在AI技术迅猛发展的浪潮下，AI技术为科研领域带来的革新与助力愈发显著。为帮助同学们提升科研技能，深入理解AI与科研的融合，4月1日中午，数学科学学院第一届“青马工程”培训班第三次理论授课于9C207成功开展。本次培训会由数学与应用数学专业辅导员张高杰老师主讲。他围绕“AI赋能科研——人工智能与科学研究的双向奔赴”主题，展开了一场干货满满的教学之旅。
培训伊始，张老师聚焦AI大模型与科研选题两大要点。他从基础概念切入，详细讲解了GAI、AIGC等关键术语，让同学们对AI前沿技术有了清晰认知。为了让理论知识更接地气，张老师列举了DeepSeek、ChatGPT等常见模型在科研场景中的实际应用，并介绍了秘塔AI、智谱清言等，帮助同学们理解AI模型如何在科研各个环节发挥作用。其中在讲解选题策划时，张老师不仅阐释了选题的关键要素，还给出10个选题示例，让同学们有了更深刻的理解，助力同学们更好开启科研思路。
紧接着，张老师深入讲解了AI学术提示词撰写技巧。这一环节中，他介绍了提示词撰写的场景、角色等框架要素，以及一系列实用的撰写策略，帮助同学们在与AI交互过程中，能够精准传达需求，获得更具价值的反馈。
在资料管理与获取环节，张老师分享了知网研学等文献管理工具的使用方法，帮助同学们搭建系统的资料管理体系。同时，他还推荐了Sci-Hub、谷歌学术等科研网站，解决同学们在资料获取过程中可能遇到的难题。
此次培训在同学们热烈的掌声中圆满落下帷幕。通过张高杰老师的精彩授课，学员们对AI赋能科研有了全面而深入的认识，掌握了实用的科研技能与方法。展望未来，相信同学们将把所学知识运用到实际科研中，借助AI的强大力量，在学术领域不断探索创新，实现“人工智能与科学研究的双向奔赴”，为科研发展注入源源不断的活力。
