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文献如海,数据如山。每个科研工作者应该都很渴望拥有一种超能力,迅速洞察研究领域的最新动态,精准定位研究方向,高效完成从实验设计到数据分析,再到论文撰写与发表的全过程。
ChatGPT应用商店里的Scholar GPT,专为科研人员打造的智能小助手,评分4.2,在很长一段时间霸榜热门GPTs行列,可以毫不夸张的讲,它真会让人产生一种“身披混天绫、脚踩风火轮、手握乾坤圈“的爽感。不信?那我们就来和它过过招吧。
小板凳坐稳,敲黑板啦。我们先说说它的3项绝杀技:
1. 文献精准检索:不需要复杂AI指令,就一句话,Scholar GPT就能帮我们实现从2亿+篇学术文献/专利精准匹配检索指定主题文献。这些文献收集于Google Scholar、PubMed、JSTOR等。
2. 数据分析及可视化:是的,你没看错,它除了查阅解读文献、撰写文章这些生成式AI最擅长的能力外,它内置了Python库可实现数据分析和图表绘制。
3. 参考文献插入功能:在论文写作过程中,需要给写好的内容添加参考文献,如果你找不到对应内容引用的文献,Scholar GPT又来救场了,只要输入写好的内容给它,规规整整帮你搞定(详见后文演示)。
接下来我们就实操演练一下吧~
进入Scholar GPT对话模式
Science Technology
进入ChatGPT首页,点击“探索GPT”,搜索Scholar GPT,如下图红框所示。
选择“Scholar GPT”后,点击“开始聊天”。
为了全面了解它的功能,先让它来做个自我介绍,输入指令及回复如下:
文献精准检索
以我最近刚接触了解的研究方向《MRD在肿瘤早筛领域的应用》为例演示一下
注意:高质量文献都是英文,所以这里不管我的英文多蹩脚,也要使用English,不然检索出来都是中文文章,而且多数都是博客公众号上面的内容。
在这里,Scholar GPT输出了11篇文章(截部分图展示),并且给出了文章内容概要和原文链接(这点很重要,便于我们核查内容的真实性,这也是Scholar GPT表现出色的地方,如果直接使用ChatGPT,它经常给出无效连接)。
如果看英文吃力,让它翻译成中文即可。针对感兴趣的文章,可以进一步让它解读文献要点。
数据分析及可视化
Science Technology
在数据分析和可视化方面,我除了让它自由发挥,输出折线图外,还让它绘制了瀑布图、火山图,整个过程它不仅给出了案例的数据结构、Python代码,还输出了对结果的解释(真的是有模有样,一板一眼)。
3个测试输出的代码直接复制运行,0 Error(s),0 Warning(s),都不带返修的,真的很丝滑。
再插一句题外话,有了GPT,编程语言的学习门槛真的很低很低了。哦,不对!还有门槛吗?
辅助论文撰写
Science Technology
在借助AI辅助论文的撰写环节,特别注意两点,指令写得足够清晰和警惕GPT一本正经胡编乱造,这都需要我们先对一个研究领域有足够的了解。
另外,还有一个核查输出内容可靠性的小技巧是,让它标注内容的引用的文献,便于我们核查内容的真实性。下图展示指令清晰的提示词模板以及Scholar GPT输出的结果。
我们可以看出输出的内容水准还是不错的,除了完美实现了要求部分的内容,而且还围绕“MRD+早期筛查 “在第一段的最后部分以及第三段输出了相关内容,让整体的结构和逻辑变得更完整。
参考文献插入
Science Technology
接下来就可以让Scholar GPT给上面输出的内容插入参考文献,输入指令“给以上内容插入参考文献“。
到此,演示结束~
Tips
使用AI工具优先选择某一个细分领域经过调教与预训练好的GPTs,不需要复杂的指令,效果更好。比如,这里我们没有直接使用ChatGPT,而是基于ChatGPT开发的Scholar GPT。
使用ChatGPT需要科学上网,如果无法使用ChatGPT,也可以选择国内的AI工具,如Kimi、智谱清言等,优先选择里面的科研助手相关智能体,但目前整体效果不如ChatGPT。
对于AI工具输出的内容质量,除不同大模型性能有差异外,输入指令,也叫提示词(Prompt)有很大的关系,可以先了解写提示词的一些技巧。
所有AI工具角色是智能助手,不要完全依赖其输出的内容,注意内容质量的甄别。
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