现在想和大家分享的主题是如何运用AI来进行论文的阅读和写作 基于这个提高科研效率。
这次的教程大体上是的话在…方面初学者而设计 就…而言广大的科研人员除此之外除此之外即将开始毕业答辩准备阶段的大学生和研究生来说都十分适合。你是否有时候会碰到这些问题：文献搜索不够全面或是面临太多文献不知道从何读起 感到对大量文献进行归类整理无从下手 在阅读英文材料时速度很慢理解起来有难度对着数据一头雾水不知道怎样开始分析并且还有别的并且还要去花时间学习编程技巧到了撰写文章的环节动不动就不清楚怎样表述才符合学术语言的要求 尤其是假设在创作英文论文上更加难上加难 每次写出来的段落并且还需要请国外同行来做验证或修改。但有了GPT-4这样强大的AI工具之后 这些痛点便能做到得到有效的解决。
一关于所需工具
-
秘塔AI搜索 -
ChatGPT网址：https://chat.aihu168.com -
Claude网址：https://4a.al/ai
接下来的内容将基于秘塔AI搜索和Claude进行演示。
二用AI帮完成文献检索
这一部分最让人头疼的就是信息太多杂乱无章。当研究人员我们得先把已有的文献读透 但面对成千上万的资料 且数量并且还在不断增加令人压力山大。这时候利用AI工具帮忙简直成了必需品。
推荐工具：秘塔AI搜索
试试用这句关键词搜索：ChatGPT对教育的影响
秘塔AI搜索的特别是之处重点在他具备一种叫做RAG结合检索和生成的技能不只有帮你搜到外面的相关资料 并且还可以让把这些信息先做个初步整理。
顺便说一句默认情况下他是在整个互联网大海捞针。就为这个专注学术内容我们可以切换到学术模式里面有简洁深度和研究三种风格供你挑选。
打个比方就像你翻箱倒柜找资料 AI好比那位帮你有条不紊整理书籍的朋友不单单只有节省时间而且可以避免错过重要信息。特别是是在大量文献像潮水一样涌来的时代巧用工具带动效率这确实是咱们研究路上的大救星。
嘿你瞧这简洁模式他可就只给出三段内容担任回答哦 并且还会把参考文献的出处给标得明明白白。当你把鼠标移到那参考文献上的时候呢文献题目作者摘要发表时间引用次数另外期刊信息 那就都一目了然地展现在你眼前啦 这设计有没有挺贴心的？
这里有个小妙招哦想知道一篇论文值不值得参考？那你可得瞅瞅作者咋样期刊靠不靠谱引用次数多不多另外他是哪年发表的呢！这几点可都是判断论文价值的关键呢你说有没有？
再来聊一聊这深入模式哈跟简洁模式比起来他参考的论文那就多了去了 况且并且还会拓展出好多关联内容呢。比如应用方面可能可能存在着的风险会遇到的挑战另外学术诚信问题不光如此配得上的解决办法等等。这深入模式就像是把知识挖得更深更广了 可以让你可以了解到更多背后的东西 这难道不正是做研究需要的那种深度摸索摸索精神吗？
不过呢并且还有别的个反常识的观点哦 有时候看似简单的简洁模式 说不定在某些紧急情况下 比那看似全面的深入模式另外可以快速解决你的燃眉之急呢 毕竟简单直接也是一种别样的力量呢！
研究模式下我们详细讨论了问题.我们考察了生成信息是否准确.我们观察了AI对学生批判性思维的影响. 我们提出了具体改进建议. 参考文献数量由20篇增至69篇.
三AI辅助文献阅读.
你不可以直接把AI整理的内容成为文献回顾.
他输出的大部分是文献摘要.他压缩了文章内容.无法完整展现论文所有细节和贡献.
我们需要深入了解自己感兴趣领域的知识. 这样才能为选题打下扎实基础.
在学术研究过程中文献阅读效率问题值得深入探讨。许多研究者在实际操作中面临两个典型困境：文献处理耗时长且关键信息提取困难。为解决这一问题可以借助KimiChat这一自动化工具来分析学术文献。
-
获取目标文献后走通Claude生成简明摘要。
工具链接：https://chat.aihu168.com
初始查询指令：请概括该文献的核心内容
-
对AI生成的内容进行全面核实
直接采纳机器生成的结果存在着一定风险 必须并且还有原文进行交叉验证。为保证分析结果的准确性 建议使用回溯验证方法。
进阶验证指令：请基于原文具体章节标明页码范围或段落编号 逐项验证您提供的结论
先说点实在的想要真正搞懂一篇论文 不重点在你刷了多少遍摘要 而主要在你能不能把他扒个底朝天结论贡献此外那些欲说并且还休的局限性都得门儿清。就跟我当年苦读博士论文一样想当年我也是个就为这个模型跑崩而彻夜难眠的苦逼青年啊 恨不得把每个字都嚼碎了咽下去。
-
扒论文第一步揪出结论捋清贡献认清局限性。
比如要拷问AI老伙计这篇论文到底说了啥？核心观点是what？拿着原文来佐证别跟我整虚的别到时候给我整段子我要的是干货！并且还要告诉我这段话藏在哪旮旯里。直接上家伙
让数字助理把结论揪出来另外拿原文当证据并且还得标明出处看看这AI有没有真下了功夫 并且还是只会耍嘴皮子。这好比警察破案光有嫌疑人供述并且还不够得有物证人证铁证如山才行！不能因为一个AI看起来很聪明就很相信数据来源同样重要啊得得好好甄别。
搞定了结论咱继续刨坟论文的贡献是啥？得让这数字助理把论文的创新点价值通通抖搂出来同样要他拿着原文当挡箭牌不对是当论据。比如这么发问兄弟这篇论文都做了哪些牛逼闪闪的事情？用论文里的原话来证明具体在哪一页哪一行别给我瞎编啊我可是会grep的！不能像挤牙膏一样每次说一点要一次到位这样才能方便理解全局内容嘛。
这篇论文有啥限制？拿原文当证据顺便指出原文在哪儿。
-
用AI看懂论文里的图表。
帮我弄明白这篇论文里的图表啥意思一个接一个地解释。用原文当证据并且还得说清楚原文在哪个位置。
好了搞定那些枯燥的图表解读后看AI连图表可以逐个给你捋清楚！厉害吧？我们再来聊聊论文本身。
读论文嘛最头疼的就是抓核心结论和作者到底想讨论些啥对不对？以前呐我得吭哧吭哧翻好几遍 生怕漏了什么关键信息。现在？嘿简单多了！我直接跟AI小助手说：给我把这篇论文的结果和讨论好好盘盘清楚用原文作证哈顺便告诉我这些内容在原文的哪个犄角旮旯能找到。
结果你猜怎么着？他刷刷刷就给整出来了！
光看懂并且还不够劲儿 我并且还想着用这篇论文的发现来搞点事情比如讲那些研究里头并且还没解决的坑也就是所谓的研究差距这可是我们做新研究的绝佳切入点啊！
我就给AI提了个小目标：听着我现在有个大计划就是要彻底扫除ChatGPT在高等教育里可能带来的那些偏见。就着这篇论文给出的研究成果和应对法子 咱们能漂漂亮亮地把这事儿办成吗？老规矩拿原文说话指明出处！
要知道这一种的问题假设自己硬啃原文去找答案那就真是大海捞针！
找到了坑接下来就该琢磨着怎么填坑了有没有？这个时候就得看看基于这些发现提出哪些新的研究点子才最靠谱最有搞头。
所以啊我又让AI帮我参谋参谋：基于上面聊到的那些研究空白 假设我要捣鼓出个新选题 你觉得哪个方向胜算更大？麻利儿地给我憋出三个选题来再好好分析分析给我比划比划哪个最有戏！
这类的头脑风暴的时候 旁边有个不添乱并且还巨能干的智囊感觉不要太爽！
瞧这么一来一回一篇干巴巴的论文就在咱们的引导审视和掌控下轻轻松松地读完了。再也不用像以前那样埋头在文献堆里翻江倒海查到头昏眼花啦！真香！