讨论群里，有读者问小助手：
我们的读者行业分布还是非常广泛的。
科研使用上，一般文本量都比较大，需要做文献的总结和处理。今天正好在看一个MIT的分析实验论文，文本不长，15页，把我使用AI工具分析的过程分享出来，供大家参考。
论文主题
on the .
生成式人工智能（）在提升生产力方面的量化表现表现如何？
链接直达论文内容分析：
使用工具
Deepl
整理思路
用Edge浏览器打开文献PDF，以使用进行文本总结；
找到具体的重要段落内容后，复制提交给，获得GPT-4更智能的表达和总结。
01.
英文文献快速翻译
虽然不能读长文本，但是Deepl可以。我把英文文献PDF直接丢给了deepl，2分钟便翻译好了中文PDF文件给我。
△ Deepl翻译好的中文版本摘要部分
这是比较快速的文件翻译方式，适用于长文本文件的快速翻译或对照使用的粗略翻译。机器直接翻译出来的中文内容，在阅读上还是有些拗口的，甚至会有些翻译不准确的词汇。
比如本篇论文对实验组（ Group）和对照组（ Group）的中文名词用法就不正确，Deepl使用了治疗组何控制组（如下图）这样的翻译。
△Deepl翻译文档截图
想要看看Deepl翻译的中文版文件？关注公众号，后台回复“MIT”获取PDF文件。
02.
用进行文献的总结和分段提炼
用微软的Edge浏览器，可以直接使用进行网页或PDF的阅读，而且即使是英文文献，也可以直接要求用中文总结回答。
以下是我提问的一些思路：
△ 先整体了解下实验的结论
△ 根据重点需求，拆解提问
△根据重点需求，拆解提问
△ 图片说明
03.
用补充总结分析
让提炼总结数据，并给出建议的图表思路。
从文本输出的智能表现上来说，尤其是GPT-4还是优于的，包括语言的流畅度、文本的逻辑性等。
因此，在确定目标段落或重点数据位置的情况下，我会段落截取到中，进行总结或提问。
04.
有了AI工具的辅助，我还需要自己做什么工作吗？
当然需要。
有了AI工具，只是帮我们提效了重复性工作，比如语言翻译、总结摘要、内容提炼等，但AI不能代替我们思考。
文献整理完了，便于我们更快的进入到分析环节，结论是否正确？实验设计的思考是什么？我要自己做研究要如何设计实验？等等，这些思考和设计，是需要自己完成的。
AI给得了我们答案，但是提出好问题的能力，是自己的。
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