学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星
小伙伴们有没有觉得学习科技周边很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
自从ChatGPT发布之后,各路大神都开始研究如何把它加入到自己的「科研工作流」当中。
比如「数学天才」陶哲轩就表示,他已经将ChatGPT纳入了自己的工作流程。

最近,一位网友也分享了自己的「ChatGPT 学术优化」项目。
没想到,在GitHub上开源没几天,就冲上了3.3k星(还在快速增长中)。

项目地址:https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic
目前,「ChatGPT 学术优化」可以支持以下这些功能:

总之,交给ChatGPT就对了
比如,一键完成论文的润色和纠错。

如果输出中包含公式,优化版的ChatGPT则会同时以Tex和渲染形式进行展示,方便复制和阅读。
看代码太烦?不如直接把整个工程丢进去,让ChatGPT替你做分析。

不仅如此,它在剖析完之后,还能给出一份总结。

除了项目代码,Latex论文也能一键阅读理解,并生成摘要。

此外,优化版ChatGPT还支持项目的模块化设计。

以及,自动生成分析报告。


安装使用
目前,我们主要可以通过以下2种方式来体验「学术版ChatGPT」。
直接运行(Windows or Linux or MacOS)
首先,通过git下载项目。
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git cd chatgpt_academic
接着,在config.py文件里,配置Proxy和OpenAI API KEY。
最后,通过pip安装依赖,并运行项目。
python -m pip install -r requirements.txt python main.py
使用docker(Linux)
前两步和上面一样,还是先下载项目并配置Proxy和OpenAI API KEY。
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git cd chatgpt_academic
接下来,是在docker中安装运行。
docker build -t gpt-academic . docker run --rm -it --net=host gpt-academic
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
一文解读 5G 车路协同自动驾驶技术的应用
- 上一篇
- 一文解读 5G 车路协同自动驾驶技术的应用
- 下一篇
- ChatGPT好用的关键:如何高质量的提问题
-
- 科技周边 · 人工智能 | 39分钟前 |
- 结构化输出遇到递归字段时怎样约束模式
- 215浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2小时前 | 人工智能 · 工具调用 ·
- 智能体工具调用失败后怎样设计可控重试
- 236浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 4小时前 |
- 多模态模型输入图片过大时如何控制视觉令牌
- 196浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 6小时前 |
- 推理服务连续批处理怎样减少 GPU 空转
- 404浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | 人工智能 · LoRa PEFT merge_and_unload 量化推理 模型合并
- LoRA 合并权重后输出变化过大应检查什么
- 404浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 14小时前 |
- RAG 分块重叠过大为什么会降低检索多样性
- 409浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 16小时前 | 人工智能 ·
- 合成数据能否替代真实样本:覆盖率与偏差检查方法
- 128浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 18小时前 |
- 提示词版本怎么管理:样例、变量与回归集一起提交
- 111浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 向量检索 ·
- 向量检索与关键词检索怎样做混合召回
- 293浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 388次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 469次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 476次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 420次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 244次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

