虽然DeepResearch能极大提升研究效率，但在学术应用中仍需注意以下关键事项：
数据验证方面
- 系统抓取的网络信息需要人工验证可信度
- 重点核查报告中的关键数据来源
- 建议优先选择权威网站和学术期刊的引用
参数配置建议
- 针对深度研究课题，建议增加迭代次数(可修改配置文件)
- 学术研究推荐使用GPT-4或Claude等专业模型
- 可调整temperature参数控制回答的创造性
学术规范遵守
- 自动生成的内容需进行学术化改写
- 报告中引用的网络资源需按规范格式补充完整
- 不宜直接使用工具生成的结论作为最终研究成果
最佳实践是将DeepResearch作为文献发现和初稿撰写辅助工具，结合专业学术数据库(如Google Scholar)使用，并由研究者进行最终内容把控和深化。
This answer comes from the articleDeepResearch: a fully open source AI assistant for automated deep researchThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 使用DeepResearch进行学术研究时应注意哪些问题？
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