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内容摘要：科研人读大量文献仍难寻创新点？本文介绍借助ChatGPT从文献提炼创新点的实用窍门，包括搬运知识、修改、缝合、试验机理、理论与方法创新等。还推荐易笔AI和68爱写两款AI工具，助你高效挖掘创新点，提升论文质量，实现学术突破。
在搞学术研究的时候，咱好多科研人都碰到过这种闹心事儿。为了写一篇高质量的论文，没日没夜地看了好多文献，把所在领域那些特别有影响力的期刊文章翻了个遍。可看完之后，心里那个沮丧啊，感觉前人把能研究的都研究完了，自己在这一堆文献里，根本找不到论文的创新点。难道自己研究的这个选题，真就一点儿空白能让咱挖掘了吗？其实啊，创新点就跟藏在雾里的宝贝似的，一直都在那儿，关键是得找到发现它们的办法。这时候，咱就可以借助超厉害的AI工具，像ChatGPT，帮咱从文献里提炼创新点。接下来，咱就一起瞅瞅ChatGPT在这方面有啥实用的小窍门。
ChatGPT
搬运知识创新
这种创新办法呢，就是把现有文献里的方法或者理论，巧妙地用到还没开发的新问题场景里。要做到这一点，得满足三个重要条件：得特别合适（适用性）、真能派上用场（价值性），而且逻辑上说得通（合理性）。只有这三点都做到了，现有的理论才能在新场景里有新的用处。咱用ChatGPT的时候，可以先给它输入某一个方法或者理论的具体内容。它有特别庞大的知识库，分析数据的能力也超强，能从好多不同领域的角度，给咱提供新场景的想法。比如说，咱可以这么跟它说：“你是一位跨学科创新方面的行家。我会给你一个现有的方法或者理论。你要帮我找出5个它还没广泛应用，但有潜在价值的新应用场景。这些场景得有实际意义，逻辑也得合理，还要简单说说在每个场景下用这个方法的可行性、可能有的优势，还有要注意的事儿。”就拿“Graph Convolutional Networks (GCN，图卷积神经网络)”来说，咱把这个方法输进去之后，ChatGPT可能会从生物信息学、社交网络分析、交通流量预测这些不同的领域，给咱找出GCN还没广泛应用的新场景，还会详细分析在每个场景下用GCN行不行得通、能带来啥好处，以及要留意的问题。
修改创新
在学术圈，修改创新是挺常用的一种创新方式。它主要是对文献里的方法或者理论进行优化调整，通过增加或者减少一些功能，让它能适应更复杂或者更简单的问题情况。咱可以好好利用ChatGPT的智能分析能力，把文献里原来的方法或者理论输进去，让它从逻辑漏洞、适用范围这些方面进行分析，找出这个方法或者理论存在的不足，然后给出有针对性的修改建议。比如说，咱可以这么跟它讲：“你是一位科研方法改进方面的专家。我会给你一个现有的方法或者理论。你要帮我分析这个方法在某个具体问题或者工况里的局限，然后提出3种合理的修改方向。每种修改都要说说改进的意义、可能的实现办法，还有适用范围会有啥变化。”就拿“Support Vector Machine (SVM，支持向量机)”来说，咱把这个方法和具体问题“文本分类数据高度不均衡时表现不稳定”告诉它之后，它会仔细分析SVM在这种情况下的局限，然后从调整核函数、引入加权机制、优化参数选择这些方面提出修改方向，还会详细说明每种修改有啥意义、可能怎么实现，以及适用范围会咋变。
缝合创新
缝合创新可是一种特别有创造性的创新方式。它是把两篇或者多篇文献里的研究成果整合起来，把它们各自的优势融合在一起，弄出一个性能更好或者有全新功能的创新方案。咱用ChatGPT的时候，可以把多篇文献的核心观点上传给它，让它发挥强大的逻辑梳理能力，理清楚这些文献研究成果之间的联系，然后弄出一个创新性的融合方案。比如说，咱可以这么提示它：“你是学术融合领域的专家。我会给你两篇或者多篇文献的核心成果。你要分析它们之间的互补性，设计一个把这些成果融合起来的创新方案，还要说说这种整合能带来啥功能提升或者新应用。同时，预测一下这个方案在实际用的时候会有啥效果，可能会碰到啥问题。”要是咱给它两篇文献的核心成果，文献A提到了推荐系统里的图神经网络技术（适合用在推荐里的关系建模），文献B介绍了推荐模型里的对抗训练方法（能增强鲁棒性），ChatGPT就会分析这两种技术之间的互补性，设计出一个融合方案，像把图神经网络技术和对抗训练方法结合起来，用到推荐系统里，提高推荐的准确性和鲁棒性，还会详细说明这种整合能带来啥功能增强和新的应用场景，同时预测这个方案在实际应用中可能会出现的效果和潜在问题。
试验机理创新
这种创新主要是探索实验现象背后的本质规律，找出全新的作用机制。因为它对科研人员的能力要求挺高的，所以咱问ChatGPT的时候，可以把现有的实验现象和自己的疑惑详细地跟它说。ChatGPT一般会把好几个领域的知识整合起来，给咱提供探索机理的新线索。比如说，咱可以这么跟它说：“你是实验机理探索方面的专家。我会给你描述一个具体的实验现象，还有我对它目前解释的不确定的地方。你要帮我分析现在主流解释里存在的争议或者不足，再结合其他相关领域的知识，猜猜可能存在的新作用机制或者理论途径，还得给我指个找参考文献的方向。”就拿材料力学实验来说，咱跟它说“在材料力学实验里，随着加载速度变快，材料的非线性刚度增加了，但是现有的弹塑性理论没法完全解释这个情况。现在的解释主要说是位错运动，但这个解释在不同材料和不同加载条件下就不管用了”，ChatGPT就会分析现有解释的争议和不足，结合物理学、材料科学这些相关领域的知识，猜猜可能存在的新作用机制或者理论途径，还会给咱提供相关参考文献的方向，帮咱进一步深入研究。
理论与方法创新
理论与方法创新可是从根儿上提出特别厉害的理论或者方法，对推动学科发展可重要了。咱用ChatGPT做这种创新的时候，可以先跟它说说领域里现有理论或者方法的毛病。它根据这些问题，能从最基本的逻辑出发，给咱想出创新性的理论或者方法的雏形。比如说，咱可以这么跟它讲：“你是一位理论与方法论开发方面的专家。我会跟你说一个领域里现有理论或者方法的关键毛病。你要根据这些问题，提出一个创新程度很高的理论框架或者方法。说说这个方案在逻辑结构、应用价值、适用场景这些方面，跟传统方案比有啥优势，再给个它发展的建议。”要是现有推荐模型没办法同时衡量用户兴趣的长期依赖和短期波动，咱把这个关键问题告诉ChatGPT之后，它会综合考虑推荐系统的好多方面，提出一个创新性的理论框架或者方法，详细说说这个方案在逻辑结构上有啥特别的地方，在应用价值和适用场景方面跟传统推荐模型比有啥优势，还会给咱这个方案的发展路径提些建议，帮咱把这个雏形慢慢完善。
易笔AI
除了ChatGPT，还有两款超好用的AI论文写作工具值得给大家推荐，第一个就是易笔AI。它是专门搞学术写作的智能工具，理解和分析语义的能力超强。在找论文创新点方面，易笔AI能快速看好多文献，还能对文献内容进行深入挖掘和分析。它能从不同角度解读文献，给用户提供新颖的观点和思路。就说一篇特别复杂的专业文献吧，易笔AI能在短时间内把核心观点提取出来，还能分析它潜在的应用场景和创新方向。而且，易笔AI支持好几种格式的文献导入，用户批量处理文献特别方便。它的界面简单，容易操作，就算是第一次用的用户，也能很快上手。
68爱写
68爱写也特别受科研人员喜欢，它写作辅助功能的效率超高。它不光能帮用户优化论文的结构和语言表达，在挖掘创新点方面也能给很大的支持。68爱写里面有好多学术模板和案例，用户可以根据自己的需求参考借鉴。用的时候，用户输入关键词，它就能很快生成相关的内容框架和创新思路。同时，它还有实时纠错和检查语法的功能，能帮用户提高论文的质量。
在AI时代，有了ChatGPT、易笔AI和68爱写这些超棒的AI工具，从文献里挖掘创新点的效率能大大提高。当然了，前面说的那些提示词只是给大家参考，具体还得根据自己的研究领域，好好琢磨琢磨提示词。有了这些AI工具帮忙，咱就能轻松实现搬运、修改、缝合、机理、理论与方法等方面的创新。要是想做其他方面的创新，也能根据这些提示词自己设计。在这么多工具里，易笔AI和68爱写功能针对性强，实用性也高，真的特别值得试试。希望搞科研的朋友们都能好好利用这些工具，在学术研究的路上取得更好的成绩。咱用AI写论文、进行AI论文写作、让AI生成论文、用AI在线论文写作或者实现AI论文一键生成，都能变得轻松又高效。大家可别错过这些好帮手，好好用起来，说不定就能在学术上有新的突破呢。
