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随着Dimensions Research GPT和Dimensions Research GPT企业版的推出，全世界的研究人员现在都能获得更强大的解决方案。Simon Linacre介绍一种新的解决方案，将Dimensions的科学证据基础与ChatGPT卓越的生成式人工智能相结合。

对于许多研究人员来说，最近关于生成式人工智能（GAI）发展的炒作让他们感到无所适从，因为有太多新的、未知的解决方案等着他们去使用。再加上人们对幻觉和负责任的人工智能开发的质疑，GAI可能带来的优势已经被这些担忧所抵消。

为此，Digital Science公司开发了首个定制的GPT解决方案，将Dimensions数据与ChatGPT 先进的AI平台相结合，推出Dimensions Research GPT 和 Dimensions Research GPT 企业版。

Dimensions Research GPT利用数以千万计的开放获取出版物中的数据对研究查询的回答，任何人都可以通过OpenAI的GPT商店免费访问；以Dimensions中的所有出版物、基金、临床试验和专利为基础，任何拥有ChatGPT企业账户并订阅Dimensions的组织都可以使用。我们还邀请定制Dimensions Research GPT企业版以更好地满足特定用例需求的组织与我们的专家团队合作，共同定义和实施这些用例。

这些来自Dimensions的创新型新研究解决方案通过将GAI响应建立在科学数据的基础上，并通过ChatGPT对话界面，使ChatGPT用户能够发现更精确的答案和生成性摘要。

推出这些新解决方案的目的是，通过结合ChatGPT的基础设施和Dimensions的特定研究功能，使研究人员（实际上是对科学研究感兴趣的任何人）能够快速、轻松地找到值得信赖的问题答案。这些新的创新加快了信息发现的速度，是2024年Digital Science公司推出的以人工智能为基础的众多用例中的第一个。

●它们是如何工作的？

Dimensions Research GPT和Dimensions Research GPT企业版基于世界上最大的链接研究数据集合Dimensions，并为用户在OpenAI的ChatGPT界面上输入的查询提供答案。用户可以用自然语言向ChatGPT提出问题，并查看人工智能生成的回复，每当他们在ChatGPT 平台上查询到任何基于Dimensions数据的内容时，都会收到通知，并显示参考源。这些参考信息以可点击链接的形式出现，可将用户直接带入Dimensions平台，在那里他们可以看到有关源记录的更多详细信息页面，以继续他们的探索之旅。

Dimensions Research GPT Enterprise 的主要功能包括：

（1）通过出版物数据、临床试验、专利和拨款信息回答研究查询；

（2）在客户的私人环境中设置，仅对客户的最终用户开放；

（3）每次生成基于Dimensions数据的内容时都会发出通知，并提供参考文献和引用详细信息。

如图1所示。图1 查询示例●对研究人员有什么好处？

对用户来说，主要好处是通过ChatGPT界面和Dimensions特定功能的结合，可以找到有科学依据的、改进的、感兴趣的信息，而无需花费太多时间和精力。这将为研究人员节省大量时间，同时还能方便地获取原始资料。然而，这项新的创新还为所有用户带来了许多额外的关键优势：

（1）Dimensions AI解决方案使ChatGPT针对特定研究——将答案建立在事实基础上，并为用户提供相关文件的参考文献；

（2）调用了数百万份出版物，提供与查询具体相关的信息，降低了人工智能生成答案产生幻觉的风险，同时提供了一条简便的信息验证途径；

有助于克服现有内容数量庞大、研究工作流程中的任务耗时以及对可信人工智能产品的需求等挑战。

●人工智能和研究的下一步是什么？

Dimensions Research GPT和Dimensions Research GPT企业版的推出代表了Digital Science公司对开放科学和负责任地开发人工智能工具的更广泛承诺。

这些新产品只是Digital Science公司利用人工智能的最新进展。2023年，Dimensions推出了人工智能助手的测试版，而ReadCube也在去年发布了其人工智能助手的测试版,Digital Science公司在2023年完成了对基于人工智能的学术语言服务Writefull的收购。2024年可能会有更多的人工智能进展。Dimensions Research GPT和Dimensions Research GPT企业版体现了其对负责任的创新和为尽可能多的受众带来强大的研究解决方案的承诺。

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原文标题；Fast forward: a new approach for AI and research

原文链接：https://www.digital-science.com/blog/2024/02/fast-forward-a-new-approach-for-ai-and-research/

编译：孟美任