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生成式人工智能在文献综述与知识获取中的应用
说明
生成式人工智能的效果往往依赖于数据的质量与模型的可靠性。科研数据具有高度复杂性和多样性，模型若未能充分理解和处理数据的特殊性，生成的结果可能会偏离科研实际需求。因此，如何提高数据质量和优化模型设计，确保生成结果的准确性与可信度，成为了当前科研领域面临的一大挑战。
生成式人工智能能够根据研究目标和已有数据，提出多种实验设计方案。通过对现有实验数据的学习，AI能够为科研人员提供更为精准的实验方法、流程优化建议以及可能的实验条件变化，帮助科研人员设计更加高效的实验方案，减少实验设计中的人为疏漏和不合理
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