知乎直答接入 DeepSeek 后使用体验如何？
一起来看看科研从业人员
@邢道荣
的回
答吧
。
知乎直答接入满血版 DeepSeek-R1，体验感如何？
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答主：
邢道荣
知乎直答直接帮我省了数十万经费！
很多工作，特别是科研工作者，deepseek 本地部署是必要的，它能够帮助我们解决不限以下问题：
不会总是服务器繁忙；
记住以往的文献和问题；
投喂一些文章快速提炼和分析；
专业地写文章能力；
专业地写代码能力；
等等。
但是知乎直答接入 deepseekR1 模型完美地解决了以上所有问题！
并且，还有还可以上
传 1G 资料，类似本地部署。
如图 1、图 2 所示，大约 400~500 篇文献的大小，用于科研足矣！
图1
图2
我把科研分为本世纪以前「纸笔时代」、2025 年以前计算机能力大大提升的「电脑时代」和未来的「deepseek 时代」，科研的能力要求很大不同，你不再需要如牛顿一样超前和超强的数学能力，爱因斯坦的想象力和智商，很多事你只需要指挥 deepseek 即可。
「纸笔时代」（2000 年前）科研人员核心能力：
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手工信息检索能力：依赖图书馆卡片目录、纸质期刊索引（如医学领域需逐本查找类目）。
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文献分析与归纳能力：通过阅读大量纸质资料提炼观点，运用模拟法、逆向法等方法论。
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传统写作与学术交流：手写论文、书信沟通，依赖学术会议和线下讨论。
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学科深度专精：因信息获取受限，需深耕单一领域知识体系。
「电脑时代」（2000-2024 年）新增核心能力：
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数字化信息管理：使用数据库（如 PubMed）、搜索引擎高效获取信息，掌握 EndNote 等文献管理工具。
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数据分析与编程：SPSS、Python 处理数据，GIS 等专业软件应用。
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网络协作与传播：电子邮件、学术论坛（如 ResearchGate）交流，利用开放获取平台发布成果。
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跨学科工具整合：结合信息技术与专业领域（如生物信息学）。
「DeepSeek 时代」（现在→未来）AI 发展下未来核心能力：
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人机协同创新：利用AI生成假设、优化实验设计，但需批判性评估结果可靠性（如辨别 AI 数据偏差）。
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复杂系统建模：处理多源异构数据，构建跨尺度模型（如气候预测与基因编辑交叉研究）。
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伦理与治理能力：应对 AI 伦理（如数据隐私）、科研诚信（如 AI 生成内容标注）等新挑战。
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元学习与适应性：快速掌握新型 AI 工具（如大语言模型微调），持续更新知识结构。
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价值创造导向：从单纯知识生产转向解决全球性问题（如碳中和路径设计），强调成果转化与社会影响评估。
能力演变逻辑：从信息稀缺时代的「知识存储器」到信息过载时代的「信息策展人」，最终进化为 AI 时代的「问题架构师」，核心竞争优势转向提出真问题的能力、价值判断力和跨界资源整合力。
下面正题来了，作为一名工科生，科研示例！
我最近对鱼群的运动感兴趣，于是基于一些基础，我向 deepseek 咨询鱼群运动的代码：
图3
deepseek 的思考过程很专业：
好的，用户是一名博士研究生，想要研究鱼群的群体运动模式，特别是相变过程，需要一个基于 Vicsek 模型的 MATLAB 代码。
首先，我需要确定 Vicsek 模型的核心要素，以及如何将其应用到鱼群模拟中。
用户提供的参考内容中有多个模型，比如 Boids 模型、
元胞自动机模型，
还有 Vicsek 模型的相关讨论。Vicsek 模型主要关注速度对齐，适合研究相变，即无序到有序的转变。根据知乎回答中的 Herbert-Read 研究，
鱼群的方向对齐可能不完全依赖最近邻，但 Vicsek 模型作为基础，可以观察相变现象。
接下来，我需要考虑代码的结构。
Vicsek 模型的关键参数包括密度、噪声强度、速度等。用户需要相变过程，所以代码应该能够改变噪声参数，观察有序参数的变化。参考内容中的 MATLAB 示例多是二维或三维的，但 Vicsek 模型通常在二维空间中模拟，所以选择二维。
然后，需要处理边界条件。
周期性边界条件常见于这类模拟，确保粒子在边界处回绕。速度更新时，对齐邻居的平均方向，加上噪声。噪声参数 n 是关键，调整它会导致相变，当 n 较低时，系统趋于有序；n 较高时，变得无序。
还要考虑如何计算序参量，即平均归一化速度向量的大小。这是衡量有序程度的关键指标。代码需要循环不同的噪声值，计算对应的序参量，并绘制相变曲线。
用户可能希望代码有注释，便于理解和调整参数。
此外，可视化部分需要显示粒子运动的方向，可能用箭头或颜色表示角度。时，生成相变图来展示噪声与有序参数的关系。
检查参考内容中的其他模型是否有可借鉴的部分。例如，注意力模型中的邻居影响权重，但 Vicsek 模型较为基础，可能不需要复杂编码。需要确保代码高效，因为粒子数量多时计算量大，尤其是邻居检测部分。不过，为了简化，使用全矩阵计算邻居距离，尽管可能影响性能，但对于演示目的可行。
最后，测试代码逻辑是否正确，包括边界处理、速度更新、噪声添加和序参量计算。
确保代码能够展示从有序到无序的转变，并生成相应的图形。
接下来，我需要考虑如何在 MATLAB 中实现以下几点：
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初始化参数：包括羊的数量、牧羊犬数量、速度、模拟区域大小、时间步长、邻居半径等。
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边界处理：封闭边界下，当个体到达边界时如何调整位置和方向。例如，反射边界条件，当个体超出区域时，将其位置限制在边界内，并调整运动方向使其朝内。
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牧羊犬的行为：牧羊犬可能需要主动移动以驱赶羊群。例如，牧羊犬可能向羊群中心移动，或者沿着某个路径移动，影响周围的羊的方向。
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邻居检测：每个个体（包括羊和牧羊犬）检测周围的邻居，牧羊犬可能对羊的邻居检测半径更大，或者有特定的影响范围。
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方向更新规则：羊根据邻居（包括其他羊和牧羊犬）的平均方向调整自己的方向，而牧羊犬可能有独立的方向逻辑，比如追逐羊群或移动到特定位置。
还有代码说明等，跑出的结果如下：
我的创新点在于，想增加一只鲨鱼驱赶鱼群，于是我问了如下问题：
你是一名博士研究生，最近看了关于鱼的群体运动模式，对基于 Vicsek 模型模拟鱼群运动感兴趣，你想将模型引入鲨鱼的追赶，其中四周为封闭区域而不是周期边界，请帮我生成相应 matlab 代码
很快给出了以下结果：
最后，用 deepseek 生成 introduction 吧！
你是一名博士研究生，最近看了关于鱼的群体运动模式，对基于 Vicsek 模型模拟鱼群运动感兴趣，你想将模型引入鲨鱼的追赶，请帮我写一个 1000 字左右的 introduction 用于论文投稿：
在自然界中，群体运动作为生物自组织现象的典型代表，持续吸引着生物学家、物理学家和复杂系统研究者的关注。从椋鸟群的空中盘旋到沙丁鱼群的协调转向，这类集体行为不仅展现出惊人的空间协调性，更蕴含着个体间通过局部交互产生全局有序的深刻机制。统计物理领域的 Vicsek 模型自 1995 年提出以来，成功揭示了基于速度对齐规则的群体运动相变特征，为理解生物集群的涌现行为提供了量化框架。然而，现有研究多聚焦于单一物种的封闭系统，对捕食者-猎物动态交互场景下的群体运动重构机制仍存在显著认知空白。
鲨鱼作为海洋顶级捕食者，其捕猎策略与猎物（如鲭鱼群）
的逃避行为构成典型的非平衡动态系统。传统 Vicsek 模型仅考虑同类个体间的对齐作用，难以刻画异质种群间的非线性博弈过程。近期观测研究表明，双髻鲨（
Sphyrna lewini）在追捕过程中会采用螺旋式推进路径，而鲭鱼群则呈现脉冲式密度波动响应，这种时空耦合的动态特性暗示着传统模型需要引入新的交互维度。基于此，本研究提出扩展 Vicsek 框架，建立包含捕食者定向追击与猎物风险感知的双向作用机制，旨在揭示以下核心科学问题：
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异质群体动力学建模
在原有速度对齐规则基础上，引入基于视觉感知的追击-逃避响应函数。鲨鱼个体将根据猎物密度梯度调整推进方向，而鱼群成员则通过局部压力场重构规避路径。这种非对称交互机制的引入，突破了传统模型仅考虑同类对齐作用的局限性。
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通过调控捕食压力强度参数，系统可能呈现独特的运动相分离现象。初步仿真显示，当鲨鱼追击强度超越临界阈值时，鱼群会从稳定的涡旋态转变为分散的喷射流模式，这种非平衡相变对应着群体生存策略的适应性调整。
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捕食者动能注入引发的群体运动重构，可能形成新的能量耗散通道。通过计算流体力学耦合分析，可量化评估鲨鱼尾迹湍流与鱼群规避运动间的能量传递效率，为理解生物群体运动的物理约束提供新视角。
本研究整合行为生态学观测数据与复杂系统建模方法，在以下层面推进领域发展：
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方法创新：建立首个包含异质种群动态的扩展Vicsek模型，引入基于势场博弈的交互规则。
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理论突破：揭示捕食压力驱动下的群体运动相变规律，建立追击强度与集群有序度的定量关系。
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应用价值：为海洋保护区设计提供动力学依据，优化人工鱼礁布置以缓解捕食压力。
现有文献在捕食者-猎物建模方面多采用连续介质假设，忽略了个体间离散交互的微观机制。而基于 Agent 的模型虽能刻画个体差异，却难以解析系统的统计物理特性。本研究通过改进 Vicsek 框架，在保持解析处理可能性的同时，实现了对异质群体多尺度特征的统一描述。研究结果将深化对海洋生态系统稳定性的理解，并为无人机集群的协同追捕算法设计提供生物启发式解决方案。
这项工作架起了统计物理与行为生态学的学科桥梁，通过构建捕食博弈驱动的群体运动模型，不仅拓展了自驱动粒子系统的理论边界，更为解释生物群体在压力环境下的适应性进化提供了新的动力学视角。后续研究将结合机器视觉技术对真实鲨鱼追捕序列进行运动轨迹反演，进一步提升模型的生态效度与预测能力。
题图来源：答
主@邢道荣
