各位同仁好，我是七哥。一個在高校里從事人工智能相關(guān)領(lǐng)域研究，鉆研用大模型AI實(shí)操的學(xué)術(shù)人?？梢院推吒缃涣鲗W(xué)術(shù)寫作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 學(xué)術(shù)實(shí)操相關(guān)問題，多多交流，相互成就，共同進(jìn)步。最近一段時間七哥在科研中頻繁使用 Codex，逐漸摸索出了一些比較實(shí)用的用法。尤其是在進(jìn)入一個新研究方向時，它對我最大的幫助就是更快搭建對領(lǐng)域的整體認(rèn)知。今天給大家總結(jié)一下我用Codex的幾個科研場景，看看它如何提高我的科研效率。一、研究空白+可視化：過去找研究空白時，最消耗精力的絕對是前期閱讀。剛開始看幾篇論文還可以，但當(dāng)文獻(xiàn)數(shù)量增加后，不同理論、方法和結(jié)論交織在一起，很容易越讀越混亂。現(xiàn)在我通常會把相關(guān)論文集中放進(jìn)一個文件夾，讓 Codex 不再按單篇文章機(jī)械總結(jié)，而是從整個研究領(lǐng)域出發(fā)，幫我梳理主題分布、論文之間的聯(lián)系、已有研究成果以及潛在空白。Prompt針對同一研究主題的多篇文獻(xiàn)開展系統(tǒng)化梳理，構(gòu)建領(lǐng)域知識框架。適用于快速把握研究脈絡(luò)、分析不同工作的關(guān)聯(lián)、總結(jié)已有共識、識別尚未解決的問題，并據(jù)此推導(dǎo)后續(xù)研究機(jī)會。執(zhí)行要求：必須完整閱讀所有論文內(nèi)容，不得僅依據(jù)標(biāo)題、摘要或關(guān)鍵詞進(jìn)行判斷。對每篇論文分別整理研究目標(biāo)、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（或數(shù)據(jù)來源）及主要結(jié)論，并進(jìn)行跨論文比較，歸納形成若干核心研究方向；每個方向可依據(jù)研究主題、技術(shù)方法或發(fā)展階段進(jìn)一步組織。分析論文之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，包括但不限于引用鏈、方法演進(jìn)、數(shù)據(jù)資源復(fù)用以及實(shí)驗(yàn)結(jié)論之間的一致性或差異。對研究成果進(jìn)行