該文檔圍繞人工智能大模型應用展開，核心聚焦于 DeepSeek 和 Deep Research 的功能、應用場景、團隊使用案例及未來發(fā)展方向，具體內容如下：

　　模型概述與對比

　　推理大模型與通用大模型：通用大模型具備多種能力但在能耗和準確性上存在問題，推理大模型則專注邏輯推理，相對輕量且在特定領域表現出色。以電商客服場景為例，展示了兩者結合的優(yōu)勢，同時指出在不同需求、容錯成本和資源條件下應如何選擇模型。

　　DeepSeek 深度思考 R1：基于深度學習，通過強化學習提升推理能力，引入自我反思，在數學等任務上表現優(yōu)異，其推理過程包括問題解析、思維鏈生成、強化學習優(yōu)化和最終答案生成四個階段，并在科研、輿情分析等領域有應用實例。

　　Gemini DeepResearch：是 Gemini 的高級功能，能快速檢索信息、輔助決策并生成報告，使用時需明確問題、構建搜索策略并利用多源信息，適用于多領域研究任務，但存在準確性、新發(fā)現能力和過程復現性等局限。

　　ChatGPT 的 DeepResearch：可自動搜索分析信息生成報告，適用于多場景，融合多種技術實現自動化流程，但在研究質量、速度成本、內容可靠性和教育應用方面存在問題。

　　團隊應用案例

　　某團隊在 2022 年 12 月 - 2025 年 2 月期間應用大模型，經歷實驗采納、評估、內化等階段，開發(fā)了 AI 會商、熱搜、熱點等系統(tǒng)，為不同用戶提供服務，并以 “雷軍余承東開車直播被封”“哪吒 2 票房” 等事件為例展示其功能。

　　Zeelin Deep Research 可高效完成復雜分析任務，基于 DeepSeek 開發(fā)，介紹了其系統(tǒng)架構、智能體封裝搭建邏輯和路徑，包括分層架構、提示語管理等技術，以及面臨的挑戰(zhàn)與優(yōu)化方向。

　　推理大模型使用心得：根據任務類型合理選擇模型，如復雜推理用推理大模型，簡單任務用傳統(tǒng)模型，模板類任務結合兩者;使用時要注意提示語、驗證結果、應對幻覺問題和模型 “罷工”，同時強調持續(xù)關注模型發(fā)展和積極參與 AI 應用的重要性。

　　未來發(fā)展方向：包括提升模型能力(如擴大上下文窗口)、豐富輸出形式(加入圖像等)、與其他 Agent 整合以及加強事實校驗與控制等方面，以推動推理大模型不斷發(fā)展完善。

　　報告全文下載：DeepSeek+DeepResearch——讓科研像聊天一樣簡單.pdf