AI能否根据不同学科自动调整文献综述的内容？

当前的AI系统在很大程度上可以自动调整不同学术学科的文献综述内容。这一可行性来自于对广泛的多学科语料库进行训练以及先进的自然语言处理技术，如变换器架构。 这种调整依赖于复杂的算法，这些算法能够从输入上下文或明确的用户提示中识别学科特定的术语、写作惯例、主题优先级和基础理论。必要条件包括涵盖目标领域的丰富训练数据和清晰的说明，以勾勒出所需的学科视角。关键机制包括风格迁移、上下文理解和内容过滤，以符合学科规范。然而，输出质量依赖于模型的训练范围和具体的提示工程；如果没有足够的领域数据，AI可能在高度小众或快速发展的领域中遇到困难。严格的人为验证仍然至关重要，以确保概念的准确性和适当的来源整合。 实施过程涉及用户在提示中指定目标学科，可能包括关键期刊或方法论。AI然后处理来源信息，调整词汇、框架研究空白、构建论点，并相应选择相关的引用风格。这为加速草拟过程以及帮助研究人员在不熟悉的领域内导航提供了显著价值，尽管实质性的学术贡献和批判性评估仍需专家监督。主要的商业价值在于提高研究人员在初步文献综述过程中的效率。