目录

【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:

本文是转载文章,点击查看原文
如有侵权,请联系 xyy@jishuzhan.net 删除
相关推荐
金能电力3 分钟前
金能电力领跑京东工业安全工器具赛道 2025年首季度数据诠释“头部效应”
人工智能·安全·金能电力安全工器具
WSSWWWSSW7 分钟前
神经网络如何表示数据
人工智能·深度学习·神经网络
多吃轻食35 分钟前
Jieba分词的原理及应用(三)
人工智能·深度学习·自然语言处理·中文分词·分词·jieba·隐马尔可夫
dragon_perfect1 小时前
ubuntu22.04上设定Service程序自启动,自动运行Conda环境下的Python脚本(亲测)
开发语言·人工智能·python·conda
by————组态2 小时前
低代码 Web 组态
前端·人工智能·物联网·低代码·数学建模·组态
凡人的AI工具箱2 小时前
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天:生成对抗网络进阶(一)
人工智能·pytorch·python·深度学习·学习·生成对抗网络
爱的叹息2 小时前
人工智能应用开发中常见的 工具、框架、平台 的分类、详细介绍及对比
人工智能·分类·数据挖掘
LIUDAN'S WORLD2 小时前
YOLOv3实践教程:使用预训练模型进行目标检测
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉
OpenCSG2 小时前
Kimi-VL:开源多模态视觉语言模型的崭新突破
人工智能·语言模型·自然语言处理
LIUDAN'S WORLD2 小时前
YOLOv2 快速入门与核心概念:更快、更准的目标检测利器
人工智能·yolo·目标检测