硕士研究生 VS DeepSeek （基础科研能力）

目前，绝大多数人评估人工智能质量的人工智能质量。这不是为大学入学考试和写作做一个简单的代码，而是人工智能AI本身或创新能力的科学研究能力。

简而言之，我们目前可以接触的大多数人工智能AI都可以写小说，诗歌，甚至是大学入学考试问题，无论是来自国内还是国外。精度很高，但是这些人工智能可以在短时间内完成工作，这并不能反映AI的强度。

但是，科学研究和创新的能力是不同的，尤其是科学和工程部：

例如，许多年前，科学研究人员分析了几年的蛋白质晶体结构，与此同时，一名甚至几个博士生和大量科学研究基金（数百万，一千万，甚至数亿美元），但是对于Alphafold3，只需要在一周内预测它，这就是优势。

在这方面，我简要测试了DeepSeek在生物医学基础科学研究中的应用。与生化化学和分子生物学研究生的一般水平相比，该例子相对较高：

1写作评论：

评估：它可以达到一般硕士研究生的水平，甚至比某些水手大：优势是逻辑很明显。尽管语言简洁，但最好处理许多细节。与人相比，DeepSeek的缺点是没有很高的重点，专注于列出知识点，并且缺乏深度分析。 （这与普通写作文章更相似。关键优势在于总结和总结，缺乏自己的思维）

2。基本的实验设计功能：突变引物设计（使用174s）

评估：它超出了许多硕士学位的能力。

3。科学研究和创新的能力，我还没有考虑过，我不知道如何测试

摘要：DeepSeek超出了我的期望，也超出了一些研究生的科学研究实验设计能力。如果不是为了科学和工程的创新，它可能会超过。因此，DeepSeek可以在科学研究领域发光！

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