一、引言

 

       生成式人工智能在学术研究中的应用日益广泛，为研究人员提供了多种提升生产力和创造力的工具。对于硕士生、博士生以及教职研究人员而言，先进的人工智能模型和研究工具能够显著优化科研过程的各个阶段，包括文献综述、数据分析和学术写作。本文介绍了几种先进的人工智能模型，如OpenAI 的GPT系列、Anthropic的Claude模型和谷歌的Gemini模型，这些模型在支持研究思路探索、提供分析支持以及提高写作清晰度与连贯性方面表现卓越。此外，本文还探讨了如Elicit、Consensus和SciSpace等人工智能研究工具，这些工具有助于研究人员进行文献检索、学术论文总结以及研究成果整理。通过深入了解并有效利用这些技术，研究人员可以显著提升研究效率，深化洞察力，并提高学术工作的整体质量。

 

 

 

 

       在学术研究中，GPT-4o是OpenAI提供的最先进的模型之一，显著提升了研究过程的效率。该模型在文献综述中表现出色，能够总结文章、进行高级数据分析，并帮助整理复杂信息。研究人员可将整篇论文的PDF文件上传至GPT-4o中，并提示模型进行内容解释，以迅速掌握核心观点。GPT-4o的一大特点是能够同时处理较大文本和视觉输入，为用户提供丰富背景信息和精准回复(OpenAI, 2024)。它扩展的上下文窗口允许在单个会话中整合和引用多种信息模态——包括文本、图像，以及即将支持的音频，这在综合多样信息时尤为重要。此外，GPT-4o的视觉能力使研究人员能够分析研究材料中的视觉元素，如图像、图表和截图，从而加深对复杂数据的理解。通过辅助文献综述的梳理和提供全面的分析，GPT-4o成为研究人员的一个宝贵工具，为进一步探索和发展研究思路及项目奠定了坚实基础。

 

 

 

图1 Claude 3.5 Sonnet

 

       Claude 3.5 Sonnet是Anthropic实验室最新发布的模型，旨在提升推理、编码和安全性能。该模型在多项基准测试中超越了前代模型和竞争对手，因其先进的推理能力、强大的编程熟练度及改进的安全特性而著称。Claude 3.5 Sonnet的“Artifacts”功能使数据处理更加高效，图1展示了 该功能的用户界面，呈现了学生各科考试成绩的分析仪表板。该模型能够以互动且直观的方式展示复杂数据。例如，在数据处理时，Claude会在屏幕右半部分打开一个专用区域，允许用户在这个区域内更直接地与数据进行互动。该专用区域支持基于用户提示实时追踪Claude数据输出的变动，实现与数据的动态交互。这一功能使研究人员能够立即观察数据变化，从而提高分析过程的效率与准确性(Anthropic, 2024)。该特性显著提高了模型在研究中的可用性，通过在同一平台上实现无缝编辑和数据可视化。

 

       尽管Claude 3.5 Sonnet在功能上与GPT-4o相当，但在可处理的文档格式、数量和大小方面，Claude 3.5 Sonnet相较于GPT-4o存在一定的局限性。例如，Claude 3.5 Sonnet在处理大型PDF文件或同时处理多个文件时可能会遇到困难，而GPT-4o能够有效执行这些任务。此外，Claude 3.5 Sonnet 的请求速率限制较 GPT-4o ，更为严格。请求速率限制是指在一定时间内，限制用户向服务发送请求的数量。对于 Claude 3.5 Sonnet，这意味着用户在与模型交互或进行查询时，次数会受到一定的限制。对于需要持续或大批量处理数据的用户来说，这可能会成为一个瓶颈。相比 GPT-4o，他们可能更快触及请求限制。尽管如此，“Artifacts”功能的用户友好性和便利性仍然构成显著优势。

 

 

       谷歌最新的 AI 模型 Gemini 1.5 Pro 具备突破性的 100 万个词元上下文窗口。在人工智能语言模型中，上下文窗口指模型在处理信息或生成响应时能够同时考虑的文本量，代表了模型在单次交互中的“记忆”容量。这一进步显著超越了之前的限制，使研究人员能够在单次输入中上传前所未有的大量数据，进而实现以往难以进行的复杂多模态分析。值得注意的是，即使上下文窗口扩大，Gemini 1.5 Pro 依然能保持较高性能。在“大海捞针”（Needle In A Haystack）评估中，Gemini 1.5 Pro 表现出色。该测试能够评估一个模型在大量文本中定位特定信息的能力。Gemini 1.5 Pro 在 99% 的情况下能够精准识别出嵌入文本，即便在其最大上下文窗口容量下，仍然维持此高精度水平 (Pichai & Hassabis, 2024)。 尽管Gemini 1.5 Pro在上下文窗口容量方面表现优异，但在推理、编程和对指令的关注度等方面，它的表现略逊于GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。然而，其扩展的上下文窗口和视频上传能力提供了独特的优势。该功能使Gemini 1.5 Pro特别适用于需要处理长文本、大规模数据集及多媒体内容的研究人员，尤其对需要将多媒体数据整合到分析中的研究人员而言，提供了独特优势。例如，参与包含文本和视频数据项目的研究人员可以在统一框架内更有效地分析不同的数据类型。

 

       虽然GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等先进AI模型显著提升了研究过程，但当它们与专门的AI研究工具结合使用时，其全部潜力得以更充分发挥。这些工具旨在满足研究工作流程中的特定需求，如文献发现、数据提取和研究结果整理。通过将这些AI研究工具整合到研究实践中，研究人员可以做出更明智的决策，并从数据中提取更深层次的见解。接下来的部分将介绍三种强大的AI研究工具——Elicit、Consensus和SciSpace——每个工具均有其独特功能，可在研究过程的不同阶段发挥作用。

 

 

 

 

       Elicit AI作为一款强大的研究助手，凭借其多种功能提升研究过程的效率。该平台以笔记本为核心，提供三种主要的数据交互方式：“查找论文”、“从PDF中提取数据”和“概念列表”(Elicit Support, 2024)，如图2所示。

 

 

 

图2 Elicit用户界面

 

1. 查找论文

 

      该功能充当高级搜索引擎，专门用于研究问题。用户可在界面中输入特定研究查询，非常适合探索新兴问题和主题。Elicit会生成一个笔记本，并搜索与查询相关的研究论文。用户能够查阅顶级论文的摘要，获取相关信息的精要概况及其参考文献。通过点击这些参考文献，用户可以直接访问相应的论文以进行更详细的阅读。此外，Elicit还提供论文列表和摘要概览，并支持论文的排序和筛选，使用户能够精确定位最相关和最有价值的研究成果。

 

2. 从PDF中提取论文信息

 

       这一功能特别适用于那些已有研究论文的PDF文件并希望深入了解文献的用户。用户可以将论文上传至Elicit库中，并选择欲进一步分析的文献。通过该工具，用户能够通过提出具体问题，对论文数据进行详细检查，从而深入理解其内容。

 

3. 概念列表

 

       该功能对进入新领域或探索现有研究新分支的研究人员尤为宝贵。概念列表提供研究领域的概述，确保全面覆盖所有相关概念。在过去，全面了解某一研究主题需耗费大量时间进行阅读。借助Elicit，所有关键信息都以清晰简洁的表格形式进行系统化呈现，便于研究者全面把握研究领域的全貌。

 

 

 

图3 Consensus用户界面

 

       如图3所示，Consensus是一款专为有明确研究问题的学者设计的工具。用户只需输入研究问题，Consensus便会生成一份初步综述，汇总相关论文的主要发现(Consensus, 2024)。这份综述为研究者提供简明扼要的文献分析概览。此外，Consensus还提供由ChatGPT驱动的Copilot功能，为用户带来额外洞见。通过呈现每一篇论文如何回应用户提出的问题，Copilot为用户提供深入且多角度的研究视角，充分体现了Consensus的强大功能。

 

       Consensus还以参考卡片的形式提供查找结果，每张卡片包含研究类型、引用次数和影响力等相关信息，有助于评估其相关性和实用性。这些卡片如同研究的简明快照，帮助研究人员快速评估每篇论文在特定研究问题中的相关性和实用性。Consensus计量表特别适用于解决是非问题，提供研究领域中普遍共识的清晰概览。基于研究类型的AI过滤功能，如元分析、系统综述、随机对照试验（RCT）、非RCT试验和观察性研究，进一步细化了Consensus计量表的结果，提供更为精确的见解。

 

       此外，Consensus可以无缝集成至Zotero等文献管理工具中，便于在Word或其他文字处理软件中轻松引用。结果由SciScore提供支持，不仅显示期刊的H指数或影响因子，还评估期刊的严谨性，确保论文来源的可靠性。

 

 

 

      如图4所示，SciSpace结合了Elicit和Consensus的元素，构建了一个多功能的研究查询平台。在输入问题后，SciSpace会生成与之相关的前五篇论文的摘要，并提供一张表格，详细列出了摘要中引用的文章以及其他相关论文。这样的结构化呈现方式便于高效的审阅和分析。

 

       用户可以将感兴趣的论文保存在“我的文库”中，以便轻松访问和参考。此外，用户还可以将PDF文件上传到文库中，并选择特定类型的数据进行提取。SciSpace的一大特色是基于OpenAI的ChatGPT技术开发的Copilot功能，它作为智能研究助手，能够回答用户针对上传PDF文件内容提出的问题，提供详细解释、摘要和见解。Copilot功能分为标准版和高级付费版，以满足不同用户的需求。Copilot功能允许用户通过高亮论文中的特定句子，并在侧边栏中调用Copilot来生成针对高亮内容的解析。这种交互式方法有助于研究人员深入探讨和理解相关的研究内容。

 

       综观这些AI辅助研究工具，我们可以看到它们各具特色，能够满足学术研究过程中的不同需求。OpenAI的GPT-4o在处理多样化研究材料方面表现出色，不仅提供全面的文献摘要和先进的数据分析，还具备整合文本和图像等多模态信息的能力。Anthropic的Claude 3.5 Sonnet以其卓越的推理和编程能力著称，尤其是其独特的'Artifacts'功能，支持数据的实时操作和可视化。谷歌的Gemini 1.5 Pro虽然在推理和编程方面略显逊色，但其100万词元的庞大上下文窗口和多模态分析能力，使其在处理大规模数据集的研究中展现出独特优势。

 

       在研究工具领域，Elicit为用户提供了一种便捷高效的方式来检索、提取和概念化研究材料。Consensus通过其Copilot功能将研究发现总结为简明摘要并提供深入见解，这对于需要快速获取特定问题答案的研究人员尤为有益。SciSpace整合了Elicit和Consensus的优势，构建了一个既支持摘要生成又能与研究论文进行深度交互的平台。在应用场景方面，Elicit适合深入探索新研究领域，Consensus在梳理研究领域共识时提供清晰而精准的信息，而SciSpace则采用平衡策略，既能进行宏观概览，又可进行微观分析。

 

       总体而言，这些工具使得研究人员能够更加高效处理和深入理解学术文献，每种工具为研究工具集贡献了独特价值。考虑到这些工具的动态特性及其不断演进的功能，建议研究人员根据具体研究需求，对这些工具进行自行评估和选择相应工具。

 

 

 

 

1. Anthropic. (2024, June 21). Introducing Claude 3.5 Sonnet. Retrieved August 5, 2024, from https://www.anthropic.com/index/claude-3-5-sonnet

 

2. Anthropic. (2024). Claude AI platform. Anthropic. https://claude.ai/

 

3. Consensus. (2024). How it works & Consensus FAQ’s. Retrieved August 5, 2024, from https://consensus.app/home/blog/welcome-to-consensus/

 

4. Consensus. (2024). Consensus AI platform. Consensus. https://consensus.app/

 

5. Elicit Support. (2024). Building your first notebook. Retrieved August 5, 2024, from https://support.elicit.com/en/categories/123777-getting-started

 

6. Ought. (2024). Elicit AI platform. Elicit. https://elicit.com/

 

7. OpenAI. (2024, May 13). Hello GPT-4o. Retrieved August 5, 2024, from https://openai.com/index/hello-gpt-4o/

 

8. Pichai, S., & Hassabis, D. (2024, February). Our next-generation model: Gemini 1.5. Google. Retrieved August 5, 2024, from https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/#performance

 

9. SciSpace. (2024). SciSpace platform. SciSpace. https://typeset.io/