一、寫在前面

民間總結：

理科看Claude 3.7 Sonnet

文科看DeepSeek-R1

那么，ChatGPT呢？

看Deep Research（深入研究）功能。

對于科研狗來說，在這個文章爆炸的時代，如何利用AI準確、高效地收集文章，并提取重要信息，灰常重要。而Deep Research（深入研究）就是干這個活的。

接下來，我們來測試測試具體效果。

二、開測

（1）定題目

請幫寫一個綜述，主題是：馬爾尼菲籃狀菌（TM）與宿主互作分子機制的研究進展。

然后，它回繼續追問一些細節：

請問您對綜述的具體要求有哪些？例如：

1. 目標讀者（專家、研究生、普通科普讀者等）
2. 需要涵蓋的時間范圍（如近五年研究、近十年研究等）
3. 是否需要重點介紹某些研究方法或模型（如基因組學、轉錄組學、蛋白互作等）
4. 是否需要涉及臨床或應用背景（如感染機制、免疫逃逸、藥物靶點等）
5. 參考文獻格式（APA、MLA、Nature格式等）
6. 期望的字數范圍

請提供更多細節，以便我撰寫符合您需求的綜述。

根據具體需求給他提供書寫的細節：

（1）目標讀者：專家學者；（2）需要涵蓋的時間范圍：所有時間；（3）不需要重點介紹某些研究方法或模型；（4）涉及一些潛在的臨床治療靶點或者臨床應用，重點闡述感染機制、免疫逃逸；（5）參考文獻格式使用APA；（6）期望的字數范圍：5000個漢字。

確定了工作流程以后，他開始自己列出工作流程，然后開始根據關鍵詞，去搜索文獻：

下面這個驚艷到了我，他會去根據自己的需求，去找一篇文章的原始參考文獻：

下面這個似乎是：他在找我的一篇文獻，自己再琢磨用什么關鍵詞去搜索，先是名字，然后是NCOR2-013：

整個過程一共花了8分鐘，因為這個領域的文章本來就比較少：

（2）最終的綜述：

① 引言

一些術語還是有錯誤，比如馬爾尼菲籃狀菌病等，但是大體上的描述是沒問題的。每一個論據有文獻支持，我檢查了一下，引用的文章沒問題，就是缺乏多樣性，這一段其實都是引用2篇文獻。

因此，GPT對于專業的論文書寫范式還是需要提高。

② 馬爾尼菲籃狀菌的感染機制

然后是分病原-宿主兩方面闡述感染機制，內容上基本沒多大問題，唯一讓人吐槽的是引用的都是那2篇文章。

我猜想原因可能是：首先，TM的文章不多，其次是，GPT沒有訪問非OA文章的權限（他不會一些技巧下載到非OA文章）。

看下面的內容，他能訪問到具體文章后，還是可以進行歸納的，比如我自己的2篇文章：

③ 潛在的臨床治療靶點及應用

④ 總結與展望

⑤ 參考文獻

參考文獻比較少，但是格式、內容等都是正確的。

三、寫在最后

先說缺點：（1）不能夠完全覆蓋所有文獻，包括非OA文獻、中文文章等。其實也是權限問題，不是技術問題；（2）格式方面，跟標準的論文格式還有差距，喜歡引用同一篇文章去論證多個句子；（3）一些學術詞匯有錯誤。

因此，想一步到位擼出一篇可以用的綜述，目前來看還不現實。

但是吧，能用8分鐘整理出一個5000字的報告，而且正確率基本得到保證，效率方面還是值得肯定的。在這種信息過載的時代，此種工具我是夢寐以求的。