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一、引言：科研進入“模型共研”時代

傳統科研范式通常以“假設→實驗→驗證→理論”的方式推進，這一經典路徑建立在人類的認知能力與邏輯推理基礎上。然而，隨著數據規模的爆炸式增長與知識系統的高度復雜化，單靠人腦已難以完全駕馭當下科研所需的高維信息交織與交叉驗證。

而AI大語言模型（如ChatGPT、DeepSeek、Grok等）的興起，正在悄然推動一場“科研范式革命”——從人類主導到人機協作，從線性推理到全域涌現，從論文生產到知識協同。尤其在跨學科整合、快速假設生成、文獻挖掘、數據解釋和科研寫作等方面，AI模型已經在全球科研圈內開始深度嵌入科研流程。

本篇文章將從以下五個角度探討AI大模型如何重塑科研：

1. 快速知識提取與文獻綜述輔助

2. 智能假設生成與研究設計協助

3. 編程輔助與數據建模提效

4. 多模態數據分析與復雜系統建模

5. 科研寫作與成果表達的智能化

并穿插真實Prompt設