量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 图示（如文献关键词共现图）直观展示综述内容，帮助 可自动生成高质量且规范的文献综述，适合快速高效的研究需求。 用户体验对比：可操作性  界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够 方便、快捷地进行文献数据的导入、分析和综 述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。  模块分区：将功能模块与信息展示分区设计布 局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作 的便捷性和效率。  多语言支持与定制化设置：语言支持对于国内 研究者更为友好，能够适应综述撰写的国内外 研究需求，同时定制化设置满足用户在个性化 效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块，实 现高效计算和推理。DeepSeek通过 无辅助损失的自然负载均衡和共享专 家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了

键原 则： 确保提示语之间存在清晰的逻辑关系，避免跳跃性太 强。每个提示语应该自然地引导到下一个提示语，形 成一个连贯的思维链条。这个过程可以将提示语链设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 （2）设置深度要求：针对不同层次的内容 模块，规定论述深度、案例数量、数据支 撑等具体要求。 （3）预设互动节点：在提示语中规划互动 设计位置，确保互动引导自然融入内容脉 络。 （4）控制信息密度：通过提示语调节不同 段落的信息密度，避免内容过于松散或者 过于密集。 任务描述：创作一篇深度分析类文章 主题：[主题] 目标：[写作目的] 一、结构设计要求： （1）开篇模块（800字以内） - 问题背景：从[数据/现象/热点]切入

键原 则： 确保提示语之间存在清晰的逻辑关系，避免跳跃性太 强。每个提示语应该自然地引导到下一个提示语，形 成一个连贯的思维链条。这个过程可以将提示语链设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 （2）设置深度要求：针对不同层次的内容 模块，规定论述深度、案例数量、数据支 撑等具体要求。 （3）预设互动节点：在提示语中规划互动 设计位置，确保互动引导自然融入内容脉 络。 （4）控制信息密度：通过提示语调节不同 段落的信息密度，避免内容过于松散或者 过于密集。 任务描述：创作一篇深度分析类文章 主题：[主题] 目标：[写作目的] 一、结构设计要求： （1）开篇模块（800字以内） - 问题背景：从[数据/现象/热点]切入

是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立

词，理解不同词语间的联系。2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：使用 多个注意力头同时分析不同的语义信息，使得模型的理解能力更强。3. 前 馈神经网络（FFN）：非线性变换模块，提升模型的表达能力。4. 位置编码 （Positional Encoding）：在没有循环结构的情况下，帮助模型理解单词的顺 序信息。 Transformer 结构的优势 1. 高效的并行