第 5 卷
数据分析
任务提示词
1、读取titanic遇难者名单excel 2、找出其中规律请读取所上传的titanic遇难者名单数据文件,并分析找出其中规律
DeepSeek R1Open AI o3mini
| 详细展示长思维链,精准提取关键指 | 响应速度快,高效输出数据分析 |
|---|---|
| 标“幸存率”,分析多个因素特征对 | 结果,分析各因素对关键指标生 |
| 幸存率的影响,结合历史背景对数据 | 存率的影响,语言表达自然,重 |
| 及规律进行验证,并敏锐察觉数据异 | 点突出结合历史背景对数据规律 |
| 常,提出了异常处理建议。 | 进行验证,但没有察觉数据异常。 |
数据分析
Claude 3.5
Kimi k1.5
sonnet
能够精准分析关键提供数据分析程序代码,
指标生存率,但对能够提取大部分特征并
特征提取不完整,对其与生存率的关联进
仅能识别较为浅层行分析,但最终没有形
的数据关联,分析成明确的结论。
能力相对较弱。
结论
DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当,且领先其他两个模型,均能够精准抓取数据核心指标并做统计,找到各特征与核心指标的关联,其中R1分析逻辑更加清晰严谨,而o3推理更加高效;
Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱, Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。
数据挖掘
任务
DeepSeek R1
1、读取即将上映的2025年电影数据集
能够准确对数据进行分类,从多个维度进行梳理和分析,借助可视化图表进行数据挖掘,基于分析结
2、对数据集进行深入分析和数据挖掘
果提供可行建议,但整体数据挖掘深度较浅,缺少对不同类型数据直接关联性的探究。
提示词
第一轮对话:
第二轮对话:
(基于初步分析结果,选择其中一部分或某个方向进行深入的数据挖掘)
全站分卷索引 · 29 卷
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- 7第 7 卷
- 8第 8 卷
- 9第 9 卷
- 中文学术写作润色指令
- 指令:作为中文学术论文写作优化助手,您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性,
- 同时分解长句,减少重复,并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本,并附上解释。以 markdown表格的形式提供
- 输出结果,每个句子单独成行。第一列为原句,第二列为修改后的句子,第三列为中文解释。请编辑以下文本:
- 原始句子优化后句子中文释义
- 英文学术写作润色指令
- 指令:下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格,改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可
- 原始文本修正后文本
- 修改解释修改解释
- 提升段落间逻辑和连贯性指令
- 指令:请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性,指出句子之间的流畅性或关联性有哪
- 些地方可以改进,并提出具体建议,以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本,然后用
- 10第 10 卷
- 标点符号错误一键修改指令
- 指令:请你帮我确保以下文字中的标点符号正确无误,如果发现标点符号错误,请将你发现的错误列在一
- 个两栏的标记表中,将原文放在第一栏,将更正后的文本放在第二栏,请只列出错误,并在最后提供更正
- 原始文本
- ln addition. theleftvalve ofeach mussel wasexaminedfor
- compressiveforce(shellstrength)following Burnettand
- Belk (2018). A universal material+testing machine(MTS
- Fig1,)was used to determine theshellstrength. Eachshell
- valve was placed horizontally with theshell edge onaflat
- surface,whileacompressiveforcewasappliedata
- constantloading rateof10 mm-minuntilthereal-time
- forcecurveonthemonitorscreenfastdropindicating
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- 策略优化:开源特性,成本优势
- n 开源策略n 成本优势
- n 开源模型的优势与挑战调用成本:DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1
- 进行二次开发和优化. - - - -----. 可靠性和可解释性模型训练成本(输入/百万 tokens)(输出/百万 tokens)
- 允许研究者根据特定应用 . - - - -----. 需要社区成员的共同参与DeepSeek-R1未明确(推测低于V3)0.14美元(缓存命中)2.19美元
- 社区支持. - - - -----. 安全性
- 测试评估:对标顶尖,能力出众
- n 推理任务表现n 知识类任务表现
- 中,取得 97.3%,表现与 OpenAI-o1-1217 相当,远超其他模型。n 其他任务表现
- 本地部署:灵活高效,协同优化
- n 端侧部署能力n 端云协同优化
- 任务分配与负载均衡
- 22第 22 卷
- 23第 23 卷
- 24第 24 卷
- 25第 25 卷
- 26第 26 卷
- 27第 27 卷
- 28第 28 卷
- 行业应用:AI定制,自动化决策
- 实施场景
- 行业定制化AI赋能行业知识库整合“AI参谋”赋能
- 技术创新:流程自动,突破效能
- l 端到端任务自动化l 人机共生新范式l 重塑企业运营效能
- 任务分条件。减少人为干预,提升效率。数字化转• 通过技术创新、优化结构和提升效
- 析与状态变化(如预算使用、产品数量1.自动化处理时响应,确保快速精准决策。管理
- 态跟踪
- 动态预• 基于推理技术,实时预测未来的变化。• 通过算法和机器学习技术,自动识
- 反馈与况)更新模型参数。3.复杂任务的 • 确保全面覆盖核心业务环节。深入分析数据,优化决策流程,• 融合先进管理理念和技术手段,提
- 认知协作:异构智能,集群协作
- 三阶认知生成体系AIResearch生成报告样本:《新能源汽车产业链投资机遇分析》
- 29第 29 卷