学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

自从ChatGPT发布之后,各路大神都开始研究如何把它加入到自己的「科研工作流」当中。

比如「数学天才」陶哲轩就表示,他已经将ChatGPT纳入了自己的工作流程。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

最近,一位网友也分享了自己的「ChatGPT 学术优化」项目。

没想到,在GitHub上开源没几天,就冲上了3.3k星(还在快速增长中)。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

项目地址:https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic

目前,「ChatGPT 学术优化」可以支持以下这些功能:

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总之,交给ChatGPT就对了

比如,一键完成论文的润色和纠错。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

如果输出中包含公式,优化版的ChatGPT则会同时以Tex和渲染形式进行展示,方便复制和阅读。

看代码太烦?不如直接把整个工程丢进去,让ChatGPT替你做分析。

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不仅如此,它在剖析完之后,还能给出一份总结。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

除了项目代码,Latex论文也能一键阅读理解,并生成摘要。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

此外,优化版ChatGPT还支持项目的模块化设计。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

以及,自动生成分析报告。

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星

安装使用

目前,我们主要可以通过以下2种方式来体验「学术版ChatGPT」。

直接运行(Windows or Linux or MacOS)

首先,通过git下载项目。

git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic

接着,在config.py文件里,配置Proxy和OpenAI API KEY。

最后,通过pip安装依赖,并运行项目。

python -m pip install -r requirements.txt
python main.py

使用docker(Linux)

前两步和上面一样,还是先下载项目并配置Proxy和OpenAI API KEY。

git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic

接下来,是在docker中安装运行。

docker build -t gpt-academic .
docker run --rm -it --net=host gpt-academic

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