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我的 AI 论文写作辅助工具——为什么我同时付费使用 ChatGPT 和免费使用 Gemini
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我的 AI 写作工具箱——为什么我同时付费使用 ChatGPT 和免费使用 Gemini
我是图书馆员也是研究人员，在我的科研工作流中，AI 工具已成为不可或缺的一部分。虽然我的学校为我们提供了 Google Gemini 的免费使用权限，但我仍然选择每月支付 20 美元订阅 ChatGPT Plus。
这不是重复投资，而是基于对它们技术特性和应用场景差异的深度理解。我的目标是：利用两者各自的优势，形成一个互补、高效的AI 写作工具箱。
📊 第一层：应用能力对比——付费与免费的价值分工
我的使用哲学很简单：用付费的 ChatGPT 追求精度和深度；用免费的 Gemini 追求广度和生态。
| 特征 | Gemini (学校提供/免费) | ChatGPT (我付费购买) |
| 基础知识及时性 | 相对较早（例如：2025 年 1 月左右）。 | 更新更快，在处理更近期的研究和事件时表现更优。 |
| 引文/文献引用 | 需加强：提供的引用链接常指向聚合页或新闻报道，可靠性需二次验证。 | 公认更准确、更可靠：能更好地遵循特定学术格式，链接更倾向于指向原始学术文献。 |
| 写作风格/调性 | 偏向通用型，与 Google 生态结合紧密，适用于信息整合和验证。 | 用户反馈在结构化、学术性、和对复杂写作指令的遵循上更符合我的论文要求。 |
| 我的应用定位 | 高价值免费工具：作为信息交叉验证和生态整合的工具。 | 针对性付费工具：用于处理对准确性、结构化要求高的核心写作任务。 |
📚 第二层深度：长篇分析与结构意图的理解 (我的最新发现)
在我撰写书籍或长篇研究时，我对这两个模型的认知进一步加深。它们在理解宏观写作意图上的差异，直接决定了谁是更优秀的**“长期结构审稿人”**。
宏观结构理解的差异点
| 特征 | Gemini (更具优势) | ChatGPT (存在缺陷) |
| 长篇文章/书籍分析 | **表现更佳，结构容忍度高。**似乎能更好地处理大规模、多文档上下文。 | Review 未必到位，缺乏结构容忍度。 |
| 写作意图理解 | 我发现它更能接受分阶段的论证结构。如果我第一章只描述现象和事实，它能理解这是为后续章节做铺垫。 | 倾向于遵循固有的“学术完美”模板。在第一章看到现象堆积而没有立即联系理论时，会固执地提出“缺乏理论联系”的修改建议。 |
| 我的应对策略 | 我更多地用 Gemini 检查全书的逻辑连贯性、章节之间的过渡，以及宏观论证的流畅性。 | 我必须在指令中明确告知其宏观意图（例如：“本章只是陈述现象，不要提出理论联系要求”），才能获得有效反馈。 |
🛠️ 第三层：技术细节的差异——格式兼容性是关键
| 场景 | Gemini (技术优势) | ChatGPT (用户体验优势) |
| 数学公式复制 | 输出为标准的 LaTeX 源代码（含 $ 符号）。适合粘贴到专业 LaTeX 编辑器中。 | 输出为易于复制的富文本/Unicode 字符。可以直接复制复杂的开方、积分符号到 Word。 |
| 复杂脚注处理 | 更能识别 Word 文件中复制的 Chicago 注解/脚注。 | 容易遗漏或无法识别商标脚注等复杂结构。 |
| 我的解决方案 | 用于处理含有复杂 Chicago 脚注的文档。 | 建议搭配 APA 格式（文内引用），以规避其解析复杂脚注时的遗漏风险。 |
💡 总结：我的 AI 写作哲学
我的结论是：在 AI 竞赛中，没有一个模型是绝对的赢家。
我使用 付费的 ChatGPT 来追求核心写作的精度和引文的可靠性。
我使用 免费的 Gemini 来利用其广度、实时搜索能力，对复杂文档注解和宏观结构的兼容性，作为我的验证器和结构审稿人。
这种**“结构化指令 + 交叉验证”**的模式，让我能够最大限度地控制信息准确性、论证严谨性和复杂的格式要求，是目前我发现最适合科研工作流的高效策略。
而英语写作也需要作者对英语的驾驭能力并不是仅仅依靠翻译来解决英语论文的写作。因为那样有很明显的机器生成痕迹。最后一点尤其重要说明AI工具箱只不过是工具箱。
https://blog.sciencenet.cn/blog-3316383-1511747.html
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