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随笔书之06——大语言模型助力科研全流程:从创意到专利、论文、项目的智能协作 精选

已有 7726 次阅读 2025-2-16 19:30 |系统分类:科研笔记

随着人工智能的迅猛发展,大语言模型(如美国的ChatGPT和中国的DeepSeek)技术不断取得突破。近年来,各类大模型版本频繁迭代,模型能力得到了显著提升。科研人员或多或少已经开始广泛使用这些大模型,并逐渐将其作为科研工作中的得力助手。不论是学术创作、项目申请,还是专利撰写,这些强大的工具都能为科研人员提供不可忽视的支持。大语言模型不仅帮助我们整理和生成文本内容,还在思路碰撞、数据分析和问题解决等方面发挥着重要作用。在我的日常科研过程中,我也常利用这些模型,扮演着“导师”、“合作者”或“同行”的角色,特别是在创意生成、专利撰写、论文润色和项目申请书的撰写方面。因此,本文将围绕这些常见的科研应用场景展开讨论,并提供一些实际的应用实例。

1.在提idea方面

科研的第一步通常是找到一个有价值的研究问题。然而,创意的迸发并不总是轻松的,尤其是在面对复杂领域的挑战时,提出关键技术/科学问题的难度很高。此时,大语言模型可以发挥重要作用。通过与模型的互动,科研人员可以输入相关的关键词或研究方向,模型则能够提供一些新的视角和灵感。例如,如果你正在进行航空航天零部件成形制造领域的研究,向模型输入“航空航天零部件 成形制造 研究现状 研究问题 研究创新”这样的关键词,它可能会给出最新的研究成果、方法论的应用、甚至是尚未被广泛探讨的技术领域。在此基础上,笔者再去通过文献检索等方式,或许可以找到一些idea。通过这种方式,大模型或许能够帮助你更快地找到研究的突破口。

具体提问的例子:1)具体问题提问:例如,“我想研究航空航天零部件金属成形技术,是否有新的成形方法可以提升效率?”2)模糊方向提问:例如,“航空航天零部件金属成形领域有什么未被广泛研究的新技术?”3)多维度提问:“请列出目前在航空航天零部件金属成形领域的挑战,以及我可以从哪些方向进行创新研究?”

2.在写专利方面

有了好的idea以后,申请专利保护通常是必要的。然而专利写作需要精确和规范,但这正是大语言模型能够大展拳脚的地方。在专利撰写过程中,模型不仅能够帮助你理顺技术思路,还能协助你表达更加清晰、简洁。假设你已经有了一个idea的技术思路,接下来,你只需向模型描述技术细节,模型就能够为你提供专利文案的结构框架,并帮助优化每一部分的表述。它可以协助你在技术说明部分进行表达润色,使其更加规范,符合专利要求,并减少人为的疏漏。

具体提问的例子:1)提供技术细节:例如,“我发明了一种新型的铝合金锻造设备,采用了多连杆传动伺服成形技术,能提高加工速度和质量。”;2)询问专利结构优化:例如,“能否帮助我写一份关于该设备的技术说明书,并确保符合专利要求?”

3.在科研论文写作方面

科研论文的写作是科研工作中最具挑战性的部分之一。大语言模型可以从多个维度帮助科研人员进行论文创作。首先,模型可以帮助你梳理论文的整体框架,包括引言、文献综述、材料和方法、实验设计、结果分析与讨论等部分。通过与模型的对话,论文的结构更加严谨,内容更加有条理。在具体写作时,模型能够为你提供相关领域的文献支持(提供的文献需要自己判别和筛选),优化段落表达,甚至在修改和润色时,帮助你提高论文的语法和流畅度。例如,在撰写“研究方法”部分时,模型可以自动识别并推荐与你研究方法相关的最新技术手段,使你避免遗漏重要的实验方法。

具体提问的例子:1)论文框架提问:例如,“请帮我制定一篇关于‘航空航天零部件生产车间高效调度优化算法’的论文框架,涵盖文献综述、方法论、实验设计等部分。”;2)具体段落提问:例如,“我已经写了‘文献综述’部分,请帮助我修改润色,提升语言流畅度和逻辑结构。”

4.在科研项目申请方面

申请科研项目(如国家自然科学基金)的过程通常非常繁琐,且要求高。大语言模型在这个过程中能够提供关键的帮助。科研人员可以将项目背景、研究目标、技术路线等要素提供给模型,模型可以帮助生成有说服力的项目申请书。在项目申请中,创新性与可行性是审查的重要标准,模型可以根据你的研究内容帮助完善创新点和技术方案,并为你提供相关领域的前沿文献支持,增强申请书的权威性和可信度。模型还能够帮助优化语言,使项目申请书的表达更加清晰、有力。

具体提问的例子:1)明确项目目标:例如,“我的项目旨在提升高强铝合金的力学性能,请帮我润色一下项目的背景和目标部分。”;2)创新点提问:例如,“我的项目有两个创新点:一是新的铝合金锻造方法,二是基于智能算法的铝合金锻造工艺参数优化。能否帮助我优化申请书中的创新点描述?”

    

大语言模型将成为每一个科研人员不可或缺的智能助手。科研工作者可以通过不断学习如何与大语言模型高效互动,利用其优势提升自己的研究效率。虽然目前还存在一定的挑战,例如如何确保模型的回答准确性、如何处理专业领域的深度知识等,但随着技术的进步,这些问题将逐步得到解决。因此,目前还不能让这些大模型完全替代我们科研人员思考,而是要在大模型的协助基础上,保持我们人类的批判性思维能力,避免被“忽悠”了。



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