今天分享的是：DeepSeek+DeepResearch应用报告

报告共计：59页

该报告主要介绍了DeepSeek和Deep Research的应用，具体内容包括：

- 模型概述

- DeepSeek：是一款推理模型，通过强化学习提升推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上表现可与GPT-4相当。

- Deep Research：是Gemini、ChatGPT等模型的高级功能，能帮助用户进行实时、深入的研究，包括数据调研与可视化、模糊信息检索、专业知识问答等。

- 推理过程

- DeepSeek R1推理过程：包括输入阶段、思维链生成、强化学习优化和最终答案生成四个阶段。输入阶段运用自然语言处理技术解析用户问题；思维链生成通过思维链推理技术构建初步推理路径；强化学习优化通过自我反思和迭代优化推理路径；最终答案生成输出详细推理链和答案。

- Deep Research技术实现：由OpenAI即将推出的o3模型的变体提供支持，能主动与外部环境交互，通过联网浏览和工具使用完成任务，包括递归搜索与推理、强化学习训练等。

- 应用场景

- 通用场景：可用于解决各种复杂问题，如电商客服、分析辅助、行业研究等。在电商客服场景中，通用模型处理常规咨询，推理模型解决复杂纠纷。

- 特定领域

- 舆情分析：如AI会商系统，能对舆情事件进行分析，包括事件简介、发展趋势、舆论观点等，并提供专业级报告。

- 热点事件分析：AI热点系统可实时监测热点事件，生成多维度分析报告，为媒体、企业和普通用户提供支持。

- 发展方向

- 模型能力提升：大模型厂商将优化推理框架，扩大上下文窗口和记忆，提高检索策略和推理准确性。

- 输出形式丰富：深度研究板块将加入图像嵌入、数据可视化等分析输出，改进输出格式定制。

- 与其他Agent整合：多智能体协作将使推理大模型从“信息助理”升级为“执行助理”。

- 加强事实校验：引入更多事实校验机制，避免错误信息输出，提供更细粒度控制选项。

总之，DeepSeek和Deep Research在各个领域都有广泛的应用前景，有助于提高工作效率和决策质量。

以下为报告节选内容