怎样让AI成为你的科研超能伙伴,"科学与智能的完美结合：AI技巧助你腾飞科研之路”超有..

详细介绍

在科研道路上，AI是你的得力助手，但要告别“按键式”使用，玩点高级操作才叫潮流！本文教你怎样巧妙点燃AI潜能，科研实力Up Up！别担心，我们会让你在实验室里，不再是那个“Ctrl C，Ctrl V”的小白。跟着我们，让科研变得不再“死板”，而是充满趣味与挑战！

文章阅读分析总结

科研者每天需要阅读大量文献，AI可以通过文本分析技术，帮助科研者更快速地了解文献的核心内容，识别出关键词、主题和研究方法。进一步，AI还能够自动生成文章摘要，让科研者更快速地筛选和理解文献，提高信息获取的效率。

1. Paper Digest

Paper Digest是东京理工大学文献计量学专业的 Yasutomo 和 Cristian 两位研究人员的智慧结晶。

网站地址：https://www.paper-digest.com/

Paper Digest的使用方法非常简单，进入网站后，可以找到文献阅读的输入栏：

图1 PaperDigest

在输入栏中输入文献的DOI，然后点击“Digest”按钮即可，需要注意的是如果使用DOI进行分析的话，输入文献是要OA（Open Access）才行，非OA的不可以。

分析完成后，主要会从两个方面反馈文章的内容，“What this paper is about”部分概述了本篇文献的主要内容是什么；“Whatyou can learn”部分说明了我们可以在文章中学到什么。

2. PAPER DIGEST

将写综述的任务交给人工智能是一种什么体验？PAPERDIGEST就是这么一款基于人工智能方法自动生成文献综述的在线工具。

网站地址：https://www.paperdigest.org/

图2 PAPERDIGEST

“Literature Review”能够帮助科研者自动生成文献综述。与之相对，我们有“Search Console”作为文献检索工具，虽然也可用于文献检索，但相对而言，其功能和文献覆盖面较为简单。因此，我们更建议在进行深入文献检索时使用专业的文献检索数据库。

在使用“Literature Review”时，我们首先点击该功能按钮。在打开的搜索框中，可以输入相关的检索关键词，以“COVID-19”为例。在搜索框左侧的“Area”下拉菜单中，我们可以选择所在的领域，以便更准确地定位相关文献。在搜索框下方，有一个日期范围选择，包括“Past Year”、“Past 5 Years”和“Any time”。选择完相关参数后，点击检索按钮，系统将自动生成并呈现出符合条件的文献综述结果。这个过程使得科研者能够便捷地获取并总结最新的研究动态，为科研工作提供了高效而便利的途径。

图3 Literature Review

在分析结果页面的“RelatedWork（Past 5 Years）”部分，PAPERDIGEST搜索到2020年的8篇文章，除了标题、作者、期刊等文献的基本信息，也标注了每篇文献的影响因子。只需点击文献条目即可跳转到文献来源处查看文献。

图4 Related Work

“Summary of theRelated Work”部分对搜索到的文献进行了总结，并且每句描述都标注了引用的文献，可以作为撰写文章综述时的参考。

图5 Summary of the Related Work

3.催化剂加（Researcher Copilot）

网站地址：https://www.researchercosmos.com

「ResearcherCopilot」是一款强大的AI科研助手。

它基于大型科研领域全学科语言模型「Ultron」，整合了十亿级学术基础数据，包括论文、学者、会议、图表、公式、专利、基金等多种数据类型。

Researcher Copilot 同样支持多种学术生产场景，可以对已有文段进行总结、强化描述、专业语法检查、学术问答和学术写作等等，人机协同创作，激发科研灵感，加速学术生产进程。

此外，Researcher Copilot还推出了多个学术知识阅读辅助工具，包括多维关键词、文献简章和科研星图。这些工具有助于用户快速完成学术信息的结构化和系统化阅读。其中，“文献简章”是基于Ultron平台的价值信息智能整合工具，能够系统化识别提取论文信息，按照学者、摘要、结论、主体内容、学术图片、学术表格、学术公式、引用文献和科研支持等模块化的体系结构精炼文献内容，帮助研究者快速了解论文的深度。

科研星图提供了一种崭新的学术信息降维阅读方式，通过对单篇论文、学者、关键词等进行全网维度的信息挖掘，将基础元信息、内容主体、作者社交关系网络、图表公式、关联数据和科研支持等所有研究必备信息汇聚于一张图谱之上。这种方式轻松实现了“一图在手，创新我有”的学术信息获取和创新过程。

智能写作与文笔润色

AI不仅可以辅助科研人员进行实验和数据分析，还可以成为文笔上的得力助手。通过自然语言处理技术，智能写作助手能够检查文献、论文和报告中的语法错误、表达不准确之处，并提供修改建议，使得科研成果更加通俗易懂和专业。

除了传统的直接在网页端向ai提问，你也可以自己编写一个程序，通过调整AI参数向ai发起更加详细的文笔润色要求：

以chatgpt为例子

1. 准备工作：

确保你有一个OpenAI GPT模型的API密钥，这是使用ChatGPT的前提。

2. API请求：

使用编程语言（如Python）发起HTTP请求，将文本发送到ChatGPTAPI，并获取生成的AI回应。以下是使用Python的示例代码：

3. 智能写作：

将你想要拓展的文章或段落作为输入，将其传递给ChatGPT，获取AI生成的文本。你可以通过不断迭代这个过程，逐步完善你的文章。

4. 文笔润色：

将你已有的文本传递给ChatGPT，获取AI改进后的文本。这可以用于提升语法、修正拼写错误或优化句子结构。

5. 参数调整：

根据需要调整参数，以获得更符合期望的文本生成效果。如：

max_tokens：限制生成文本的最大长度，以防止输出变得太冗长。

Temperature：温度参数影响生成文本的创造性和随机性。

top_p（或 nucleus）：控制生成文本的概率分布，仅保留累积概率高于设定阈值的最高概率标记。

frequency_penalty和 presence_penalty：分别用于惩罚生成文本中频繁出现的词语或提高生成文本中低频词语的权重。

stop_sequences：指定一组停止生成文本的标记序列，可以是单个词语或短语。

temperature_decay：控制temperature 随时间的衰减速度，可以使生成文本逐渐趋向于更保守的风格。

这些参数的使用可以根据具体任务和需求进行调整。这里仅列举部分参数更多的参数可以在openai的api端口查询页面了解。通过灵活组合不同的参数，你可以更细致地控制 ChatGPT 的生成效果，使其更好地适应你的应用场景。

6.注意事项：

ChatGPT生成的文本可能有时不够准确或不符合特定要求的上下文，需要在使用时进行适度的人工检查和修正。

部分期刊可以会限制含有AI生成内容的文章的采用，请确保你的内容符合相关期刊的要求。在使用API时，确保妥善管理API密钥以及对请求和响应进行适当的处理。

AI绘图助手

科研领域常常需要绘制复杂的实验图表，而AI可以在此方面提供巨大的帮助。利用图像生成算法，AI能够根据实验数据自动生成优美、易读的图表，省去科研人员手工绘制的烦恼，同时提高图表的美观度和表达能力。目前AI绘图在科研领域主要有两个方向的应用：

1.原理图、模式图的绘制：

通过StableDiffusion等AI绘图软件。调整比较关键的几个参数是提示词(prompts),负面提示词（Negative prompts）,生成迭代步数（Steps），图文相关性（CFG Scale），采样算法（Sampler），随机种子（Seed）等。还有运用重要的插件ControlNet即可完成原理图的初步绘制。

图6 ai创作的原理概念图

图7 ai创造的原理说明图

利用AI绘制原理图具有明显的优势。首先，其画图效果能够超越那些美术基础较为薄弱的个体，这意味着即便缺乏美术技能，用户仍能制作出精致、美感极强的图片。其次，操作性很强，无需大量学习和练习画图软件的知识，使得使用起来非常便捷。

然而，这种方法也存在一些局限性。首先，出图效果会受到种子和参数的影响，因此在前期的挑选工作可能会比较繁琐。其次，一些小细节难以精准控制，有可能在只有部分画得很好的图中产生一些浪费。最后，由于大部分论文需要加入说明文字，因此可能需要借助PS等修图软件进行修改，这一步骤可能稍显繁琐。

总体而言，使用AI绘制原理图的优势在于其便捷性和高效性，但用户在使用过程中需注意局限性，尤其是在图形细节和文字处理方面可能需要额外的注意和处理。

2.图表绘制：

ChatGPT可以通过编写Python、matlab等代码实现绘图功能。

你可以向AI提问：

1. Q:1 / 1 【将数据直接粘贴】利用以上数据帮我画图，图表类型由你确定，请务必美观恰当，满足投稿需求。

以下为AI回复:

图8 ai根据数据绘制的图表

运行代码后，我们发现获得了如上图像

AI绘制数据表格在提高效率和准确性方面有显著优势，但在一些复杂和创造性要求较高的场景中仍需结合人工审查和设计。相信随着技术的进步，AI在数据表格绘制领域的应用将继续发展，为用户提供更多便利。

总结

本文旨在分享一系列超有用的AI使用小技巧，助力科研者在研究旅程中越飞越高。

作为这篇文章的作者之一，我们坚信AI技术的不断发展将为科研领域带来革命性的变化。在撰写这篇文章的过程中，我们也亲身体验到AI的卓越之处。AI不仅仅是我们的合作工具，更是在文章创作中提供了宝贵的灵感和建议。AI的参与为我们的探讨增色不少，展现了其在科研领域的广泛应用潜力。

通过分享这些AI小技巧，我们期望激发更多科研者去探索、应用和创新。正如文章所言，科学与智能的结合并非遥不可及，而是我们正在迈向的未来。我们深信，这些小技巧将成为科研者们攀登科学高峰的得力工具，助力科研事业更上一层楼。

在这个充满智能化可能性的时代，我们欣喜地见证AI技术在科研领域的无限潜力。希望这篇文章为大家提供了有益的启示，引领科研者们勇攀科学高峰，共同迎接科技的飞速发展。未来，让我们继续携手，共同推动科学与智能的融合，开创更加辉煌的科研未来。

本文作者：

人类：赵子荣

AI：Chatgpt、文心一言、Claude