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在與AI交互的過程中，溝通策略一直存在爭(zhēng)議。網(wǎng)絡(luò)上流傳著通過PUA(打壓)AI能獲取更好內(nèi)容的經(jīng)驗(yàn)，部分用戶認(rèn)為給AI設(shè)定“高要求”“嚴(yán)標(biāo)準(zhǔn)”，能促使其輸出更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。然而，實(shí)際使用中，不少科研人員發(fā)現(xiàn)，以DeepSeek為例，采用夸獎(jiǎng)的方式，給予正向反饋，反而能收獲更符合預(yù)期的成果，這種差異引發(fā)了廣泛討論。

單純的打壓并非提升AI輸出質(zhì)量的良方。AI雖不具備人類情感，但過度“施壓”式的指令，可能使它在回應(yīng)時(shí)陷入機(jī)械執(zhí)行，無法充分調(diào)動(dòng)其知識(shí)儲(chǔ)備和邏輯分析能力，導(dǎo)致輸出內(nèi)容刻板、缺乏靈活性。而無針對(duì)性的夸獎(jiǎng)同樣無效，若不指出具體的改進(jìn)方向，AI難以知曉自身不足，長(zhǎng)此以往，輸出質(zhì)量提升緩慢。

最有效的溝通方式是精準(zhǔn)指出AI內(nèi)容輸出的不足。例如，當(dāng)AI生成的科研文獻(xiàn)綜述存在論點(diǎn)不清晰、論據(jù)不足的問題時(shí)，明確告知其需補(bǔ)充具體研究案例、優(yōu)化邏輯框架，并給出清晰的指令示例，引導(dǎo)AI進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)。這種方式就像為AI指明前進(jìn)的方向，能讓其更高效地提升輸出質(zhì)量。

DeepSeek等AI工具，在輸出內(nèi)容時(shí)常常采用Markdown格式，以逐條列舉的形式呈現(xiàn)。這種方式雖然邏輯清晰，便于信息梳理，但在臨床科研論文、學(xué)術(shù)報(bào)告等場(chǎng)景中，缺乏自然段落的連貫性和流暢性，不符合人類正常的寫作與閱讀習(xí)慣，影響內(nèi)容的整體呈現(xiàn)效果和可讀性。

若想改變AI輸出格式，最直接的方法是在指令中明確提出要求。比如，在下達(dá)任務(wù)時(shí)，清晰表述“請(qǐng)不要采用逐條列舉的Markdown格式，以自然段落的形式生成內(nèi)容，要求段落過渡自然、語(yǔ)句通順”。這樣簡(jiǎn)潔明了的指令，能讓AI迅速理解使用者對(duì)格式的期望，調(diào)整輸出方式。

除了明確指令，提供示例段落也是行之有效的方法。使用者可以先撰寫一段符合期望的文字，涵蓋理想的段落結(jié)構(gòu)、語(yǔ)言風(fēng)格、句式特點(diǎn)等要素，將其附在指令中，告訴AI“請(qǐng)參照此示例的格式和風(fēng)格進(jìn)行創(chuàng)作”。通過這種直觀的示范，AI能更準(zhǔn)確地把握需求，生成更貼近人類寫作習(xí)慣的內(nèi)容。

在處理PDF、Word等文檔中的圖片時(shí)，DeepSeek展現(xiàn)出一定的圖像識(shí)別能力，能夠識(shí)別圖片中的文字信息，并對(duì)其進(jìn)行分析和處理，這在處理包含文字說明的圖表、截圖等場(chǎng)景中十分實(shí)用。但面對(duì)病理切片圖片、流式圖片等專業(yè)性極強(qiáng)的醫(yī)學(xué)圖像，DeepSeek目前還無法進(jìn)行解讀，無法提取其中蘊(yùn)含的醫(yī)學(xué)信息。

相比之下，ChatGPT和Google的AI系統(tǒng)在圖像識(shí)別領(lǐng)域功能更為強(qiáng)大。它們不僅能識(shí)別圖片中的文字，還具備一定的圖像分析能力，例如可以對(duì)病理炎癥等級(jí)進(jìn)行初步判斷，輔助科研人員進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像的初步分析和診斷。這些額外的功能，為臨床科研工作提供了更豐富的支持。

了解不同AI系統(tǒng)在圖像識(shí)別方面的能力差異后，科研人員在實(shí)際工作中應(yīng)根據(jù)具體需求選擇合適的工具。若只是處理普通的文字圖片，DeepSeek基本能夠滿足；而當(dāng)涉及專業(yè)醫(yī)學(xué)圖像分析時(shí)，ChatGPT或Google的AI系統(tǒng)則更為合適，這樣能最大程度提升科研工作效率。

在文章創(chuàng)作的翻譯環(huán)節(jié)，雖然AI能夠快速給出翻譯結(jié)果，但直接使用AI翻譯存在隱患。AI在翻譯過程中可能會(huì)根據(jù)自身的算法和語(yǔ)言模型，對(duì)原文進(jìn)行過度解讀和“創(chuàng)作”，導(dǎo)致翻譯內(nèi)容在語(yǔ)義、重點(diǎn)、專業(yè)術(shù)語(yǔ)使用等方面與原文產(chǎn)生較大偏差，影響科研成果的準(zhǔn)確表達(dá)。

DeepL翻譯以逐字逐句對(duì)應(yīng)為核心特點(diǎn)，在保證翻譯準(zhǔn)確性上表現(xiàn)出色。它能夠精準(zhǔn)地將中文內(nèi)容轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的外文表述，最大程度保留原文的語(yǔ)義、結(jié)構(gòu)和重點(diǎn)信息，為后續(xù)的內(nèi)容創(chuàng)作筑牢根基。特別是在處理專業(yè)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)時(shí)，其對(duì)專業(yè)術(shù)語(yǔ)的準(zhǔn)確翻譯，能有效避免因翻譯錯(cuò)誤導(dǎo)致的理解偏差。

先通過DeepL完成精準(zhǔn)翻譯，再借助AI進(jìn)行潤(rùn)色，這種分步操作的寫作流程優(yōu)勢(shì)顯著。AI潤(rùn)色環(huán)節(jié)能夠?qū)Ψg后的內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化，包括調(diào)整語(yǔ)句通順度、優(yōu)化語(yǔ)言表達(dá)、統(tǒng)一專業(yè)術(shù)語(yǔ)使用等，使文章在保持準(zhǔn)確性的同時(shí)，更符合目標(biāo)語(yǔ)言的表達(dá)習(xí)慣和學(xué)術(shù)規(guī)范，最終產(chǎn)出高質(zhì)量的科研文章。