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我是娜姐 @迪娜学姐 ，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。

ChatGPT的最新版本GPT-o1模型，不少博主已经测评并展示了其在处理数学、物理以及代码生成等复杂任务时的独特优势。

和之前的版本相比，它在回答问题的时候会模拟人类的“慢思考”展现思考过程，然后再呈现结果。因此逻辑推理能力和回复质量大大提升。针对大家都很头痛的科研选题，今天我们来测试一下GPT-o1效果如何。

目前o1系列模型有两个版本：

o1-preview：预览版模型，虽然功能相对精简，但具备强大的推理能力，适用于需要深度思考的任务。
o1-mini：更小、更快的推理模型，特别擅长编程任务，且成本更低，适合广泛的应用场景。

我们就用最强大的o1-preview来测试：

（需要注意的是，目前ChatGPT的两个o1版本都不能上传附件，只能将文本粘贴在对话框提交，上下文长度也很有限，仅128k。）

首先我们提交某一关键词下的一批文献标题，让它分析分类并寻找可能的选题：    

          

ChatGPT-o1 preview的回答：    

可以看出，虽然只提供了标题信息，GPT o1的分类还是很准确的，便于我们快速掌握某一个领域的细分研究方向。

建议的选题也很具有参考性。我们继续针对其中一个选题方向，让它深入探讨：

              

如果我们想要针对该课题设计具体的实验，并将结果整理写成期刊论文。可以让GPT将整个实验设计过程进一步细化，具有可操作性：    

    

          

怎么样？整个实验流程的细节是不是越来越清晰了？

针对统计学方法的选择和图表设计，我还不是很清楚。让GPT o1再帮我规划一下：

    

          

统计学分析的分析种类、统计学方法的选择、数据收集过程、结果的展示类型，都介绍的很详细具体。

总的来说，ChatGPT最新版本o1相比之前的版本，更加言之有物，分析更深入，细节也更具体了。期待上下文长度的扩展能够让它的威力更强大。