1、让科研像聊天一样简单让科研像聊天一样简单系列系列 北京航空航天大学北京航空航天大学 29 29系人文与社会科学高等研究院系人文与社会科学高等研究院 清华大学清华大学 新闻与传播学院、人工智能学院新闻与传播学院、人工智能学院 双聘教授双聘教授 新媒沈阳新媒沈阳 团队团队何静(何静(副教授)副教授)(一篇科普报告每多一个公式读者数量就减半。该报告仅用于科普,面向对象为小白。)(一篇科普报告每多一个公式读者数量就减半。该报告仅用于科普,面向对象为小白。)GeminiGemini科研手册指南科研手册指南(提示词受数据样本、测试环境等因素影响,仅用于参考)(提示词受数据样本、测试环境等因素影响,仅用于参
2、考)选题生成选题生成Gemini最大的特点是能够同时检索学术期刊和商业投资报告同时检索学术期刊和商业投资报告,捕捉“顶刊热点”与“产业资本”的交汇处,可以生成前瞻型选题提示词设计逻辑期刊热点投资报告综合建议提示词公式你是“科学文献+产业趋势”的研究助理。我的研究方向是【研究方向】,请分四步输出:1.学术热点扫描(过去1218个月):在【核心期刊】中提取812个新兴热点;每个热点给出为什么是热点,并列出23篇代表性论文(题目+期刊+年份即可)。2.产业/投资扫描(过去1224个月):检索与上述热点对应的【咨询/投研/VC报告】,提取资金/应用/关键玩家证据(报告机构+年份+要点)。3.交叉验证与
3、排名:把“热点资金/落地”重叠度最高的主题,按【新颖性、可做性、数据可得性、投稿匹配、产业牵引、风险】打分排序,给出Top5。4)给出可落地的研究草案:对Top5分别输出:标题(中英可选)、核心RQ、关键概念界定、可用数据来源建议、方法路线、预期贡献、潜在审稿质疑与应对。输出格式必须为表格+最终推荐1个首选方向。文献综述文献综述优势优势大模型应用大模型应用与与文献综述文献综述任务任务难点难点在当前科研实践中,研究者已经大量引入大模型辅助文献综述,但在实际使用过程中,仍然普遍遇到以下问题:结果导向而非研究导向:结果导向而非研究导向:许多大模型更擅长直接生成“看似完整的综述文本”,但缺乏对研究问题
4、、检索策略与分析框架的显式建模,导致输出内容难以追溯其依据与逻辑来源。文献检索路径不可控:文献检索路径不可控:常见做法是通过提示词直接请求“生成某主题的文献综述”,模型往往隐式完成检索与筛选,研究者难以明确其关键词选择、筛选标准与覆盖范围。难以支持研究过程中的迭代调整:难以支持研究过程中的迭代调整:在实际科研中,研究问题与关注重点往往需要多次修订,而多数模型难以在保留既有分析逻辑的前提下,对检索方案与综述结构进行系统性调整。输出结果复用性有限:输出结果复用性有限:生成的综述文本往往是一次性结果,难以拆解为可用于后续研究设计、方法选择或科研绘图的结构化材料。跨学科或复杂主题支持不足跨学科或复杂主
5、题支持不足:当研究主题涉及多个领域或方法体系时,模型容易在概念层面进行拼接,而缺乏清晰的研究主线与分析框架。Gemini Gemini 的核心的核心定位定位Gemini 在文献综述任务中的优势,并不体现在“写得更快”,而体现在研究过程的组织方式上:研究方案先行研究方案先行:通过 Deep Research 智能体,将文献工作前置为“研究问题检索策略分析框架”的系统规划方案修订能力方案修订能力:支持研究者在检索开始前,对研究问题、关键词组合与筛选逻辑进行自定义调整面向研究目标的检索与分析面向研究目标的检索与分析:文献获取、筛选与整理始终围绕明确的科研目标展开,而非泛化罗列结构化输出稳定结构化输出
6、稳定:生成结果适合用于后续论文写作、课题申报与研究设计复用研究指令输入、工具选择文献研究方案生成方案确认或修改系统性文献检索或综述输出 典型操作组合与典型操作组合与步骤步骤对话指令:对话指令:用于明确研究主题、限定研究范围与提出具体文献需求Deep Research Deep Research 智能体:智能体:用于生成研究方案、执行系统性检索并输出研究级文献报告方案方案结果迭代机制:结果迭代机制:支持在文献检索前或过程中,对研究路径进行调整后重新生成结果文献文献检索检索请围绕【研究主题或研究问题,如:肠道微生物群在抑郁症发生发展中的作用机制】开展系统性的文献检索,检索过程中需综合考虑该主题涉及