随着人工智能技术的发展,Deepseek也好,ChatGPT也罢,单一AI工具在深度科研场景中的复杂需求逐渐显露出单一模型的局限性——比如:大模型能力差异、知识截止日期,计算能力制约、复杂数据的处理,而专业领域深度更是成为精准分析的瓶颈。
当单一AI工具无法满足深度研究需求时,科研人员是否需要更智能的解决方案?
AI大模型矩阵
答案是肯定的。
每个AI模型都有其独特的训练背景和擅长领域。了解这些特点,才能在科研过程中做到"用对工具"。
就像没有一种“神药”能治愈所有疾病,大模型也需要"组合拳"才能真正应对不同的科研难题。为此天意科研云的“AI大模型矩阵”应运而生了!
一站畅玩最强7大顶尖模型
天意科研云平台一次性推出了5大主流模型+2大最新融合模型。
我们可以先通过下图简单了解各大模型核心优势和擅长的点。以及不同大模型在科研/论文中的应用推荐
特别值得推荐的是本次更新的融合大模型DeepClaude
众所周知,最近 DeepSeek 推出了 DeepSeek R1 模型,在推理能力上已经达到了第一梯队。但是 DeepSeek R1 在一些日常任务的输出上可能仍然无法匹敌 Claude 3.5 Sonnet。
DeepClaude利用DeepSeek R1的推理能力和Claude的创造力和代码生成功能,通过统一的API和聊天界面进行整合。
Aider 团队最近有一篇研究,表示通过采用 DeepSeek R1 + Claude 3.5 Sonnet 可以实现最好的效果。
AI解决方案大升级
了解了各模型的"专长"后,关键是如何将它们有机组合,形成真正的科研助力系统。AI大模型矩阵提供了三种关键解决方案:
还记得科研方法学中强调的"三角验证"吗?多模型对比提问正是这一原理在AI时代的延伸。
1个问题多模型多角度回答
现在通过并行计算模式,你可以同时勾选多个模型,针对同一问题获得多视角答案。这种方式特别适合:
✅️需要验证某一科学结论的可靠性
✅️探索问题的多种可能解决方案
✅️寻找不同理论视角下的解释
例如,当研究纳米材料在药物递送中的应用时,
DeepSeek-R1可能会侧重材料特性分析,Claude 3.7擅长理论机制解释,而Gemini 2则可能提供更多临床应用案例。综合这些视角,研究者能获得更全面的认识。
科研过程是连续的,而非割裂的。AI大模型矩阵提供的跨模型记忆功能,让你在切换模型时保持上下文一致性,避免重复解释研究背景。
这个功能我真的吹爆,太太太香了!
↑最初交代的背景人设切换多模型仍然记得↑
这一功能的价值在长期、复杂的研究项目中尤为明显。比如我们现在需要写一篇论文:
Step1.文献综述阶段使用Grok 3获取最新研究进展
Step2.转向DeepSeek-R1深入分析专业领域知识点
Step3.再用Claude 3.7构建逻辑严密的论证框架
Step4.最后借助GPT-4o优化表达,提升论文可读性
整个过程中,每个模型都能"记住"之前的对话内容,让研究思路一气呵成。
对于特定科研场景,AI大模型矩阵还提供了预设的深度融合模型,如DeepClaude和DeepGemini,它们将不同模型的优势有机结合,针对科研特定环节提供一站式解决方案。
DeepClaude实战案例:
输入:设计一套评估纳米药物递送效率的新方法
融合模型思考→生成原理流程图
文献综述是科研的基础工作,也是最耗时的环节之一。利用AI大模型矩阵,这一过程可以显著提效,以下是实战案例指令:
Prompt指令
"请对比CRISPR-Cas9与碱基编辑技术在肿瘤治疗中的最新进展"
[分步作战指南]
1. 勾选Grok 3:实时抓取2024年Nature/Science最新论文
→ 获取19篇关键文献,包括2篇尚未正式发表的预印本
2. 勾选Claude 3.7:解析50篇文献构建证据矩阵
→ 生成技术比较表格,包含效率、脱靶效应、递送方式等10个维度
3. 勾选DeepClaude:自动生成「技术对比维度框架」
→ 构建肿瘤治疗特异性评估体系,纳入免疫原性和临床转化障碍分析
4. 勾选Gemini 2:将结论转化为可发表的对比图表
→ 生成包含最新数据的可视化图表,直观展示两种技术的优劣势
可以看到全程上下文自动继承,无需重复解释研究背景,一气呵成完成从文献检索到结论可视化的全过程。
↑传统方法 VS AI大模型矩阵方法↑
最令人惊喜的是,整个过程可能只需1-2小时,而传统方法可能至少需要1周。可见“集各家之所长”聚合AI大模型,这不仅是效率的提升,更是研究深度的拓展——研究者可以将更多精力放在创新思考和批判性分析上。