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目前，大家在使用問答大模型如DeepSeek、Chatgpt等來寫論文時，會發(fā)現(xiàn)插入的參考文獻打不開或根本不存在的情況；另外DeepSeek、Chatgpt擴寫的內容如一些流行病學數據無法給出準確的“出處”，這對于嚴謹的科研寫作來說顯然是不夠的。

那么，對于這種情況，我們該如何應對呢？

01痛點觀察

大語言模型的固有缺陷主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）對于未接入專業(yè)文獻數據庫的模型而言，其文獻生成過程存在顯著的不確定性，類似于"隨機抽選"的結果，難以保證內容的準確性和可靠性。

（2）在學術研究領域，模型輸出存在三個關鍵性風險：

◆ 作者與期刊信息匹配錯誤，出現(xiàn)張冠李戴的情況

◆ 論文標題與關鍵詞對應關系錯亂，語義邏輯失當

◆ DOI等學術標識符生成缺乏依據，存在虛構編造現(xiàn)象

02解決方案
指令約束法：設置三重驗證機制


為確保學術研究的嚴謹性，在使用AI工具進行文獻檢索時，可以通過以下流程：

"請您以「XX領域」資深研究者的身份，協(xié)助檢索近五年（2018-2023年）收錄于「XX數據庫」、被引量超過「XX次」的「XX主題」相關文獻。

檢索結果需完整包含：

◆ 文獻標題

◆ 作者信息（含通訊作者標識）

◆ 發(fā)表年份

◆ 來源期刊/出版社全稱

◆ DOI編號（如適用）

若不確定文獻是否存在，請標注▲符號并注明不確定的具體原因；無法確認真實性的文獻將自動跳過，以確保最終輸出的所有文獻均經過真實性驗證。"

工具輔助法：雙引擎交叉驗證

需要注意的是，指令約束法的有效性在很大程度上取決于模型對學術規(guī)范的理解程度。盡管通過設置時間范圍、被引量等參數可以在一定程度上降低虛假文獻的產生概率，但任何未接入權威文獻數據庫的AI模型（包括ChatGPT在內），在文獻生成過程中都存在虛構內容的潛在風險。

基于此，我們建議采取以下措施來有效防范AI模型編造文獻：

◆ 明確限定檢索條件

◆ 要求提供完整的文獻元數據

◆ 建立二次驗證機制

◆ 設置不確定性標識

◆ 建立人工審核流程 

通過「探索GPT」→ Consensus，進一步減少虛假文獻的生成：

推薦提示詞

“你是「XX領域」的資深教授，請檢索2020-2024年《XX期刊》發(fā)表的「XX主題」相關文獻。

要求：

1.中英雙語對照

2.摘要包含研究方法關鍵詞

3.排除第一作者重復發(fā)文

4.附Scopus被引統(tǒng)計”

通過「探索GPT」→ SciSpace進行驗證，要求給出真實文獻，并確保文獻中包含DOI號。

人工質檢法：最后一道防線

盡管通過以上方法可以有效減少AI模型虛構文獻的情況，但仍然建議在生成文獻后進行人工審核，避免出現(xiàn)"查無此文"的情況。

主營項目

1. 動物實驗

動物飼養(yǎng)、疾病造模、行為學檢測、心功能、無創(chuàng)血壓、血常規(guī)、全自動生化檢測等

2. 細胞實驗

CCK8/MTT、原代細胞分離、流式細胞實驗、細胞劃痕、侵襲、遷移、EDU染色、轉染、穩(wěn)定株

3. 分子生物學

PCR檢測、熒光定量PCR、絕對定量PCR、端粒酶長度、pull down、雙熒光素酶、SSR、SNP檢測等

蛋白實驗

WB、Co-IP、酵母雙雜

5. 病理實驗

HE染色、免疫組學、電鏡

6. 生理生化實驗

肝腎功能、抗氧化、免疫反應等生理免疫指標;動植物營養(yǎng)指標、微量元素、重金屬、酶活等。

7. 多組學實驗

基因組、轉錄調控、蛋白組、代謝組、微生物多樣性、宏基因組、生信分析

8. 整體課題實驗

方案設計、整體實驗交付、標書寫作、論文潤色、協(xié)助投稿

康旭禾生物提供包括動物實驗、細胞實驗、分子實驗、病理實驗、流式檢測實驗及論文翻譯、潤色、投稿輔助等相關的各項服務。

聯(lián)系方式：15579126092       

公司官網：http://consurebio.com/

公司地址：江西省南昌市南昌縣小藍VR產業(yè)基地D座2樓