性能方面3.局限性與安全隱患：所有模型都存在始終給出錯誤答案的情況，這在重癥監(jiān)護這種高風險領(lǐng)域中會引發(fā)嚴重的安全問題。因此，在臨床環(huán)境中使用LLMs之前，需要進行更全面、持續(xù)的評估，尤其是關(guān)注其臨床推理能力，以確保安全、合理地應用。從ICU患者文本記錄中提取關(guān)鍵信息并生成出院總結(jié)(ChatGPT、GPT-4API和Llama2)(如圖)LLMs能生成可讀的ICU住院總結(jié)，GPT-4API表現(xiàn)最佳，但在臨床廣泛應用前需進一步優(yōu)化，確保準確記錄所有臨床有意義的事件。語義熵方法能檢測出因LLM知識缺乏導致的重要一類幻覺，無需領(lǐng)域知識，有望應用于其他自然語言處理任務。但該方法不能解決LLM因訓練目標導致的系統(tǒng)性錯誤問題，未來可擴展到更多輸入變化場景，為LLM的可靠應用提供支持。基于MIMIC-IV數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建了含遜于臨床醫(yī)生，且存在不遵循診斷和治療指南、難以正確解釋實驗室結(jié)結(jié)論：無法準確診斷所有疾病，診斷表現(xiàn)顯著遜于醫(yī)生，也不能遵循診斷和治療指南，還無法解釋實驗室結(jié)果。此外，其難以融入現(xiàn)有工作流程，因為經(jīng)常不遵循指令，對患者健康構(gòu)成嚴重風險。1.網(wǎng)絡規(guī)模數(shù)據(jù)集包含易受攻擊的醫(yī)學信息：在ThePile數(shù)據(jù)集中，27.4%的醫(yī)學概念存在于易受數(shù)據(jù)中毒攻擊的子集，如CommonCrawl。2.數(shù)據(jù)中毒對模型的影響：僅用0.001%的錯誤信息替換訓練數(shù)據(jù)，模型生成有害內(nèi)容的頻率就顯著增加；中毒模型在基準測試中的表現(xiàn)與未中毒模型相當，現(xiàn)有基準測試無法檢測數(shù)據(jù)中毒。3.知識圖譜檢測錯誤信息的性能：基于知識圖譜的防御算法能有效檢測中毒模型生成文本中的錯誤信息，F(xiàn)1分數(shù)達85.7%，召回率91.9%。文章提出CKLE框架，通過從大語言模型中提取跨模態(tài)知識并學習多模態(tài)電子健康記錄，解決LLM應用于健康事件預測的挑戰(zhàn)，在心力衰竭和高血壓預測任務上超越基線模型，且在有限標簽數(shù)據(jù)下表現(xiàn)良好，還能挖掘重要醫(yī)學特征。CKLE架構(gòu)（ContrastiveKnowledgedistillationbasedonLanguagemodelEmbeddings），是一種用于健康事件預測的框架。該框架旨在解決利用大語言模型（LLM）進行健康事件預測時面臨的挑戰(zhàn)，有效整合LLM知識和多模態(tài)電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)。主要包括預訓練（Pretraining）、微調(diào)（Fine-tuning）和提示學習（Prompting）三個階段：?預訓練階段：利用無標簽數(shù)據(jù)（Unlabeleddata）和專有數(shù)據(jù)（Proprietarydata），通過自監(jiān)督學習（Self-supervisedlearning）的方式，在沒有人類參與的情況下訓練基礎(chǔ)模型（Basemodel）。這個階段讓模型學習到通用的語言知識和模式。?微調(diào)階段：引入了人類反饋學習（Humanfeedbacklearning使用特定的窄數(shù)據(jù)集（Narrowdatasets）對基礎(chǔ)模型進行進一步訓練，使其更適應特定的任務和領(lǐng)域。這個過程中有人類參與，通過給予反饋來優(yōu)化模型，得到微調(diào)模型（Fine-?提示學習階段：通過間接和直接提示（Indirectanddirectprompts），結(jié)合具有專業(yè)知識的人類參與，對微調(diào)模型進行提示學習（Prompt-basedlearning），最終得到增強模型（Augmentedmodel）。這個階段能讓模型更好地響應各種具體的指令和問題。（General-PurposeLLMsBiomedicalLLMs）通用大語言模型：圖左側(cè)區(qū)域呈現(xiàn)，包括Claude（175B）、GPT-3（175B）、Vicuna（13B）等。圓圈大小代表模型的參數(shù)規(guī)模，不同顏色標識模型的研發(fā)主體，如GPT來自O(shè)penAI。這些模型適用于廣泛領(lǐng)域，但并非專為醫(yī)學定制。生物醫(yī)學大語言模型：圖右側(cè)區(qū)域呈現(xiàn)，像BioGPT-Large（1.5B）、BioMedLM（2.7B）等。部分模型標注了訓練數(shù)據(jù)來源，如BioBERT基于學術(shù)論文訓練，ClinicalBERT基于電子健康記錄訓練。Flan-PALM和Med-PALM參數(shù)規(guī)模達540B，且與生物醫(yī)學領(lǐng)域有所關(guān)聯(lián)。圖底部還用不同顏色標識了常見模型系列，幫助直觀區(qū)分不同來源的模型。通用大語言模型（左側(cè)）/生物醫(yī)學大語言模型（右側(cè)） 美國缺乏全面的數(shù)據(jù)隱私法，在使用AI處理患者數(shù)據(jù)時，難以保障患者的知情權(quán)和選擇權(quán)，也難以協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)使用與患者撤回同意的權(quán)利。 LLMs輔助患者教育可能提供錯誤信息，且其本身未經(jīng)FDA批準，醫(yī)生使用時可能面臨責任界定難題，醫(yī)療決策過度依賴可能引發(fā)風險。 使用LLMs可能導致患者和醫(yī)生數(shù)據(jù)泄露風險，因為電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)接入和平臺數(shù)據(jù)存儲管理存在安全隱患。 訓練數(shù)據(jù)可能存在種族、性別等偏 訓練數(shù)據(jù)可能存在種族、性別等偏見，導致生成不準確信息，影響醫(yī)療公平性，訓練時需考慮多因素避 增加了學術(shù)研究和教育中的抄襲、作弊風險，破壞學術(shù)誠信，還可能導致權(quán)力不平衡和就業(yè)問題。臨床醫(yī)生應將大語言模型作為輔助工具，增強自身臨床推理能力，而非逐漸讓其承擔臨床責任。在使用時，醫(yī)生需作為保障環(huán)節(jié)，合理部署和監(jiān)督，并將其信息與自身臨床推理結(jié)合。醫(yī)療領(lǐng)域應用大語言模型需謹慎平衡，一方面要利用其提升醫(yī)療服務，將其納入醫(yī)學教育；另一方面要像監(jiān)管醫(yī)療器械和藥品一樣對其進行監(jiān)督和規(guī)范，收集門診護士與患者的真實對話數(shù)據(jù)開發(fā)特定地點提示工程聊天機器人SSPEC，并建立護士-SSPEC協(xié)作模型，經(jīng)隨機對照試驗驗證，該模型可提高患者滿意度、減少重復問答和負面情緒，為LLMs在醫(yī)院門診接待中的應用提供了有效范例。1.患者信任問題2.護士依賴風險3.回應安全分級4.隱私保護難題5.模型公平性考量6.應用場景局限英偉達、微軟、亞馬遜等國168個國家位居下載榜第一名。Meta成立四個專門研究小組來分析DeepSeekR1的工作原理，并基于2023.72023.11.29推出670億參數(shù)的通用大模型2025.01.20R1，性能與OpenAI的o1正式版持平，并開源2023.11.022024.12.26訓練成本大幅降低各類AI模型與deepseekr1數(shù)代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩OpenAlo1正式版。·智能對話·文本生成·語義理解·計算推理·代碼生成補全支持聯(lián)網(wǎng)搜索與深度思考模式·能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)容文章/故事/詩歌寫作營銷文案、廣告語生成劇本或?qū)υ捲O(shè)計長文本摘要(論文、報告)文本簡化(降低復雜度)表格、列表生成代碼注釋、文檔撰寫 文本分類02垃圾內(nèi)容檢測 知識推理03知識推理錯誤分析與修復建議代碼性能優(yōu)化提示API文檔生成API文檔生成代碼庫解釋與示例生成根據(jù)需求生成代碼片段DeepSeekR1將通過強化學習和多模態(tài)融合等技術(shù)手段，進一步提升推理能力、優(yōu)化語言理解和生成效果，并拓展在復雜任務中的應用邊界；同時，將深耕垂直領(lǐng)域，如教育、金融、醫(yī)療等，為不同領(lǐng)域提供更精準、高效的解決方案。自進化系統(tǒng)構(gòu)建多模態(tài)融合自進化系統(tǒng)構(gòu)建多模態(tài)融合通過自動合成訓練數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代模型能力。這將使其能夠更好通過自動合成訓練數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代模型能力。這將使其能夠更好地適應不同垂直領(lǐng)域不斷變化的需求，提升在各領(lǐng)域的應用效果。言處理、言處理、計算機視覺等技術(shù)更深具身智能探索具身智能探索與機器人等硬件深度融合，實現(xiàn)物理世界的智能交互。這將拓展其在工業(yè)制造、物流配送等--教育領(lǐng)域--工業(yè)領(lǐng)域--特性/模型DeepSeekOpenAIGPT-4GoogleGeminiAnthropicClaude語言理解與生成在中文語境下表現(xiàn)優(yōu)于任務偶爾出現(xiàn)語義偏差生成內(nèi)容安全性高，但靈活性和創(chuàng)造力稍顯不足推理與邏輯能力在數(shù)學和邏輯推理任務中表現(xiàn)出色，超越GPT-4推理能力強，但偶爾出現(xiàn)“幻覺”問題足推理任務表現(xiàn)中規(guī)中矩，生成計算效率與資源消耗計算效率高，適合資源有模型規(guī)模大，計算資源需求模型規(guī)模大，計算資源計算效率較好，但生成速度略慢智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作、教育輔助、數(shù)據(jù)分析等，高效且靈活，支持多種語言述、視頻分析），適合界面簡潔易用，支持多種語言和定制化功能，響應功能豐富，但響應速度較慢界面簡潔，但生成速度慢人類終極考試，準確率突破該項測試包括3000多個多項選擇題和簡答題，涵蓋了從語言學到火箭科學、古典文學到生態(tài)學的100多個學科。數(shù)據(jù)來源：/index/introducing-dee輸出結(jié)果的可靠性在處理復雜問題和需要專業(yè)知識的領(lǐng)域時，其回答可能需要進一步聯(lián)網(wǎng)搜索的局限性DeepSeek的聯(lián)網(wǎng)搜索功能雖然能夠獲取最新信的準確性和可靠性可能受到搜索引擎和網(wǎng)絡環(huán)境會出現(xiàn)搜索結(jié)果不準確或不相關(guān)的情況。對用戶提問的要求較高確表達自己的需求和目的，否則可能會導致DeepSeek無法準確理可能存在的算法偏差1726354數(shù)據(jù)隱私和安全問題在聯(lián)網(wǎng)搜索和知識庫構(gòu)建過程中，用戶的敏感信息可能會被暴露。因此，用戶需要謹慎處理數(shù)據(jù)，避免上傳敏感信息，并查知識庫構(gòu)建的難度構(gòu)建知識庫需要一定的技術(shù)知識和操作步驟，對于一些非技術(shù)用戶來說可能存在一定的難度，同時，知識庫的更新和維護也需要一定的精力和時間對復雜問題的理解能力有限盡管DeepSeek在處理多步驟任務和復雜問題方面表現(xiàn)出色，但在面對一些高度復雜、需要深度專業(yè)知識和經(jīng)驗的問題時，其本地配置部署A本地配置部署A秘塔AI、納米AI等數(shù)學推導、邏輯分析、代碼生成、復雜問題拆解發(fā)散性任務(如詩歌創(chuàng)作)專精于邏輯密度高的任務數(shù)學推導、邏輯分析、代碼生成、復雜問題拆解發(fā)散性任務(如詩歌創(chuàng)作)專精于邏輯密度高的任務并非全面更強，僅在其訓練目標領(lǐng)域顯著優(yōu)于通用模型優(yōu)勢領(lǐng)域劣勢領(lǐng)域性能本質(zhì)強弱判斷需要嚴格邏輯鏈的任務(如數(shù)學證明)擅長多樣性高的任務通用場景更靈活，但專項任務需依賴提示語補償能力概率預測（快速反應）模型通過推理解決復雜的問題適合快速反饋概率預測（快速反應）模型通過推理解決復雜的問題適合快速反饋處理即時任務概率預測與鏈式推理優(yōu)劣對比圖需顯式引導推理步驟（如通過CoT提示），否則可能跳過關(guān)鍵邏輯提示語更簡潔，只需明確任務目標和需求（因其已內(nèi)依賴提示語補償能力短板（如要求分步思考、提無需逐步指導，模型自動生成結(jié)構(gòu)化推理過程（若強行拆解步驟，反而可能限制其能力）推理模型與通用模型的區(qū)別V3通用模型高效便捷、大多數(shù)任務規(guī)范性推理模型復雜推理和深度分析任務，如數(shù)理邏輯推理和編程代碼開放性檢索增強知識庫更新2024.07過程驅(qū)動VS結(jié)果驅(qū)動聰明聽話VS沒那么?從簡單開始?指令?具體性?避免不精確性可參考提示工程指南網(wǎng)站：mptingguide.ai/zh/zh-具體描述任務內(nèi)容包含背景信息和明確要求明確期望達成的效果設(shè)定可衡量的成功標準定義AI的專業(yè)角色提出詳細的格式和內(nèi)容規(guī)范Objective提出詳細的格式和內(nèi)容規(guī)范ObjectiveDeepSeek提供了多種靈活的部署方式，包括本地部署、企業(yè)級私有化部署以及云部署等，以滿足不同用戶的需求。通過云平臺（如火山引擎）部署，支持大規(guī)模并發(fā)請求，并提供實時聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容支持私有化部署：企業(yè)級部署注重安全性、高性能和自主可控。支持多機分布式推理，可運行超大規(guī)模模型高并發(fā)與低延遲：在高并發(fā)場景下，火山引擎等平臺通過優(yōu)化推理引擎，支持高達500萬TPM的并發(fā)量，并將延遲降低至30ms。本地部署：適合個人開發(fā)者和小團隊，通過工具GPUStack支持一鍵安裝部署，兼容Li桌面端應用：通過桌面端工具快速部署，支持多模態(tài)模型、圖像生成模型、語音模型等下載，一步步安裝即可。CMD命令窗口運行，啟動deepseek-r1模型：ollamarundeepseek-r1:7b根據(jù)自己顯卡大小根據(jù)自己顯卡大小，選擇對應的參數(shù)規(guī)模首先打開ollama官網(wǎng):知識庫搭建聯(lián)網(wǎng)搜索功能配置知識庫搭建在本地部署的基礎(chǔ)上，通過安裝PageAssist插件實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)搜索功能。安裝完成后，在設(shè)置中選擇合適的搜索引擎，并調(diào)整搜索結(jié)果的數(shù)量，最后在聊天框下方打開“搜索互聯(lián)網(wǎng)”開關(guān)即可。在本地部署和聯(lián)網(wǎng)搜索的基礎(chǔ)上，通過運行以下命令下載文本嵌入模型：ollamapullnomic-embed-text然后在設(shè)置中選擇文本嵌入模型，并保 存。接著在左側(cè)菜單中選擇“管理知識”，添加本地資料并提交，完成知識/·可解釋性·計算成本·數(shù)據(jù)偏見·實時更新·數(shù)據(jù)安全·個人隱私·惡意輸出不同科室的醫(yī)生可以根據(jù)自己的需求，用簡單明了的方式輸入指令：身份描述（是哪個科室的）+場景表述（現(xiàn)在遇到什么情況）+任務目標（希望DeepSeek幫我完成什么任務）+約束條件（有沒有特別的要求，選填）舉例：心血管內(nèi)科舉例：心血管內(nèi)科身份描述：心血管內(nèi)科醫(yī)生場景：患者為65歲男性，有高血壓病史，近期因心悸、頭暈就診。心電圖顯示頻發(fā)室性早搏，偶有短陣室速，動態(tài)心電圖提示24小時室性早搏1500次。目前患者在門診等待進一步評估。任務目標：請評估該患者心律失常的病情嚴重程度，并制定后續(xù)治療方案，包括藥物治療和可能的介入治療建議。約束條件：輸出內(nèi)容需包含病情評估、治療方案及預后提示，語言風格需專業(yè)且簡潔，適合門診醫(yī)生快速參考。舉例：骨科舉例：骨科身份描述：骨科醫(yī)生場景：患者為70歲女性，因股骨頭壞死行全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)，術(shù)后第3天。患者目前在病房，需要康任務目標：請?zhí)峁┬g(shù)后康復訓練計劃，包括關(guān)節(jié)活動度訓練、負重指導等，并說明康復過程中的注意約束條件：輸出內(nèi)容需包含康復訓練計劃及注意事項，語言風格需簡潔明了，適合病房護士和患者家舉例：檢驗科舉例：檢驗科身份描述：檢驗科醫(yī)生場景：患者為40歲男性，體檢發(fā)現(xiàn)白細胞12×109/L，中性粒細胞百分比80%，血紅蛋白100g/L，血小板200×109/L。患者目前在門診，需要進一步檢查。任務目標：請分析血常規(guī)異常結(jié)果的可能原因，并建議進一步檢查項目，以明確病因。約束條件：輸出內(nèi)容需包含可能病因分析及后續(xù)檢查建議，語言風格需專業(yè)且簡潔，適合門診醫(yī)生參在使用DeepSeek生成病歷時，一是輸入主訴要盡量詳細，包括癥狀、持續(xù)時間、伴隨癥狀等，這樣能生成更準確的病歷框架。比如，詳細主訴應為“患者女，48歲，突發(fā)劇烈頭痛30分鐘，伴惡心、嘔吐，既往有高血壓病史”，而不是簡單說“患者女，48歲，頭痛”。二是使用優(yōu)化指令，明確告訴DeepSeek輸出結(jié)果需要包含哪些內(nèi)容，比如“生成包含鑒別診斷的病歷模板，重點突出神經(jīng)系統(tǒng)檢查和影像學檢查”，而不是簡單說“生成病歷模板”，這樣輸出的病歷模板會更符合實際需求。 1.科研數(shù)據(jù)分析·身份描述：醫(yī)學研究者場景：我正在進行一項關(guān)于心血管疾病患者預后因素的研究，已經(jīng)收集了患者的臨床數(shù)據(jù)（包括年齡、性別、血壓、血脂等指標）并存儲在Excel表格中。任務目標：請DeepSeek對這些數(shù)據(jù)進行清洗，糾正明顯的錯誤數(shù)據(jù)（如年齡異常值），計算各項指標的平均值、中位數(shù)和標準差，并生成柱狀圖展示不同性別患者的平均血壓差異。約束條件：輸出結(jié)果需包含數(shù)據(jù)清洗后的表格、統(tǒng)計分析結(jié)果和可視化圖表，語言風格需簡潔明了，適合科研人員快速查看。 ·2.文獻整理身份描述：醫(yī)學博士研究生場景：我正在撰寫關(guān)于阿爾茨海默病早期診斷的綜述論文，已經(jīng)收集了大量相關(guān)文獻（包括PDF和Word格式）。任務目標：請DeepSeek提取這些文獻中的核心要點，包括研究背景、方法、主要結(jié)果和結(jié)論，并為每篇文獻生成簡短的摘要。同時，將所有文獻的核心內(nèi)容整理成一個Word文檔，方便我進一步分析和引用。約束條件：輸出內(nèi)容需包含文獻摘要和核心要點，語言風格需專業(yè)且簡潔，適合學術(shù)寫作。3.論文潤色3.論文潤色身份描述：臨床醫(yī)學研究者場景：我剛剛完成了一篇關(guān)于新型糖尿病治療方法的研究論文，初稿是用中文撰寫的。任務目標：請DeepSeek將我的論文中文初稿翻譯成英文，并潤色成符合SCI期刊要求的學術(shù)語言。特別關(guān)注以下幾個方面：將實驗步驟改寫為學術(shù)被動語態(tài)，優(yōu)化論文結(jié)構(gòu)，確保語言流暢，術(shù)語一致，并提供可能的引用建議。約束條件：輸出內(nèi)容需包含潤色后的英文摘要和正文。近年來，國家大力倡導醫(yī)學科普工作，旨在提升公眾的健康素養(yǎng)和疾病預防意識。然而，醫(yī)學科普的開展面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，醫(yī)學知識的專業(yè)性強，涉及領(lǐng)域廣泛且更新速度快，普通人難以全面掌握。另一方面，一些科普內(nèi)容語言風格晦澀，甚至直接摘抄自古代藥典，解釋與轉(zhuǎn)譯不到位，導致公眾理解困難。此外，部分醫(yī)學科普與廣告營銷界限模糊，可能挑戰(zhàn)科普的專業(yè)權(quán)威性。針對這些挑戰(zhàn)，DeepSeek的出現(xiàn)為醫(yī)學科普帶來了新的機遇。復雜知識簡化醫(yī)學知識的專業(yè)性常常讓人望而卻步。但通過Deep為通俗易懂的語言。例如，當需要向大眾科普“血糖是如何調(diào)節(jié)的”時，可復雜知識簡化DeepSeek輸入“用適合理解的語言，解釋人體血尿病的危害”時，可以結(jié)合自己的臨床經(jīng)驗讓DeepSeek生成“一位糖尿病患者因血糖控制不佳引發(fā)并發(fā)癥”的具體案例。案例中可以詳細描述患者的生活習慣（如高糖飲食、缺乏運動等）、癥狀表現(xiàn)（如多飲、多尿、視力下降等）以及治療過程（如胰島素注射、血糖監(jiān)測、飲食調(diào)整等）。通過真實的案例，大眾能夠更直觀地感受到糖尿病的危害，從而增強科普內(nèi)容的可信度和吸引力。案例生成在社交媒體或線上平臺進行健康科普時，實時互動是增強科普效果的重要方式。借助在社交媒體或線上平臺進行健康科普時，實時互動是增強科普效果的重要方式。借助某些物質(zhì)（如花粉、灰塵等）產(chǎn)生了過度反應。如果過敏了，首先要遠離過敏原，然后可以服用抗過敏藥物，比如氯雷他定，但最好在醫(yī)生指導下使用。”醫(yī)生再結(jié)合實際情況進在線答疑個性化科普不同人群對健康知識的需求各有不同。利用DeepSeek可以根據(jù)人群的特點，如年齡、性包括正確的用眼姿勢、定時休息眼睛、多吃富含維生素A的食物等；為孕婦提供“孕期營養(yǎng)與保健”的知識，如合理搭配飲食、定期產(chǎn)檢、避免接觸有害物質(zhì)等。這種針對性的健個性化科普我們還可以把DeepSeek當做檢索助手，DeepSeek能夠快速檢索最新的醫(yī)學文獻和臨床指南，并提供精準的解讀和分析。DeepSeek提供了基礎(chǔ)模型（V3）、深度思考（R1）和聯(lián)網(wǎng)搜索三種模式以滿足不同需求。基礎(chǔ)模型（V3）自2024年12月升級后性能大幅提升，知識更新至2024年7月，能夠快速回答日常百科類問題；深度思考（R1）作為深度推理模型，知識更新至2025年1月20日，擅長解決復雜推理和深度思考問題；聯(lián)網(wǎng)搜索則基于RAG技術(shù)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)實時搜索結(jié)果，能夠回答任何時間的問題。DeepSeek能夠迅速獲取最新的醫(yī)學文獻和臨床指南，為醫(yī)學專業(yè)人士提供權(quán)威的參考。例如：輸入“2024年歐洲心臟病學會（ESC）高血壓指南更新要點”，DeepSeek可以立即提供詳細的指南解讀，包括最新的診斷標準、治療建議和臨床實踐要點。這種功能對于醫(yī)生在日常工作中快速了解最新的醫(yī)學進展至關(guān)重要。使用關(guān)鍵詞組合進行檢索，可以幫助DeepSeek快速定位到最相關(guān)例如：輸入“2024年美國臨床腫瘤學會（ASCO）指南，乳腺癌，HER2陽性，治療方案”，DeepSeek可以快速提供最新的乳腺癌治療指南中關(guān)于HER2陽性患者的治療建議，包括靶向治療藥物、化療方案和手術(shù)時機等。加速藥物研發(fā)：從“十年磨一劍”到“精準狙擊”傳統(tǒng)藥物研發(fā)耗時長、成本高，而DeepSeek通過自然語言處理（NLP）技術(shù)，能快速解析海量文獻與患者數(shù)據(jù)，優(yōu)化臨床試驗設(shè)計。例如：精準匹配受試者：通過分析電子健康記錄（EHR），AI可篩選出符合入組標準的患者，縮短試驗周期。預測藥物反應：結(jié)合基因組數(shù)據(jù)，模型可預測癌癥患者對特定化療方案的敏感性，減少試錯成本。虛擬藥物篩選：類似AlphaFold的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測技術(shù)，DeepSeek或可加速靶點發(fā)現(xiàn)，推動類似“AI設(shè)計新藥”的突破。提升臨床決策：從“經(jīng)驗依賴”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”醫(yī)生日常工作中，DeepSeek已展現(xiàn)強大輔助能力：智能病歷助手：將病歷撰寫時間從30分鐘壓縮至10分鐘，結(jié)構(gòu)化模板自動生成主訴、診斷依據(jù)等關(guān)鍵信息。個性化診療方案：輸入患者基本信息，AI可生成定制化健康指導（如飲食、運動方案），提高患者依從性。多模態(tài)診斷支持：DeepSeek開源模型可融合CT影像、病理切片等數(shù)據(jù)，未來或?qū)崿F(xiàn)“全維度病情分析”。優(yōu)化資源管理：破解“醫(yī)療資源不均衡”難題流行病預警：通過分析社交媒體與醫(yī)療報告數(shù)據(jù)，AI可提前預測傳染病暴發(fā)趨勢（如流感、COVID-19），輔助制定防控策略。動態(tài)資源調(diào)度：預測各地區(qū)藥品需求、急診負荷，優(yōu)化三甲醫(yī)院床位分配，緩解“看病難”問題。推動科研范式轉(zhuǎn)型：從“單點突破”到“全局智能”文獻綜述革命：研究者借助DeepSeek，可在3天內(nèi)完成原本需數(shù)周的文獻梳理，快速定位研究熱點。跨學科知識整合：模型通過醫(yī)學、生物學、化學等多領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓練，助力突破學科壁壘，例如探索基因突變與疾病表型的復雜關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性：在“效率”與“安全”間走醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及敏感個人信息，需嚴格遵守《個人信息保護法》與《數(shù)據(jù)安全法》。例如：數(shù)據(jù)脫敏難題：如何在不損失信息價值的前提下，實現(xiàn)患者身份匿名化？跨境數(shù)據(jù)流動：國際合作研究中，需平衡數(shù)據(jù)共享與本地化存儲的沖突。模型可解釋性：打破“黑箱”困局醫(yī)生日常工作中，DeepSeek已展現(xiàn)強大輔助能力：智能病歷助手：將病歷撰寫時間從30分鐘壓縮至10分鐘，結(jié)構(gòu)化模板自動生成主訴、診斷依據(jù)等關(guān)鍵信息。個性化診療方案：輸入患者基本信息，AI可生成定制化健康指導（如飲食、運動方案），提高患者依從性。多模態(tài)診斷支持：DeepSeek開源模型可融合CT影像、病理切片等數(shù)據(jù)，未來或?qū)崿F(xiàn)“全維度病情分析”。挑戰(zhàn)篇：DeepSeek背后的“未解之謎”跨學科協(xié)作壁壘：技術(shù)與醫(yī)學的“雙向奔赴”流行病預警：通過分析社交媒體與醫(yī)療報告數(shù)據(jù)，AI可提前預測傳染病暴發(fā)趨勢（如流感、COVID-19），輔助制定防控策略。動態(tài)資源調(diào)度：預測各地區(qū)藥品需求、急診負荷，優(yōu)化三甲醫(yī)院床位分配，緩解“看病難”問題。挑戰(zhàn)篇：DeepSeek背后的“未解之謎” 從“實驗室”到“手術(shù)臺”的最后一公里通過分析社交媒體與醫(yī)療報告數(shù)據(jù)，AI可提前預測傳染病暴發(fā)趨勢（如流感、COVID-19），輔助制定防控策略。動態(tài)資源調(diào)度：預測各地區(qū)藥品需求、急診負荷，優(yōu)化三甲醫(yī)院床位分配，緩解“看病難”問題。未來展望：技術(shù)與生態(tài)的“雙重進化”整合文本、影像、基因組數(shù)據(jù)，構(gòu)建“立體化”醫(yī)療知識圖譜。動態(tài)知識更新：建立實時學習機制，同步醫(yī)學前沿進展（如新藥上市、診療指DeepSeek需與藥企（如恒瑞醫(yī)藥）、頂級醫(yī)院（如協(xié)和醫(yī)院）共建數(shù)據(jù)平臺，打通研發(fā)-臨床閉環(huán)。開源社區(qū)賦能：通過開源模型，吸引開發(fā)者共建醫(yī)療AI工具生態(tài)。智能選題引擎智能選題引擎「基于本院肝膽外科現(xiàn)有病例庫，請生成5個符合以下條件的RCT研究課題：創(chuàng)新性≥3分（參照JAMA評分標準）；樣本量需求＜200例；附帶預算測算模板」，輸出結(jié)果自動標注可行性星級與所需倫理審查要點。文獻攻堅術(shù)使用「三階速讀法」：文獻攻堅術(shù)使用「三階速讀法」：預判提問：讓AI提取論文核心創(chuàng)新點與潛在缺陷。圖表解析：自動生成實驗設(shè)計邏輯圖，標注對照批判思考：對比最新預印本研究結(jié)論，預警方法場景一醫(yī)學影像分析流水線DeepSeek醫(yī)學影像分析流水線DeepSeekV3模型可本地部署（支持斷網(wǎng)運行）在CT/MRI圖像中：腫瘤體積測算誤差＜0.3mm3,自動生成結(jié)構(gòu)化報告框架。「將10萬例乳腺癌患者SNP數(shù)據(jù)與TCGA數(shù)據(jù)庫比對，篩選突變頻率＞5%且與預后顯著相關(guān)的位點（p＜0.01）」，5分鐘輸出可視化熱圖+統(tǒng)計學摘要生成術(shù)「我的研究是'二甲雙胍對結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者的摘要生成術(shù)「我的研究是'二甲雙胍對結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者的免疫調(diào)節(jié)作用'，請按JCO格式撰寫摘要，突出生存期改善數(shù)據(jù)（HR=0.67限制在250詞以內(nèi)」；AI輸出直接滿足期刊語言風格要求。動態(tài)降重策略使用「學術(shù)化改寫+同義庫替換+句式重組」三級體系，查重率從38%降至7.2%，且保證學術(shù)邏輯構(gòu)建科室專屬數(shù)據(jù)庫：上傳歷年病例、指南、會議PPT，實現(xiàn)「@肝癌診療方案調(diào)取2024版CSCO推薦用藥」秒級響應，自動監(jiān)測知識庫時效性，推送最新臨床證據(jù)更新。「將本研究方案翻譯為FDA申報要求的CTD格式，重點標注藥代動力學數(shù)據(jù)」，AI自動適配監(jiān)管語言體系科研競爭力分析：輸入個人成果清單，DeepSeek生成「目標院校人才引進匹配度報告」，標注影響因子缺口與補強策略。數(shù)據(jù)安全紅線敏感數(shù)據(jù)必須脫敏處理嚴格核查AI生成內(nèi)容的事實準確性重要結(jié)論必須經(jīng)過人工臨床驗證。-從LLM獲取分析想法和代-從LLM獲取分析想法和代碼片段-使用具有代碼執(zhí)行功能的LLMS生成數(shù)據(jù)可視化-使用LLM的提綱結(jié)構(gòu)-將LLM內(nèi)容與個人筆記結(jié)合-撰寫初稿，迭代改進，使用LLM反饋-使用LLM評論模擬同行評審-生成標題、摘要、關(guān)鍵詞候選-使用LLM輔助撰寫求職信草稿-使用基于LLM的工具搜索相關(guān)論文-使用與PDF文件連接的LLM機器人理解論文-基于參考文獻生成研究計劃大綱ChatGPT-3.5和ChatGPT-4被用于在正畸領(lǐng)域生生成參考文獻的“幻覺”使用ChatGPT-3.5生成50個醫(yī)學研究主題，并為每個主題創(chuàng)建研究方案，參考文獻的準確率為84%。此外，ChatGPT-4被用于分析歐洲復蘇委員會會議上發(fā)表的2491篇摘要，突出了其在學術(shù)摘要文獻計量分析方面的能力及其對學術(shù)寫作和出版的潛在影響ChatGPT-3.5展示了從臨床試驗關(guān)鍵字和撰寫一篇250字的關(guān)于兒童足底筋膜炎的摘要，包括標題、引言、方法、結(jié)果和討論部分，使用以下數(shù)據(jù)。添加2篇 雙盲隨機對照試驗，比較口服潑尼松龍和安慰劑10天。意向性治療。安慰劑組89例，類固醇組88例。兒童年齡8-12歲。結(jié)果：1、3和6個月時足部功能恢復正常。無不生成摘要示例，右側(cè)為示例要求翻譯AI生成結(jié)果(右側(cè)由豆包AI生成)雖然ChatGPT-3.5可以生成的摘要很難與關(guān)節(jié)成形術(shù)領(lǐng)域的人類撰寫的摘要區(qū)分開來，通、質(zhì)量和作者來源的單盲分析使用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4為隨機對照試驗撰寫摘要表明，盡管它們具有潛力，但質(zhì)量并不令人滿意，這突出了生成使用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4為隨機對照試驗撰寫摘要表明，盡管它們具有潛力，但質(zhì)量并不?在2023年初進行的一項研究中，研究人員為頭頸外科相關(guān)的10個常見主題關(guān)鍵詞生成了50篇參考文獻，發(fā)現(xiàn)生成的參考文獻中只有10%是準確的?然而，在一項比較多個基于llm的工具性能的研究中，ChatGPT-3.5在腎臟病參考生成方面的準確率為38%，優(yōu)于BingChat(MicrosoftCopilot的舊版本)和谷歌Bard(谷歌Gemini的舊版本)?ChatGPT-4顯示出實質(zhì)性的改進，耳鼻喉科主題的正確參考率達到74.3%?生成被引最多的耳鼻喉科論文全文引用的準確率在73%~87%之間?在手稿的171個錯誤中，ChatGPT-4檢測到86個錯誤（50.3%），包括詞匯（N=36）、限定詞（N=27）、介詞（N=24）、大寫（N=20）和數(shù)字（N=11）。ChatGPT-4對72個（83.7%）錯誤進行了適當?shù)母恍╁e誤檢測不佳（例如，大寫[5%]和詞匯[44.4%]錯誤）?有用，但不可全用。大語言模型可以幫助審稿人對手稿產(chǎn)生意見和評論，潛在地減少審稿人的疲勞，并簡化同行評審過程。人工智能生成的評論與人類評論者有31%-39%的重疊，而人與人之間的重疊為29%35%。一項前瞻性研究表明70%的學者發(fā)現(xiàn)人工智能評論至少部分與人類評論一致，20%的學者認為人工智能反饋比人類評論更有幫助。一項相對較小的研究使用了21篇研究論文，并有2名人工審稿人和人工智能進行審稿評論，結(jié)果表明，雖然ChatGPT-3.5和ChatGPT-4.0與被接受的論文表現(xiàn)出良好的一致性，但它們對被拒絕的論文提供了過于積極的評.大語言模型可能缺乏深入的領(lǐng)域知識，特別是在醫(yī)學領(lǐng)域，可能為了確保在醫(yī)學寫作中負責任地使用大語言模型，研究人員應優(yōu)先驗證法學碩士生成內(nèi)容的準確性和可靠性。最近一項關(guān)于最先進的LLM-GPT-4V的研究強調(diào)了這一領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，雖然GPT-4V在新英格蘭醫(yī)學雜志(NEJM)圖像挑戰(zhàn)中的多選題準確性優(yōu)于人類醫(yī)生，但即使答案是正確的，它也經(jīng)常提出有缺陷的基本原理。標題：在多模態(tài)GPT-4醫(yī)學視覺專家級準確性背后的隱藏缺陷?在提高研究人員個人的研究能力方面，建議利用人工智能來生成建議或發(fā)人深省的問題，而不是生成答案。?例如，與其要求LLM聊天機器人從大綱或想法列表中生成手稿，不如要求指導和解釋如何改進手工制作的草稿。?保持大語言模型使用的透明度是至關(guān)重要的，研究人員應該披露這些工具在研究和寫作過程中的使用情況，提供LLM的程度和性質(zhì)的細節(jié)。?開發(fā)一個協(xié)作的人-人工智能工作流，利用LLM的優(yōu)勢，同時認識到它們的局限性，可以幫助優(yōu)化輸出的質(zhì)量。?研究人員應該迭代地與大語言模型合作，并確保在每個步驟中都有適當?shù)娜藶楦深A和監(jiān)督。?網(wǎng)址：https://www.perplexity.ai/?優(yōu)點：支持對話、繪圖等功能，模型可選擇多，如GPT4o、Claude、sonarlarge，是非常好用的拓展插件。?平替產(chǎn)品：秘塔AI搜集資料提示詞：?你是一名優(yōu)秀的科研助手，有十余年的工作經(jīng)驗，成果斐然。請根據(jù)我提出的問題”*****”，查詢與之相關(guān)的最新英文資料。全面閱讀資料的內(nèi)容，一步步思考后用簡體中文回答該問題。?注意我不想聽任何陳詞濫調(diào)。所以你不要給我一個平庸的總-分-總式的總結(jié)。我希望你從文獻中找到那些能給讀者帶來信息增量與認知變化的觀點、論斷、數(shù)據(jù)和細節(jié)。不要著急，深吸一口氣，滿滿閱讀、理解、反思，甚至是找尋新的資料。當你感覺有信心已經(jīng)找到合適的答案后，再開始回答。?每一段首先提出你的論點，之后給出你的論證過程，后面提供證據(jù)(最好包括詳實的數(shù)據(jù))，以及來源鏈接。資料引用要盡量保持多元化，不要輕易忽視掉某些信息來源。引用資料的時候，除了給出標準化的序號鏈接外，根據(jù)來源資料的元數(shù)據(jù)，采用APA格式也進行展示。王樹義.得到?你是一名優(yōu)秀的資深科研項目負責人(PI)，完成過多項高水平基金項目。我需要你根據(jù)我的研究問題，一步步思考，充分挖掘你的經(jīng)驗，用你最為有信心的方式，給出咨詢建議。如果是你要為了這個研究問題組建團隊，那么你需要招募的科研人員，具體的研究方向應該是哪些??對你給出的每一個研究方向，請詳細說明它與本研究課題的關(guān)聯(lián)，并且使用近期相關(guān)英文高水平研究成果加以印證。?我要研究的問題是:{{}}王樹義.得到你是一名{{}}領(lǐng)域方向的優(yōu)秀科研專家。根據(jù)用戶提供研究問題{{}}。首先搜索你研究方向與本課題相關(guān)的近期高水平英文研究，充分閱讀。之后執(zhí)行以下步驟:1.根據(jù)你的經(jīng)驗，為自己這位研究專家，撰寫簡要的專業(yè)人物小傳。2.從你的獨特視角出發(fā)，就咱們的研究主題，提出3個高水平的新1.確保該問題與你的研究方向一致，且不能與你能找到的任何高水平近期英文文獻相重疊。2.一步步思考，反思你提出問題的依據(jù)。3.為提出問題的質(zhì)量打一個分數(shù)，要提供打分的分維度構(gòu)成與合王樹義.得到驗證選題提示詞：?你是一名優(yōu)秀的大學圖書館參考咨詢館員，善于根據(jù)文獻檢索智能評判用戶選題的新穎性和必要性。?請你根據(jù)用戶提供的研究題目，在高水平英文文獻中找尋與之最為相關(guān)的篇目。?然后仔細閱讀，一步步思考，對每一篇文獻，進行以下操作。1.判定該文獻和用戶研究題目的重合程度，按照百分比打分，并且詳細說出理由;2.如果重合程度不是100%，說明用戶選題與該文獻之間的差異，并且說明該差異的研究價值?最后，輸出你綜合評判該題目的新穎性評分，并且說明打分依據(jù)。用戶題目為{{思考過程:a)該問題與我的研究方向高度相關(guān)，聚焦于AI對學習過程的影響b)現(xiàn)有研究多關(guān)注AI的應用方式，較少探討其對學生認知過程的深層影響，c)這個問題可能揭示AI輔助學習的潛在風險和機遇。}}王樹義.得到不要追求工作流的全自動，在學術(shù)科研過程中人的角色是不可替代的，用戶要保證始終主導。工作流步驟的合理拆分是非常重要的，只有這樣才能得到善用模板，能夠幫助我們提升工作效率。王樹義.得到?你是資深國際醫(yī)學期刊編輯及醫(yī)學科學家，具備豐富的?請根據(jù)我論文摘要信息來推薦5本適合的英文學術(shù)期刊。?并從投稿成功概率、投稿發(fā)表周期、投稿難易程度、期刊在學科內(nèi)影響力高低、投稿注意事項幾個角度來分析，并以表格形式輸出。?/Muis在PubMed數(shù)據(jù)庫中，“Meta-AnalysisLibrarian”基于PICO的結(jié)構(gòu)化方法檢索準確性優(yōu)于ChatGPT4o的一般提示，但二者均不及專家指導的精確性。目前LLMs應謹慎使用，需結(jié)合人類專業(yè)知識以確保系統(tǒng)評價結(jié)果全面準確。小提琴圖展示了每組（ChatGPT4o、Meta分析館員模型和原始檢索詞）檢索性能的分布情況，體現(xiàn)了不同檢索策略在檢索百分比上的差異。法定義各種類型的圖表，包括流程圖、序列圖、甘特圖等。DeepSeek作為一款強大的開源大語言模型，能夠根據(jù)自然語言描述自動生成代碼。我們可以利用它來快速生成Mermaid語法，從而減少手動編寫例如，制作“膿毒癥心肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關(guān)性研究”的研究流程圖。【指令】請生成一個Mermaid流程圖的語法，流程圖肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關(guān)性研究”的研究流程圖(如右圖)。【指令】請生成一個Mermaid甘特圖的語法，甘心肌病患者腸道菌群和代謝特點及其與疾病的相關(guān)性研究”的3年請你根據(jù)我上傳論文的introduction部分，生成對應的abstract章節(jié)，需要包含：@@@部分，無信息部分可以以符號代替。選擇題選擇題判斷題填空題填空題問答題論述題選擇題拆解流水線 給身份（字數(shù)、風業(yè)詞匯…）精應專注某一方向，不可寬濫；氣應凝聚范圍，不可散亂。神應能體現(xiàn)作者的熱情和專業(yè)性。精應專注某一方向，不可寬濫；氣應凝聚范圍，不可散亂。神應能體現(xiàn)作者的熱情和專業(yè)性。AI可快速形成初步綜述，但是還不能代替綜述的學習作用以及述評作用。TRIPOD-LLM聲明：大型語言模型使用報告的目標指南請你幫我潤?以下技術(shù)論?的內(nèi)容，使得它更加正式，符合頂級學術(shù)期刊的發(fā)表要求。1.先讓AI?成代碼2.要求添加注釋說明3.請求逐行解釋關(guān)鍵代碼段4.遇到報錯直接粘貼錯誤信息你是一位【某學科領(lǐng)域】的學術(shù)翻譯專家，請將以下中文摘要翻譯為英文SCI論文摘要，要求使用標準的四段式結(jié)構(gòu)(研究目的（提出問題）0.5-2句；研究方法（解決方法）0.5-3句；研究結(jié)果1-2句；研究結(jié)論1-4句。）使用恰當?shù)膶W術(shù)詞匯和句式結(jié)構(gòu)，使摘要在英文語境下清晰易懂，突出研究的重點和創(chuàng)新點。你是一位【學科領(lǐng)域】的學術(shù)翻譯專家，請審校以下英文SCI論文摘要，確保準確傳達研究目的、方法、結(jié)果和結(jié)論，語言簡潔明了，符合學術(shù)規(guī)范。網(wǎng)頁鏈接：/Deepseek生成大綱內(nèi)容文本，輸入Kimi+的ppt助手在Deepseek時代（深度數(shù)據(jù)與智能互聯(lián)時代），醫(yī)生的個人品牌已成為職業(yè)發(fā)展的核心資產(chǎn)。隨著多點執(zhí)業(yè)普及和患者需求升級，僅憑技術(shù)能力已不足以獲得長期競爭力。如何在信息洪精準定位：找到不可替代的“標簽”隨著數(shù)字科技的飛速發(fā)展，一個由數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能互聯(lián)的世界正在形成。我們誠摯地邀請您參加此次科創(chuàng)峰會，共同探討數(shù)字科技如何塑造我們的未來。聚焦細分領(lǐng)域切忌“包治百病”，深耕某一專科（如兒童哮喘管理、糖尿病足微創(chuàng)治療），通過差異化定位強化患者認知。挖掘核心優(yōu)勢?我的技術(shù)強項是什么？（如高難度手術(shù)成功率、罕見病診療經(jīng)驗）?我的服務特色是什么？（如全程慢病跟蹤、心理疏導）?我希望患者如何評價我？（如“嚴謹權(quán)威”或“溫暖治愈”）價值觀輸出將醫(yī)學理念融入品牌，例如“預防>治療”“尊重患者決策權(quán)”，形成有溫度的記憶點。用“胃像氣球，暴食會撐破”針對患者高頻問題分享真實診療案例，傳遞醫(yī)學溫度公眾號長文解析疾病《熬夜后心悸？警惕心臟公眾號（深度內(nèi)容）+在百度健康、好大夫等平臺完善個人主頁，強化關(guān)鍵詞（如“北京三甲醫(yī)院骨科專90%家長忽略了這個原因”定期回復留言，提供輕咨詢設(shè)計“患者成長計劃”通過轉(zhuǎn)診和學術(shù)合作擴通過轉(zhuǎn)診和學術(shù)合作擴可設(shè)置激勵機制（如免費分析數(shù)據(jù)優(yōu)化策略（如粉絲畫名課程/IP周邊（如“脊柱養(yǎng)護精準信息提取，告別文獻苦海輸入指令“提取《柳葉刀》2024年關(guān)于阿爾茨海默病新型療法的核心結(jié)論，用通俗語言總結(jié)3個關(guān)鍵點”，DeepSeek能快速提煉文獻精華，為科普文章提供權(quán)威背結(jié)合“/簡化”指令，將專業(yè)術(shù)語轉(zhuǎn)化為生活化比喻（如“β淀粉樣蛋白沉積”可簡化為“大腦垃圾堆積”）。交互式內(nèi)容生成，激發(fā)讀者共鳴設(shè)計糖尿病飲食指南時，輸入“為家庭主婦設(shè)計一周控糖食譜，附采購清單和烹飪技巧，需包含3種快手菜”，AI可生成圖文并茂的實用方案，提升讀者黏性。添加指令“加入3個常見誤區(qū)問答，用對話體呈現(xiàn)”，增多模態(tài)輸出能力，讓科普更生動上傳體檢報告數(shù)據(jù)，輸入“生成患者肝功能異常的解讀圖表，用顏色區(qū)分風險等級”，DeepSeek可輸出可視化圖表，降低理解門檻。輸入“制作1分鐘短視頻，用9水管堵塞9類比高血脂危害，每10秒插入一個動態(tài)示意圖”，快速生成分鏡腳本。醫(yī)學科普同質(zhì)化嚴重，如何找到獨特視角？熱點分析：輸入“分析近3個月9流感9關(guān)鍵詞的社交媒體討論趨勢，列出Top5未被充分解答的問題”，競品優(yōu)化：上傳競品文章后輸入“對比本文與同類內(nèi)容的差異，提出3個創(chuàng)新角度，需結(jié)合最新臨床指南”。撰寫“高血壓防治”科普文時，分步驟指令：專業(yè)版：輸入“列出2024年ESC高血壓指南的5個核心更新點，附參考文獻”。通俗版：追加指令“用買菜講價、水管壓力等生活場景解釋上述知識點”。視覺化：要求“將每日攝鹽量建議轉(zhuǎn)化為食物圖片對患者教育——個性化溝通方案設(shè)計精準適配：輸入“為70歲獨居老人設(shè)計術(shù)后康復提醒清單，包含用藥時間、復診提示、緊急聯(lián)系人，每天推送2次”，生成適老化內(nèi)容。風險提示：加注指令“加入3個常見錯誤行為警示，用紅色感嘆號標注”。遇到“疫苗致癌”謠言時，1.“提取近5年權(quán)威期刊中疫苗安全性Meta分析結(jié)論，用9總分總9結(jié)構(gòu)撰寫辟謠文案”。2.“生成10條微博短文案，包含表情符號和話題標簽”。多平臺運營——一鍵適配全媒體格式公眾號：“將這段文字改為適合微信排版的格式，每短視頻：“把9幽門螺桿菌檢測指南9改寫成30秒口播腳本，每句話配字幕和表情包位置標記”。上傳后臺閱讀數(shù)據(jù)后1.“分析用戶流失節(jié)點，提出3個標題優(yōu)化方案和2個內(nèi)容結(jié)構(gòu)調(diào)整建議”。2.“對比轉(zhuǎn)化率高的文章，總結(jié)5個關(guān)鍵詞使用規(guī)律”。基礎(chǔ)版：“請用三段式結(jié)構(gòu)風險過濾：在指令末尾添加“需符合《健康科普信息生成規(guī)范》雙盲審核：要求生成內(nèi)容后，追雙盲審核：要求生成內(nèi)容后，追加指令“檢查是否存在過度承諾將醫(yī)院內(nèi)部指南、患者常見構(gòu)建專屬醫(yī)學知識庫，提升準確性陷阱設(shè)置指令“所有結(jié)論需標注證據(jù)等級（如A類：隨機對照試驗支添加指令“在化療注意事項中加入3要求“設(shè)計原創(chuàng)示意圖模板，需標注9AI輔助創(chuàng)作9聲明”。助手”結(jié)合患者電子病歷，生成定制化健康建議（如“根據(jù)張先生的腎功能數(shù)據(jù)調(diào)整降壓藥科普內(nèi)容”）。設(shè)置監(jiān)控指令“追蹤CAR-T療法最新進展，每周生成科醫(yī)生專注專業(yè)審核，AI承擔80%基礎(chǔ)工作，效率提升300%。邏輯推理、編程、復雜分析：啟用R1基礎(chǔ)模型V3：日常對話的得力助手不勾選任何功能時，默認使用的就是V3模深度思考R1：復雜任務的超級大腦勾選"深度思考R1"選項后，你就啟動了提供背景：針對初學者還是專業(yè)人士？"我要寫一篇關(guān)于氣候變化的文章，用于高中生科普。請?zhí)峁?個關(guān)鍵點，每點50字左右，使用通俗易懂的語言。”明確時間范圍指定你需要的信息的時間段提供可靠來源建議AI參考特定的權(quán)威網(wǎng)站要求信息驗證讓AI交叉檢查多個來源"請使用聯(lián)網(wǎng)搜索，查找最近一周內(nèi)關(guān)于新冠疫情的最新進展。重點關(guān)注世界衛(wèi)生組織的官方聲明，并交叉驗證至少兩家主流媒體的報道。"DeepSeek有著驚人的文風模仿能力。試試這樣的提示："請用魯迅的風格，寫一篇300字的短文，主題是'人工智能對社會的影響'。""模仿海明威的簡潔有力的寫作風格，描述一個都市白領(lǐng)的一天。"DeepSeek不僅能解決編程問題，還能幫助你分析復雜的現(xiàn)實問題。1.問題分解：將大問題拆解為小步驟；2.多角度分析：從不同視角看待問題；3.方案比較：列出多個解決方案并評估優(yōu)劣。例如：“一家醫(yī)院面臨DRG后持續(xù)虧損問題，請分析可能的原因，并提出至少三種解決方案，評估每種方案的優(yōu)缺點。"讓DeepSeek將兩個看似不相關(guān)的概念聯(lián)系起來讓DeepSeek將兩個看似不相關(guān)的概念聯(lián)系起來要求DeepSeek基于當前趨勢，預測50年后的世界調(diào)整、修改、其他用途、消除、重組）來激發(fā)創(chuàng)新思維?病例偏差：如果AI學習的數(shù)據(jù)主要是城市年輕人的病例，對老年人/孕婦的診斷可能出錯（比如把妊娠糖尿?數(shù)據(jù)時效性：醫(yī)學指南每年更新，若AI學的還是5年前的抗癌方案，可能錯過最新靶向藥?偽科學污染：網(wǎng)上養(yǎng)生謠言可能混進訓練數(shù)據(jù)（比如把"生吃茄子???多病共存：糖尿病+腎病患者用藥需特別謹慎，AI可能只按單一病種推薦藥物?醫(yī)院檢查數(shù)據(jù)完整，但普通人用智能手表測血糖的誤差可能誤導AI判斷?患者描述癥狀不專業(yè)（比如把"心絞痛"說成"胸口悶"）份（比如"某三甲醫(yī)院35歲肝癌男患者"結(jié)合就診時間就能份（比如"某三甲醫(yī)院35歲肝癌男患者"結(jié)合就診時間就能?→開發(fā)者說"我們只提供參考"足，可能導致誤診（比如紅斑狼瘡在亞裔女性更易誤診）當AI變成"電子算命”），?慢性病患者可能每天用AI自診，產(chǎn)生焦慮癥（稱"網(wǎng)絡疑病癥2.0"）要求，出口產(chǎn)品得雙重認證知識產(chǎn)權(quán)亂局知識產(chǎn)權(quán)亂局練AI，可能涉及學術(shù)侵權(quán)包裝成"AI老中醫(yī)"APP賣錢報告"當科學依據(jù)我們也要時刻謹記，在臨床實踐中，醫(yī)生的專業(yè)判斷始終是核心和關(guān)鍵，AI技術(shù)僅作為輔助工具提供參考床決策往往需要在短時間內(nèi)做出，尤其是在緊急情況下，醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)素養(yǎng)是確保患者安全的關(guān)鍵。AI系為醫(yī)生提供基于大數(shù)據(jù)和算法的分析結(jié)果，幫助醫(yī)生在復雜情況下快速獲取信息，但最終的決策仍需醫(yī)生根醫(yī)生在使用這些工具時，應保持理性和審慎的態(tài)度，結(jié)合患者的實際情況和自身經(jīng)驗做出決策。同時，醫(yī)生需要關(guān)的局限性和潛在風險，確保患者的安全和治療效果。通過靈活運用AI工具，醫(yī)生可以為患者提供更優(yōu)質(zhì)、更高效的醫(yī)療服指模型生成的內(nèi)容與可驗證的現(xiàn)實世界事實不指模型生成的內(nèi)容與用戶的指令或上下文不一幻覺是不可避免的：大型語言模型的先天局限性數(shù)據(jù)偏差：訓練數(shù)據(jù)中的錯誤或片面性被模型放大（如醫(yī)學領(lǐng)域過時論文導致錯誤結(jié)論）泛化困境：模型難以處理訓練集外的復雜場景（如南極冰層融化對非洲農(nóng)業(yè)的影響預測）知識固化：模型過度依賴參數(shù)化記憶，缺乏動態(tài)更新能力（如2023年后的事件完全虛構(gòu)）意圖誤解：用戶提問模糊時，模型易“自由發(fā)揮”（如“介紹深度學習”可能偏離實際需求）普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實性，若錯誤信息被用于自動化系統(tǒng)（如可能對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)金融分析、工業(yè)控制），可能引發(fā)可能對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)信息污染風險信息污染風險控制欠缺信任危機安全漏洞度高，大量AI生成內(nèi)容涌入中文互聯(lián)網(wǎng)，加劇了虛假信息傳播的“雪球效應”，甚至污染下一代源大模型有所欠缺，其開源特性也允許使用者隨意使用，可能會隨機生成100條通用提示語，模仿普通用戶的真實使用場景，獲取大模型回答后進行人工判斷與標注，并進行交叉DeepSeekV3DeepSeekR1Qianwen2.5-Max豆包0隨機抽