【开发工具】科研开发中的主流AI工具整理及如何使用GPT润色英文论文
一、主流AI工具
AI技术发展至今已经逐渐成熟,并可以取代一部分科研和开发中的简单工作,并为复杂工作提高辅助,除此之外也是更高级的信息检索工具。熟练掌握 AI 工具在当前市场理应具有竞争优势,目前笔者在科研和开发中接触过AI工具的使用体验整理如下:
1. 通用对话工具
-
DeepSeek
使用体验:推理能力突出,适合大部分科研场景,且对提示词的要求较低,似乎是通过对问题的解析分类递交到内部封装的各种专家,从而有更好的推理和生成效果。
使用局限:官网经常网络繁忙,但可以通过其他AI平台接入解决;文件读取有字数限制,无法解析复杂代码或文本;复杂问题的思考时间过长无法给出回答。 -
腾讯元宝、问小白
使用体验:接入了DeepSeek R1,不会遇到网络问题且免费使用。
使用局限:但是他们自身的大模型,如腾讯的混元大模型主要优势在于内容创作,因为接入了公众号文章等资源,元石大模型偏向日常搜索,在科研和开发中的使用体验不如其接入的DeepSeek R1。
- 豆包(字节跳动)
使用体验:问题的响应较快,适合提问简单问题,如概念、术语等;文献阅读功能非常好用,会生成中英文对照版本且翻译更准确;客户端的一键唤起功能可以比较快速地提问简单问题;文件上传功能方便,且会有云盘记录。
使用局限:语文不太行,即使有提示词,写文字段落时的表达也明显浮夸或口语化,学术性和专业性不足。
-
ChatGPT
使用体验:英文很好,适合用于英文写作,润色英文段落比较地道。
使用局限:免费版本目前觉得越来越懒,疑似算力限制,在开发问题的解答上不如国产大模型。 -
通义千问(阿里)、文心一言(百度)
使用体验:曾经先后作为国内最好用的大模型。
使用局限:目前在学术和开发用途上并未有突出优势。
2. 垂直领域工具
-
Cursor(编程)
使用体验:类似于vscode的代码编辑器界面,可以对整个工程代码进行解析和问答,Claude模型在编程方面也是更好用。
使用局限:已经有常用的编辑器再使用Cursor会有些冲突,只是偶尔需要全局提问时候用一下。 -
Kimi(长文本处理)
使用体验:有同门说体验不错,个人没有选择。
使用局限:PPT生成功能一言难尽,比较粗糙。 -
秘塔AI搜索(知识管理)
使用体验:加强版的AI搜索引擎,输出有条理性的检索内容。
使用局限:对话不能被自动保存,比较不习惯。
二、AI提问技巧:以论文润色为例
1. 背景说明法
通过【topic】【discipline】构建学术场景,触发AI的领域适配机制(如自动调用Nature/Science语料库)
I’m writing a paper on 【topic】 for a leading 【discipline】 academic journal. What I tried to say in the following section is 【specific point】. Please rephrase it for clarity, coherence and conciseness, ensuring each paragraph flows into the next. Remove jargon. Use a professional tone
2. 段落衔接指令
“clarity, coherence, conciseness” 精准对应学术写作三大痛点,比通用型指令效率提升很多;“clarity and logical flow”能激活GPT的篇章结构分析能力,避免逐句修改的碎片化问题
Please help me polish the paragraph in the Design section of journal article to enhance its clarity and logical flow:
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