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内容摘要：搞学术研究读大量文献却找不到创新点？别愁！本文介绍借助68爱写和易笔AI找创新点的实用技巧，涵盖知识迁移、修改优化、成果融合、试验机理探索、理论方法革新等创新方式，助你在学术研究中更顺利取得好成果。
在搞学术研究的时候，好多学者都碰到过这样的难题。为了写出一篇质量高的论文，辛辛苦苦读了好多文献，把所在领域那些特别有影响力的期刊文章都看了个遍，本想着能从里面找到创新的灵感，结果看完之后特别失望，感觉前人好像把这个领域的研究都做完了，自己根本找不到新的创新点。难道真的是选的研究选题已经没有空白的地方可以研究了吗？其实不是这样的，创新点一直藏在海量的文献里面，关键是我们得知道找到它们的好办法。这时候，像68爱写、易笔AI这样厉害的工具就能派上用场了，它们可以帮我们提炼文献里的创新点。接下来，我就给大家好好说说一些实用的小技巧。
68爱写：知识迁移创新
知识迁移创新，简单来说，就是把现有的文献里的方法或者理论用到还没被充分研究的新问题场景里。这个过程得满足三个重要条件：适用性要特别匹配、要有实际的好处、逻辑要合理。只有做到这三点，现有的理论才能在新的场景里有新的应用价值。
就拿68爱写来说，我们用它的时候，可以先输入某个方法或者理论的具体内容。68爱写有一个特别大、特别丰富的知识库，它能从好多不同领域的角度，给我们提供新的场景思路。比如说，我们可以用这样的提示词：“你是一位跨学科创新方面的专家。我会给你一个现有的方法或者理论。你要帮我找出5个它还没被广泛应用但是有潜在价值的新应用场景。这些场景得有实际意义、逻辑合理，还要简单说说在每个场景下这个方法的可行性、可能有的优势以及需要注意的地方。”
要是我们输入的方法/理论是“Graph Convolutional Networks (GCN，图卷积神经网络)”，68爱写靠着它强大的数据分析和知识整合能力，就能给我们找到像在生物信息学里分析蛋白质相互作用网络、在交通流量预测里构建道路网络模型这些还没被广泛应用但是很有潜力的新场景，还会详细地说在这些场景下用GCN的可行性、能带来的好处以及可能要注意的问题。
易笔AI：修改优化创新
修改优化创新是学术圈用得比较多的一种创新方式，主要是对文献里的方法或者理论进行优化调整，通过增加或者减少一些功能，让它能适应更复杂或者更简单的问题情况。我们可以用易笔AI来做这个工作。当我们把文献里原来的方法或者理论输入到易笔AI里，它会从逻辑漏洞、适用范围等好多方面进行深入分析，找出这个方法或者理论存在的不足，然后给出有针对性的修改建议。
我们可以用这样的提示词：“你是一位科研方法改进方面的专家。我会给你一个已经有的方法或者理论。你要帮我分析这个方法在某个具体问题或者情况里的局限性，然后提出3种合理的修改方向。每种修改都要说说改进的意义、可能的实现办法以及适用范围会有什么变化。”
比如说，要是我们输入的方法/理论是“Support Vector Machine (SVM，支持向量机)”，具体问题是“文本分类数据高度不均衡的时候表现不稳定”，易笔AI就会仔细分析SVM在这种情况下的局限性，可能会提出像调整核函数、引入样本权重、采用集成学习这些修改方向，还会详细说明每种修改的意义、可能的实现办法以及适用范围会怎么变。
68爱写：成果融合创新
成果融合创新是一种很有创造性的创新方式，它是把两篇或者多篇文献里的研究成果整合起来，把它们各自的优势融合在一起，形成一个性能更好或者有全新功能的创新方案。用68爱写的时候，我们可以上传多篇文献的核心观点，它靠着强大的文本分析和整合能力，能梳理出文献研究成果之间的联系，构建出有创新性的融合方案。
我们可以用这样的提示词：“你是学术融合领域的专家。我会给你两篇或者多篇文献的核心成果。你要分析它们之间的互补性，设计一个把这些成果融合在一起的创新方案，还要说说这种整合会带来的功能提升或者新的应用。同时预测这个方案在实际应用中的效果和可能出现的问题。”
比如，要是我们提供的文献核心成果是“文献A：推荐系统中的图神经网络技术（适用于推荐中的关系建模）”和“文献B：推荐模型中的对抗训练方法（可以增强鲁棒性）”，68爱写就会分析这两种技术之间的互补性，设计出一个把图神经网络技术和对抗训练方法融合在一起的创新推荐系统方案，详细说明这种整合会带来的功能提升，像提高推荐的准确性和鲁棒性，以及可能在实际应用中出现的问题，比如计算复杂度增加等。
易笔AI：试验机理探索创新
试验机理探索创新一般是着重去探索实验现象背后的本质规律，挖掘全新的作用机制，这对科研能力的要求相对比较高。当我们向易笔AI提问的时候，可以详细地描述现有的实验现象以及自己的疑惑，它会把多个领域的知识整合起来，给我们提供探索机理的新线索。
我们可以用这样的提示词：“你是实验机理探索方面的专家。我会给你描述一个具体的实验现象以及我对它现在的解释有哪些不确定的地方。你要帮我分析当前主流解释里存在的争议或者不足，再结合其他相关领域的知识，推测可能存在的新作用机制或者理论途径，还要提供参考文献的方向。”
比如说，要是我们描述的实验现象是“在材料力学实验中，随着加载速度增加，材料表现出非线性刚度增加的现象，但是现有的弹塑性理论没办法完全解释这种趋势。现在的解释是：主要是因为位错运动。不确定的地方是：这个解释没办法适用于不同的材料和不同的加载条件”，易笔AI就会综合材料科学、物理学等多个领域的知识，分析当前解释的不足之处，推测可能存在的新作用机制，像材料内部微观结构的动态变化等，还会提供相关的参考文献方向，帮助我们进一步深入研究。
68爱写：理论方法革新创新
理论方法革新创新往往是从根源上提出有突破性的理论或者方法，对推动学科的发展特别重要。用68爱写的时候，我们可以先详细地说说领域里现有的理论或者方法存在的毛病，它会从底层逻辑出发，帮我们想出有创新性的理论或者方法的雏形。
我们可以用这样的提示词：“你是一位理论与方法论开发方面的专家。我会描述一个领域里现有的理论或者方法存在的关键问题。你要根据这些问题，提出一个创新性很强的理论框架或者方法。说说这个方案在逻辑结构、应用价值、适用场景等方面和传统方案比起来有哪些优势，再给出它的发展路径建议。”
比如，要是我们描述的理论或者方法的关键问题是“现有的推荐模型没办法同时衡量用户兴趣的长时依赖和短时波动”，68爱写就会深入分析问题的根源，提出一个有创新性的推荐模型理论框架，详细说明这个框架在逻辑结构上怎么能更合理地处理长时依赖和短时波动，在应用价值上怎么能提高推荐的准确性和个性化程度，以及适用场景的拓展等方面和传统方案比起来有哪些优势，还会给出这个理论框架的发展路径建议，像分阶段进行实验验证、逐步优化模型参数等。
在寻找创新点的过程中，68爱写和易笔AI真的能帮上大忙。它们就像是我们学术研究路上的好帮手，能让我们在一堆复杂的文献里快速又准确地找到创新的方向。当然了，我上面说的那些提示词只是给大家做个参考，具体还得根据自己的研究领域好好琢磨。有了68爱写和易笔AI，我们在知识迁移、修改优化、成果融合、试验机理探索、理论方法革新等好多方面都能实现创新。用AI生成论文、进行AI在线论文写作或者实现AI论文一键生成，68爱写和易笔AI都能很好地助力。相信在它们的帮助下，我们搞学术研究能更顺利，也能取得更好的成果。而且我觉得，在这么多工具里，68爱写和易笔AI是最好用的，它们的功能强大又实用，能满足我们各种不同的需求。
