接下来就可以借助行学AI帮我们进行实验方案的设计，输入“我现在想研究女贞子抑制雌激素受体治疗乳腺癌，请帮我设计实验方案”如图3，我们可以看见行学AI给出了一些实验方案，但我们发现它给出的答案是略显简单的，只有WB、qPCR和凋亡周期等基础实验，与我们的预期是不太相符的，而且单单针对雌激素受体这个基因或者雌激素受体蛋白不太能够说明问题，我们想要进一步研究抑制雌激素受体能够激活什么样的通路，造成什么样的表型，同样可以借助行学AI。
作为非平面专业、非绘画专业的科研人员，要想能够绘画出精美、复杂度高的科研插图，肯定是存在一定的挑战性，但是如果掌握好Adobe illustrator，那么对于SCI论文中需要绘制的摘要图、机制图等等便可以轻松拿下!
在文科的思辩性论文当中，我们经常会运用到理论，这些理论往往是多学科知识产生的结果。·点击AI推理，可以输入想要了解的现象或主题，比如网络谣言的传播，希望使用物理学的知识去解释。此时点击知识推理，差不多等2到3分钟，会生成物理学领域关于网络谣言传播的解释。
【科学随笔】新年伊始，DeepSeek成为“热词”，其在各领域的应用也引发思考和讨论。在科研领域，人工智能驱动科学研究的新科研范式随之到来，对构建开放创新生态提出了更急迫的要求。人工智能等新兴技术是推动科技和产业创新的重要力量。
中新经纬8月11日电 (孙庆阳)当科学研究遭遇效率低下，实验手段提供的信息与分析利用数据的能力都有限的时候，人工智能(AI)能为我们做什么？AI正越来越多地融入科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家生成假设、设计实验、收集和解释大规模数据，并获得传统科学无法拿到的洞见。
“AI for Science（人工智能驱动的科学研究）可以帮助科学家解决复杂的科学问题，提高科研效率和质量”“最大的不变就是一直在变，总是有新东西出来，每次都有惊喜”……8月10日至11日在京举行的2023科学智能峰会上，来自国内多个研究机构的院士专家汇聚一堂，共同展望人工智能
近年来，人工智能技术的快速发展与广泛应用，给科学研究带来了新的变革与创新，同时也对支撑科研诚信的现有实践提出了严峻挑战。譬如，利用人工智能算法伪造数据，生成欺骗性研究论文，极易引发新形式的论文代写、抄袭剽窃、洗稿等学术不端行为，极大损害了科学研究的可信度。
近年来，随着数据资源的广泛可用、计算能力的飞跃以及机器学习的进步，人工智能技术取得了突飞猛进的发展。特别是在基础模型的开发上，我们见证了其显著的成就——在大量未标记数据上训练的人工智能模型，催生了所谓的“通用人工智能”。
从经验主导向数据驱动转型，更加高效精准人工智能，这样影响科学研究电解液，被称为电池的“血液”，其设计是寻找到下一代电池的关键之一。然而，电解液材料分子组合浩如烟海，逐一筛选效率非常低。借助人工智能手段，科研人员有了快速开发电解液材料的新方法。
建议没有编程基础，也不想深入学习编程的医药工作者们去读这本书，深入浅出的讲解了机器学习和深度学习怎样用于医学临床和科研，Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Medicine 。
