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如何用AI做科研？不同环节，又该如何选择AI工具？

Nature.com 刊登了一篇题为《AI for Research: The Ultimate Guide to Choosing the Right Tool》的文章，围绕AI 工具在科研全流程中的应用，采访/引述了10 位来自高校、科研机构及 AI 企业的博士生、研究人员和工具开发者，涵盖文献检索与阅读、研究思路与计划制定、实验设计与执行、数据统计与分析、科研写作等环节，并介绍了20 种 AI 工具。

我们根据原文，将这些AI工具及其主要用途进行了整理。

一、提升文献阅读的效率（Sharpen your literature review）

Gemini Deep Research/OpenAI Deep Research：了解自己不熟悉的主题

SciSpace/Claude /NotebookLM /PDF.ai：深入研究一篇文档或一组论文

二、厘清研究思路、制定计划（Create your hypothesis）

Research Rabbit：基于种子论文关键特征，生成相互关联的研究网络。

ChatGPT：发掘文献隐藏联系、产生新想法、排插实验问题、检验计划

CRESt：辅助真实实验设计和执行

Gemini Deep Research/Scite /Elicit：验证实验设计

艾伦人工智能研究所正在开发的工具：结合不同论文中的观点，形成新的想法

三、简化统计与数据分析（Streamline your statistics）

GitHub Copilot/Amazon CodeWhisperer / Amazon Q Developer /Cursor：编程助力数据统计、排查代码问题

Claude：编写动态可视化程序

CatalyzeX：识别论文的共享的开源代码

四、润色科研写作（Polish your writing）

Paperpal：以期刊规范检查投稿、提供研究计划书、文献综述等多种文章模版

Thesify：论文问题反馈、科研基金申请写作平台、为投稿查询匹配的学术会议和期刊

SciSpace /Coral AI /QuillBot /OpenAI Whisper：数十种语言的翻译能力

原文指路：

Heidt A. AI for research: the ultimate guide to choosing the right tool[J].Nature, 2025, 640(8058): 555-557. doi: https://doi.org/10.1038/d41586-025-01069-0.

https://doi.org/10.1038/d41586-025-01069-0.