助力浙财大东方学院，开展全院师生DeepSeek 智能体培训
近日，360亿方智能携手浙江财经大学东方学院开展“DeepSeek智能体定制”专项培训活动，将顶级推理大模型DeepSeek全面引入校园场景，以「技术+场景」双轮驱动，助力校方实现智能体技术从理论到实践的全链路落地，加速教学、科研与校园管理的智慧化转型。
浙江财经大学东方学院上线的DeepSeek智能体满血版（点击回顾），凭借可定制智能体、高速不限流、服务稳定、数据安全等核心优势，一经上线便获得了师生们的认可。培训现场，360亿方智能技术专家携手信息中心老师以“实战案例+场景拆解”形式，聚焦教学科研、教务管理、财务报销等典型场景，系统化输出智能体定制方法论，助力师生快速掌握大模型应用能力。
下面通过一个具体案例，一起来了解下如何运用知识员工，解决学术论文研究的问题。
实践场景：科研文献研究助理
师生们的痛点
1.科研方向定位难：老师和学生在课题申报及研究初期，缺乏精准获取领域热点与创新方向的工具，难以从海量学术文献快速筛选信息。
2.文献查阅效率低：学术创作中需耗费大量时间进行文献溯源，跨学科研究时缺乏智能化的切入点推荐机制。
3.学术规范风险：老师们曾尝试借助通用大模型工具，但大模型给到的答案时常不够聚焦，甚至出现幻觉，比如文献引用错误，盲目套用可能造成学术不端的影响。
解决方案
借助知识员工，老师们基于自身研究领域搭建了专属知识员工——科研文献研究助理。通过将各大学术网站收藏的论文和研究文献投喂给大模型进行训练，最终生成了适配自身垂直研究领域的科研文献综合体。
教师和学生在学术研究、科研创作的时候，关于专业领域知识都可以直接询问智能体，获得直接的客观答案或者对应的研究方向建议。
实践效果
DeepSeek+知识库的加持，能够帮助师生们更加精准地从海量的文献论文中提取信息，并通过海量科研文献的学习，结合科研实际情况，提供新的研究思路和建议。同时，由于知识号的回答严格来自老师提供的文献材料，最大程度避免了信息误导、AI幻觉等问题。
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