还在为写论文抓狂？别再熬夜了，用DeepSeek轻松搞定！

还在对着空白文档发呆3小时，连论文标题都憋不出来？

还在为了找文献熬到凌晨2点，结果发现和研究方向八竿子打不着？

还在因为重复率超标被导师打回，对着标红的文字欲哭无泪？

如果你点头的频率比论文的参考文献还高，那这篇文章就是为你写的。

对大学生、研究生和科研人员来说，论文写作从来不是“写写就行”的小事——它是毕业的门槛、奖学金的筹码、科研生涯的起点。但大多数人都在用低效到离谱的“传统流程”折磨自己：从选题到定稿，每一步都像在走钢丝，稍有不慎就会掉进“焦虑陷阱”。

在引入解决方案之前，先让我们把“伤口”撕开看看——那些你以为只有自己经历过的崩溃瞬间，其实是90%论文人的共同噩梦。

你有没有过这样的经历：

• 花了一周时间想选题，结果导师一句话就否定：“这个方向太老了，没有创新点”；
• 好不容易定了题，却发现相关文献少得可怜，连支撑论点的资料都找不到；
• 选了个“热门题”，结果搜出来几百篇论文，根本不知道怎么“脱颖而出”。

更可怕的是，选题失误会像多米诺骨牌一样引发连锁反应：后面的大纲、文献、写作都会跟着“跑偏”，最后只能推倒重来。

很多人觉得“大纲随便写写就行”，结果写正文时才发现：

• 章节之间毫无关联，比如第一章讲“技术原理”，第二章突然跳到“市场应用”；
• 内容分配失衡，有的章节写了5000字，有的章节只写了300字；
• 没有“核心论点”，整个大纲像一盘散沙，导师看了直接回复：“你到底想表达什么？”

我见过最夸张的案例是：一位研究生写了3版大纲都被打回，最后哭着说“不如让我直接写正文吧”——结果正文写了一半，还是因为逻辑问题重写了大纲。

找文献有多痛苦？看看这些场景你就懂了：

• 为了找一篇外文文献，翻遍了Google Scholar、Web of Science，结果要么下载不了，要么是付费墙；
• 好不容易找了几十篇文献，却发现大部分和研究无关，只能一篇篇删掉；
• 整理文献时，忘记标注出处，等到写参考文献时，又得重新去查“这篇文章是谁写的”。

更崩溃的是，有些同学为了“凑文献数量”，把不相关的文献硬塞进去，结果被导师指出“文献综述没有针对性”，直接打回重写。

终于到了写正文的时候，你以为“曙光就在眼前”？错了——

• 坐在电脑前，盯着空白文档，半小时写不出一个字（俗称“论文便秘”）；
• 写了几百字就开始纠结“这个词用得对不对”“这句话逻辑通不通”，半天过去只写了一段；
• 熬夜写了3000字，第二天醒来一看，觉得“这写的什么垃圾”，直接全选删除。

我身边有个朋友，为了写毕业论文，连续熬了10天夜，结果因为压力太大住进了医院——论文没写完，身体先垮了。

好不容易写完了，结果查重率超标：

• 对着标红的文字，一个个改同义词，比如把“人工智能”改成“智能系统”，把“影响”改成“作用”；
• 把长句拆成短句，短句合并成长句，结果改完之后，句子读起来像“天书”；
• 甚至有人直接复制粘贴外文文献，用翻译软件翻成中文——结果语法错误百出，被导师骂“态度不端正”。

最惨的是，有些同学改了5遍查重率还是超标，最后只能放弃“自己写”，铤而走险找代写——这不仅违反学术规范，还可能被学校处分。

看到这里，你可能会问：“难道就没有一种方法，能让论文写作不这么痛苦吗？”

当然有！关键在于你是否愿意放弃低效的传统方法，拥抱智能工具。下面这张表格，直接对比了“传统流程”和“智能流程”的差距——看完你就会明白：为什么别人写论文只花1周，而你要花1个月。

看到这里，你是不是已经迫不及待想知道：到底什么工具能解决这些痛苦？

答案就是——DeepSeek（深度求索）。

作为国内领先的AI大模型，DeepSeek不仅能帮你快速生成论文内容，更能从“选题-大纲-文献-写作-降重”全流程赋能，让你从“论文奴隶”变成“论文主人”。

我自己用DeepSeek写了3篇论文（包括1篇核心期刊），从选题到定稿只花了10天时间——而之前我写一篇课程论文都要2周。下面我就把亲测有效的DeepSeek论文写作流程分享给你，每一步都有“实战技巧”，看完就能用！

选题和大纲是论文的“骨架”，骨架搭好了，后面的写作就是“填肉”。用DeepSeek搞定这两步，效率至少提升10倍。

很多人不知道怎么让AI帮自己选题，其实只要用对prompt指令，DeepSeek能直接给你“既创新又有文献支撑”的选题列表。

如果你还没有明确的选题，可以用这个指令：

我是[你的身份，比如“计算机专业研究生”]，我的研究方向是[你的领域，比如“人工智能在医疗中的应用”]，请结合2023-2024年的研究热点，给我5个具有创新点的论文选题，并说明每个选题的“研究价值”和“文献支撑方向”。

比如我之前用这个指令，DeepSeek给我的选题之一是：《基于大语言模型的医疗病历智能分析系统设计与实现》——不仅符合热点，还明确了“文献支撑方向”（大语言模型技术、医疗病历标准化）。

如果你有一个模糊的关键词，可以用这个指令：

我的论文关键词是[比如“ChatGPT+教育公平”]，请从“技术应用”“效果评估”“伦理问题”3个角度，拓展出10个具体的论文选题，并标注每个选题的“难度等级”（初级/中级/高级）。

比如我输入“ChatGPT+教育公平”，DeepSeek给我的选题包括：《ChatGPT在农村教育中的应用现状与公平性分析》（中级难度）、《ChatGPT对教育资源分配的影响：基于实证数据的研究》（高级难度）——直接帮我缩小了范围。

定题之前，一定要验证“这个选题有没有足够的文献支撑”。用这个指令：

我的论文选题是《[你的选题]》，请帮我分析该选题的“研究现状”（包括核心作者、主要期刊、最新进展），并判断该选题的“可行性”（是否有足够的文献支撑）。

比如我之前定了《基于DeepSeek的论文写作效率提升研究》，DeepSeek直接帮我找到了10篇相关文献（包括《AI大模型在学术写作中的应用》《智能写作工具的效率评估》等），还告诉我“该选题具有较高的可行性，因为近年来AI写作工具的研究呈上升趋势”。

大纲是论文的“地图”，没有地图就会迷路。我自己总结了一个万能大纲prompt，用它生成的大纲直接通过了导师的审核——

根据论文的《{你的论题}》论题，给出一篇能写{预计字数}字正文的大纲，共需要{章节数}章。大纲需要有二级标题、三级标题和四级标题，且符合[你的学科，比如“计算机科学”]的学术规范，逻辑清晰，重点突出。

我输入的prompt是：

根据论文的《人工智能在医疗诊断中的应用现状与展望》论题，给出一篇能写8000字正文的大纲，共需要5章。大纲需要有二级标题、三级标题和四级标题，符合计算机科学的学术规范。

DeepSeek生成的大纲如下（节选）：

第一章 绪论（1500字）
1.1 研究背景与意义
1.1.1 医疗诊断的现状与挑战
1.1.2 人工智能在医疗领域的应用价值
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究进展（2020-2024）
1.2.2 国内研究进展（2020-2024）
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容框架
1.3.2 研究方法（文献分析、案例研究、实验验证）
1.4 论文结构安排

第二章 人工智能医疗诊断的核心技术（2000字）
2.1 机器学习算法
2.1.1 监督学习（SVM、随机森林）
2.1.2 无监督学习（聚类、降维）
2.1.3 深度学习（CNN、RNN、Transformer）
2.2 医疗数据处理技术
2.2.1 数据采集与清洗
2.2.2 数据标注与隐私保护
2.3 模型训练与评估
2.3.1 训练数据集构建
2.3.2 模型性能评估指标（准确率、召回率、F1值）

这个大纲不仅逻辑清晰，还明确了每个章节的字数和研究方法——直接省去了我“调整大纲”的3天时间！

选题和大纲搞定后，接下来就是“填肉”环节。用DeepSeek写正文，你再也不用“硬憋”了——它能基于大纲自动生成内容，你只需要“修改+补充”即可。

找文献和整理文献是最耗时的环节，但DeepSeek能帮你“一键搞定”。

如果你找到了一篇外文文献（或长篇文献），可以用这个指令：

请阅读这篇文献《[文献标题]》（作者：[作者名]，发表年份：[年份]），并生成300字的中文摘要，包括“研究目的、研究方法、核心结论、创新点”四个部分。

比如我输入了一篇外文文献《AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review》，DeepSeek生成的摘要如下：

本文的研究目的是系统综述2018-2023年人工智能在医疗诊断中的应用现状。研究方法采用了“系统文献回顾”（SLR），共筛选了120篇相关论文，从“技术类型、疾病领域、模型性能”三个维度进行分析。核心结论包括：1）深度学习模型在影像诊断中的准确率已达95%以上，超过人类医生；2）人工智能在慢性病管理中的应用还处于早期阶段，存在数据隐私问题；3）多模态融合模型是未来的研究热点。创新点在于首次将“模型可解释性”作为评估指标，发现只有30%的研究关注了这一问题。

这个摘要比我自己读文献写的还全面——节省了我至少1小时的时间！

文献综述不是“文献罗列”，而是“观点整合”。用这个指令：

根据我提供的参考文献列表，扩写：“[你的研究方向]的研究现状”，扩写不少于1000字，编写格式为：“作者名称（发表年份）研究内容（研究了什么样的问题，提出了什么样的观点，研究的结论是什么）”。

比如我提供了5篇关于“人工智能医疗诊断”的文献，DeepSeek生成的文献综述如下（节选）：

人工智能在医疗诊断中的应用研究近年来呈快速增长趋势。Li et al.（2021）研究了基于CNN的肺癌影像诊断模型，提出了“多尺度特征融合”方法，结论是该模型的准确率达到96.2%，比传统模型提高了8.5%。Zhang et al.（2022）针对糖尿病视网膜病变诊断，提出了“注意力机制+Transformer”模型，研究发现该模型能有效识别早期病变，召回率达到94.3%。Wang et al.（2023）关注了模型的可解释性问题，提出了“可视化注意力图”方法，结论是该方法能帮助医生理解模型的决策过程，提高临床信任度。

这个文献综述不仅整合了所有文献的核心观点，还按照“时间顺序+逻辑关系”排列——直接可以放进论文里！

写正文时，你可以把大纲的“三级标题”作为prompt，让DeepSeek生成段落内容。

请根据论文大纲的“[三级标题]”，生成500字的正文内容，要求：1）符合学术规范，语言严谨；2）结合相关文献（比如[文献作者，年份]的研究）；3）包含“核心观点+论据支撑”。

比如我输入的prompt是：

请根据论文大纲的“2.1.3 深度学习（CNN、RNN、Transformer）”，生成500字的正文内容，要求：1）符合计算机科学学术规范；2）结合Li et al.（2021）和Zhang et al.（2022）的研究；3）包含核心观点+论据支撑。

DeepSeek生成的内容如下（节选）：

深度学习是人工智能医疗诊断中的核心技术之一，其通过模拟人类神经网络的结构，实现对复杂医疗数据的自动特征提取和模式识别。其中卷积神经网络（CNN）在影像诊断中应用最为广泛——Li et al.（2021）的研究表明，基于CNN的肺癌CT影像诊断模型，准确率达到96.2%，超过了85%的人类放射科医生。递归神经网络（RNN）则适用于“序列数据”（如心电图、病历文本），其能捕捉数据中的时间依赖关系；而Transformer模型（如BERT、GPT）则通过“注意力机制”实现了对长文本的理解，在病历分析和疾病预测中表现出色（Zhang et al.，2022）。需要注意的是，深度学习模型的性能高度依赖于“训练数据的质量和数量”——如果数据集过小或存在偏差，模型可能会出现“过拟合”或“歧视性”问题。

这个段落不仅包含了核心观点（深度学习的三种类型及应用），还引用了文献支撑，甚至提到了“注意事项”——直接省去了我“查文献+组织语言”的2小时！

论文初稿写完后，接下来就是“降重”和“润色”。用DeepSeek降重，你再也不用“改同义词”了——它能通过“语义改写”实现“降重+保持逻辑”的双重效果。

我自己总结的“降重指令”如下，用它降重的论文重复率从30%降到了8%——

对标题为《[你的论文标题]》的论文进行专业的学术降重，通过使用“同义词替换、句子结构调整、增加新内容”等方式进行降重。需要降重的内容为：[复制需要降重的段落]。要求：1）保持原有的逻辑和学术严谨性；2）降重后的重复率低于10%；3）语言流畅，符合学术规范。

需要降重的内容（重复率30%）：

深度学习是人工智能医疗诊断中的核心技术之一，其通过模拟人类神经网络的结构，实现对复杂医疗数据的自动特征提取和模式识别。其中卷积神经网络（CNN）在影像诊断中应用最为广泛，Li et al.（2021）的研究表明，基于CNN的肺癌CT影像诊断模型，准确率达到96.2%，超过了85%的人类放射科医生。

DeepSeek降重后的内容：

作为人工智能医疗诊断领域的关键支撑技术，深度学习通过构建类人脑神经网络的计算架构，能够对多维度、高复杂度的医疗数据进行自主特征挖掘与模式匹配。在各类深度学习模型中，卷积神经网络（CNN）在医学影像诊断场景的应用最为成熟——Li等人于2021年开展的实证研究显示，基于CNN架构训练的肺癌CT影像诊断模型，其诊断准确率高达96.2%，这一数值已超越了85%的专业放射科医师的人工诊断水平。

降重后的内容不仅重复率降到了5%，还增加了“类人脑神经网络”“自主特征挖掘”等专业术语，让内容更严谨——导师看了都夸“修改得不错”！

很多人的论文语言“太口语化”，比如用“我认为”“大概”“可能”等词——这些词会让论文显得不严谨。用DeepSeek润色，能让你的论文语言更“专业”。

请润色这段论文内容《[需要润色的段落]》，要求：1）将口语化表达改为学术化表达；2）增强逻辑连贯性；3）使用专业术语（如适用）；4）保持原意不变。

比如我输入的内容是：

我认为，人工智能在医疗诊断中的应用前景很好，大概能提高诊断效率，可能还能减少误诊率。

DeepSeek润色后的内容：

研究表明，人工智能技术在医疗诊断领域具有广阔的应用前景——其不仅能够显著提升临床诊断的效率，还能通过“数据驱动的决策”降低人为误诊的概率，为精准医疗的实现提供技术支撑。

润色后的内容去掉了“我认为”“大概”“可能”等口语化词汇，增加了“研究表明”“数据驱动的决策”“精准医疗”等专业术语——瞬间提升了论文的“学术感”！

论文初稿写完后，接下来就是“降重”和“润色”。用DeepSeek降重，你再也不用“改同义词”了——它能通过“语义改写”实现“降重+保持逻辑”的双重效果。

我自己总结的“降重指令”如下，用它降重的论文重复率从30%降到了8%——

对标题为《[你的论文标题]》的论文进行专业的学术降重，通过使用“同义词替换、句子结构调整、增加新内容”等方式进行降重。需要降重的内容为：[复制需要降重的段落]。要求：1）保持原有的逻辑和学术严谨性；2）降重后的重复率低于10%；3）语言流畅，符合学术规范。

需要降重的内容（重复率30%）：

深度学习是人工智能医疗诊断中的核心技术之一，其通过模拟人类神经网络的结构，实现对复杂医疗数据的自动特征提取和模式识别。其中卷积神经网络（CNN）在影像诊断中应用最为广泛，Li et al.（2021）的研究表明，基于CNN的肺癌CT影像诊断模型，准确率达到96.2%，超过了85%的人类放射科医生。

DeepSeek降重后的内容：

作为人工智能医疗诊断领域的关键支撑技术，深度学习通过构建类人脑神经网络的计算架构，能够对多维度、高复杂度的医疗数据进行自主特征挖掘与模式匹配。在各类深度学习模型中，卷积神经网络（CNN）在医学影像诊断场景的应用最为成熟——Li等人于2021年开展的实证研究显示，基于CNN架构训练的肺癌CT影像诊断模型，其诊断准确率高达96.2%，这一数值已超越了85%的专业放射科医师的人工诊断水平。

降重后的内容不仅重复率降到了5%，还增加了“类人脑神经网络”“自主特征挖掘”等专业术语，让内容更严谨——导师看了都夸“修改得不错”！

很多人的论文语言“太口语化”，比如用“我认为”“大概”“可能”等词——这些词会让论文显得不严谨。用DeepSeek润色，能让你的论文语言更“专业”。

请润色这段论文内容《[需要润色的段落]》，要求：1）将口语化表达改为学术化表达；2）增强逻辑连贯性；3）使用专业术语（如适用）；4）保持原意不变。

比如我输入的内容是：

我认为，人工智能在医疗诊断中的应用前景很好，大概能提高诊断效率，可能还能减少误诊率。

DeepSeek润色后的内容：

研究表明，人工智能技术在医疗诊断领域具有广阔的应用前景——其不仅能够显著提升临床诊断的效率，还能通过“数据驱动的决策”降低人为误诊的概率，为精准医疗的实现提供技术支撑。

润色后的内容去掉了“我认为”“大概”“可能”等口语化词汇，增加了“研究表明”“数据驱动的决策”“精准医疗”等专业术语——瞬间提升了论文的“学术感”！

论文的“格式规范”也很重要——如果参考文献格式错误，导师会认为你“态度不端正”。用DeepSeek，你再也不用“手动调整格式”了。

不同期刊和学校有不同的参考文献格式（比如APA、MLA、GB/T），用这个指令就能快速生成：

请将这篇文献《[文献标题]》（作者：[作者名]，发表年份：[年份]，期刊/会议：[期刊名]，卷号：[卷号]，页码：[页码]）按照[格式要求，比如“GB/T 7714-2015”]格式生成参考文献。

比如我输入的文献信息：

《AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review》（作者：Smith J, Johnson L，发表年份：2022，期刊：Journal of Medical Informatics，卷号：55，页码：123-145）

DeepSeek生成的GB/T格式参考文献：

Smith J, Johnson L. AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review[J]. Journal of Medical Informatics, 2022, 55(3): 123-145.

这个格式完全符合GB/T 7714-2015的要求——直接复制到论文里就行！

论文格式错误包括：字体不一致、行距不对、标题层级混乱等。用这个指令：

请检查我的论文格式是否符合[学校/期刊]的要求，要求包括：1）字体：中文宋体小四，英文Times New Roman小四；2）行距：1.5倍；3）标题层级：一级标题黑体三号，二级标题黑体四号，三级标题楷体小四；4）参考文献格式：GB/T 7714-2015。如果有错误，请指出并给出修改建议。

DeepSeek会帮你逐一检查格式错误——比如“你的一级标题用了宋体，应该用黑体三号”“你的参考文献缺少卷号，需要补充”等。

论文的“格式规范”也很重要——如果参考文献格式错误，导师会认为你“态度不端正”。用DeepSeek，你再也不用“手动调整格式”了。

不同期刊和学校有不同的参考文献格式（比如APA、MLA、GB/T），用这个指令就能快速生成：

请将这篇文献《[文献标题]》（作者：[作者名]，发表年份：[年份]，期刊/会议：[期刊名]，卷号：[卷号]，页码：[页码]）按照[格式要求，比如“GB/T 7714-2015”]格式生成参考文献。

比如我输入的文献信息：

《AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review》（作者：Smith J, Johnson L，发表年份：2022，期刊：Journal of Medical Informatics，卷号：55，页码：123-145）

DeepSeek生成的GB/T格式参考文献：

Smith J, Johnson L. AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review[J]. Journal of Medical Informatics, 2022, 55(3): 123-145.

这个格式完全符合GB/T 7714-2015的要求——直接复制到论文里就行！

论文格式错误包括：字体不一致、行距不对、标题层级混乱等。用这个指令：

请检查我的论文格式是否符合[学校/期刊]的要求，要求包括：1）字体：中文宋体小四，英文Times New Roman小四；2）行距：1.5倍；3）标题层级：一级标题黑体三号，二级标题黑体四号，三级标题楷体小四；4）参考文献格式：GB/T 7714-2015。如果有错误，请指出并给出修改建议。

DeepSeek会帮你逐一检查格式错误——比如“你的一级标题用了宋体，应该用黑体三号”“你的参考文献缺少卷号，需要补充”等。

论文的“格式规范”也很重要——如果参考文献格式错误，导师会认为你“态度不端正”。用DeepSeek，你再也不用“手动调整格式”了。

不同期刊和学校有不同的参考文献格式（比如APA、MLA、GB/T），用这个指令就能快速生成：

请将这篇文献《[文献标题]》（作者：[作者名]，发表年份：[年份]，期刊/会议：[期刊名]，卷号：[卷号]，页码：[页码]）按照[格式要求，比如“GB/T 7714-2015”]格式生成参考文献。

比如我输入的文献信息：

《AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review》（作者：Smith J, Johnson L，发表年份：2022，期刊：Journal of Medical Informatics，卷号：55，页码：123-145）

DeepSeek生成的GB/T格式参考文献：

Smith J, Johnson L. AI in Medical Diagnosis: A Systematic Review[J]. Journal of Medical Informatics, 2022, 55(3): 123-145.

这个格式完全符合GB/T 7714-2015的要求——直接复制到论文里就行！

论文格式错误包括：字体不一致、行距不对、标题层级混乱等。用这个指令：

请检查我的论文格式是否符合[学校/期刊]的要求，要求包括：1）字体：中文宋体小四，英文Times New Roman小四；2）行距：1.5倍；3）标题层级：一级标题黑体三号，二级标题黑体四号，三级标题楷体小四；4）参考文献格式：GB/T 7714-2015。如果有错误，请指出并给出修改建议。

DeepSeek会帮你逐一检查格式错误——比如“你的一级标题用了宋体，应该用黑体三号”“你的参考文献缺少卷号，需要补充”等。

很多人担心：“用AI写论文会被导师发现吗？会被判定为‘学术不端’吗？”

这里我要明确告诉大家：只要你正确使用DeepSeek，就不会有问题。关键在于“AI是工具，不是替代者”——你需要做到以下3点：

DeepSeek生成的内容是“素材”，不是“最终稿”。你需要：

• 补充自己的研究数据（比如实验结果、调查数据）；
• 加入自己的观点和分析（比如“本研究的创新点在于...”）；
• 引用自己阅读过的文献（而不是完全依赖AI生成的文献）。

比如我用DeepSeek生成了“深度学习应用”的段落，但我补充了自己的实验数据：“本研究通过对比CNN和Transformer模型在乳腺癌影像诊断中的性能，发现Transformer模型的召回率比CNN高5%”——这样的内容就是“原创”的。

正确的使用方式是：

• 用AI帮你“节省时间”（比如生成大纲、整理文献）；
• 用AI帮你“解决痛点”（比如降重、润色）；
• 自己完成“核心工作”（比如选题、实验、数据分析）。

如果你让AI“从头到尾写完整篇论文”，那肯定会被发现——因为AI生成的内容缺乏“个人思考”和“研究深度”。

如果你在论文中使用了AI生成的内容，建议在“致谢”或“方法”部分说明：“本研究使用DeepSeek AI大模型辅助完成了大纲生成、文献整理和内容润色工作”。

这样不仅符合学术规范，还能体现你的“创新意识”——毕竟AI辅助写作是未来的趋势！

看到这里，你应该已经明白：DeepSeek不是“论文代写工具”，而是“论文效率工具”。它能帮你从“低效重复劳动”中解放出来，把时间花在“真正有价值的研究”上。

我把“DeepSeek论文写作流程”总结为5步，方便你收藏使用：

1. 选题定方向：用“领域+需求”指令找创新选题，用“大纲生成”指令定逻辑框架；

2. 文献做支撑：用“摘要生成”指令快速读文献，用“综述生成”指令整合观点；

3. 写作填内容：用“段落生成”指令写初稿，补充自己的研究数据和观点；

4. 降重润色：用“学术降重”指令降重，用“润色”指令提升语言质量；

5. 格式标准化：用“参考文献生成”指令搞定格式，用“格式检查”指令纠错。

按照这个流程，你写论文的时间会从“1个月”缩短到“10天”，而且质量会更高——因为你把时间花在了“研究”上，而不是“低效劳动”上。

论文很重要，但你的身体更重要。别再熬到凌晨2点，别再对着空白文档流泪，别再因为重复率超标而崩溃——

用DeepSeek，让论文写作变得轻松一点。

现在就打开DeepSeek，输入你的选题，开始写论文吧！

（如果你不知道怎么用DeepSeek，可以搜索“DeepSeek官网”，注册后就能免费使用——亲测注册流程只要1分钟！）