DeepSeek文獻“瞎編”？用這個方法，秒懂如何有效阻止錯誤生成！
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發表時間：2025-07-16
目前，大家在使用問答大模型如DeepSeek、Chatgpt等來寫論文時，會發現插入的參考文獻打不開或根本不存在的情況；另外DeepSeek、Chatgpt擴寫的內容如一些流行病學數據無法給出準確的“出處”，這對于嚴謹的科研寫作來說顯然是不夠的。
那么，對于這種情況，我們該如何應對呢？
01痛點觀察
大語言模型的固有缺陷主要體現在以下幾個方面：
（1）對于未接入專業文獻數據庫的模型而言，其文獻生成過程存在顯著的不確定性，類似于"隨機抽選"的結果，難以保證內容的準確性和可靠性。
（2）在學術研究領域，模型輸出存在三個關鍵性風險：
◆ 作者與期刊信息匹配錯誤，出現張冠李戴的情況
◆ 論文標題與關鍵詞對應關系錯亂，語義邏輯失當
◆ DOI等學術標識符生成缺乏依據，存在虛構編造現象
02解決方案
指令約束法：設置三重驗證機制
為確保學術研究的嚴謹性，在使用AI工具進行文獻檢索時，可以通過以下流程：
"請您以「XX領域」資深研究者的身份，協助檢索近五年（2018-2023年）收錄于「XX數據庫」、被引量超過「XX次」的「XX主題」相關文獻。
檢索結果需完整包含：
◆ 文獻標題
◆ 作者信息（含通訊作者標識）
◆ 發表年份
◆ 來源期刊/出版社全稱
◆ DOI編號（如適用）
若不確定文獻是否存在，請標注▲符號并注明不確定的具體原因；無法確認真實性的文獻將自動跳過，以確保最終輸出的所有文獻均經過真實性驗證。"
工具輔助法：雙引擎交叉驗證
需要注意的是，指令約束法的有效性在很大程度上取決于模型對學術規范的理解程度。盡管通過設置時間范圍、被引量等參數可以在一定程度上降低虛假文獻的產生概率，但任何未接入權威文獻數據庫的AI模型（包括ChatGPT在內），在文獻生成過程中都存在虛構內容的潛在風險。
基于此，我們建議采取以下措施來有效防范AI模型編造文獻：
◆ 明確限定檢索條件
◆ 要求提供完整的文獻元數據
◆ 建立二次驗證機制
◆ 設置不確定性標識
◆ 建立人工審核流程
通過「探索GPT」→ Consensus，進一步減少虛假文獻的生成：
推薦提示詞
“你是「XX領域」的資深教授，請檢索2020-2024年《XX期刊》發表的「XX主題」相關文獻。
要求：
1.中英雙語對照
2.摘要包含研究方法關鍵詞
3.排除第一作者重復發文
4.附Scopus被引統計”
通過「探索GPT」→ SciSpace進行驗證，要求給出真實文獻，并確保文獻中包含DOI號。
人工質檢法：最后一道防線
盡管通過以上方法可以有效減少AI模型虛構文獻的情況，但仍然建議在生成文獻后進行人工審核，避免出現"查無此文"的情況。
主營項目
1. 動物實驗
動物飼養、疾病造模、行為學檢測、心功能、無創血壓、血常規、全自動生化檢測等
2. 細胞實驗
CCK8/MTT、原代細胞分離、流式細胞實驗、細胞劃痕、侵襲、遷移、EDU染色、轉染、穩定株
3. 分子生物學
PCR檢測、熒光定量PCR、絕對定量PCR、端粒酶長度、pull down、雙熒光素酶、SSR、SNP檢測等
蛋白實驗
WB、Co-IP、酵母雙雜
5. 病理實驗
HE染色、免疫組學、電鏡
6. 生理生化實驗
肝腎功能、抗氧化、免疫反應等生理免疫指標;動植物營養指標、微量元素、重金屬、酶活等。
7. 多組學實驗
基因組、轉錄調控、蛋白組、代謝組、微生物多樣性、宏基因組、生信分析
8. 整體課題實驗
方案設計、整體實驗交付、標書寫作、論文潤色、協助投稿
康旭禾生物提供包括動物實驗、細胞實驗、分子實驗、病理實驗、流式檢測實驗及論文翻譯、潤色、投稿輔助等相關的各項服務。
聯系方式：15579126092
公司官網：http://consurebio.com/
公司地址：江西省南昌市南昌縣小藍VR產業基地D座2樓
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