现在的AI发展太快了，对于我们做学术搞研究的同仁来说的确是大好事，但如果我们花费大量时间在纠结选择以及自我困难化AI的学习，把AI的学习和使用当成是独立的另外一个学科来对待，花费大量时间去学习去研究，反而会浪费很多时间，效果也并不会好。
以七哥的使用经验，建议是在使用AI时，把AI当成一个辅助工具，以自我专业的研究思维为主要视角，融入到AI的输出特性，多尝试多调教，慢慢的你就会找到驾驭AI的感觉，真正能把AI融入到自己的学术和写作中。
近期顶刊《Nature》杂志发布了一篇文章《What are the best AI tools for research？》，深度评测了五款性能和口碑最好的适合学术科研的AI大模型，分别是：ChatGPT o3-mini、DeepSeek-R1、Llama、Claude 3.5 Sonnet 和 OLMo 2。文章总结了5个AI模型的特点、优势、学术应用场景以及不足之处，可以作为科研人员选择学术AI工具的一个参考。
大家感兴趣，可以看下原文：
这是原文的链接：https://doi.org/10.1038/d41586-025-00437-0
下面我主要是结合《Nature》原文测评结果，再补充两个很不错的大模型AI，分别是谷歌公司的Gem
