在Milton Pividori的文章中，他详细探讨了如何有效地使用ChatGPT来促进科学研究，并分享了一些关键的步骤和提示词指令。以下是对这些关键步骤和指令的详细解读：
关键步骤和提示词指令
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设计你的提示（Prompt Engineering）
- 明确指令：告诉ChatGPT你希望它做什么，例如使用“总结”或“解释”等动词。
- 角色指定：要求ChatGPT扮演一个特定的角色，比如“你是一名专业的文字编辑”。
- 提供示例：给出输入和输出的示例，帮助模型理解你的期望。
- 指定回答方式：告诉模型如何回答，比如“向对表观遗传学有基本了解的人解释”。
- 格式要求：指定输出的格式，如JSON或CSV文件。
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找到正确的任务
- 评估任务的创造性需求：考虑任务是否需要高度的创造性思维。
- 风险评估：考虑如果模型引导错误，可能带来的后果。
- 任务分配：确定哪些任务适合人类完成，哪些适合ChatGPT完成。
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多写，少读
- 控制输出：在写作时，你可以控制ChatGPT的输出，并在必要时进行修正。
- 利用结构规则：提供科学稿件的结构规则，帮助ChatGPT更好地理解写作要求。
使用步骤进行详细解读
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设计你的提示
- 目的：确保ChatGPT理解你的需求并提供有用的输出。
- 操作：在与ChatGPT交互时，清晰地描述你的问题或请求。例如，如果你需要总结一篇科学文章，你可以这样提示：“请以背景-内容-结论的格式总结以下科学文章。”
- 效果：好的提示可以显著提高ChatGPT的响应质量和相关性。
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找到正确的任务
- 目的：最大化ChatGPT的效用，同时减少错误和风险。
- 操作：选择那些适合ChatGPT的任务，如文献综述的后期总结，而不是需要深入理解和创造性思维的早期研究设计。
- 效果：通过正确分配任务，可以提高研究效率，同时避免可能的错误。
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多写，少读
- 目的：利用ChatGPT的写作能力，同时保持对输出内容的控制。
- 操作：在写作时，可以先自己起草一个初稿，然后让ChatGPT帮助改进和润色。在阅读方面，谨慎使用ChatGPT的总结，确保关键信息不被遗漏。
- 效果：这种方法可以提高写作质量，同时确保研究的准确性和完整性。
通过这些步骤和指令，研究人员可以更有效地利用ChatGPT来支持他们的工作，同时确保研究的质量和准确性。这些策略不仅提高了生产力，还帮助研究人员更好地理解和利用人工智能在科研中的潜力。
以下是原文：
Chatbots in science: What can ChatGPT do for you?
Milton Pividori spent a year and a half studying how best to use ChatGPT in research. Here, he highlights three key lessons.
Milton Pividori has explored how best to use AI chatbots to improve science.Credit: Kerkhoff Photography & Design
ChatGPT stunned the world on its launch in November 202
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