操作指南

操作指導

AI平台 國內直接訪問地址：https://sass.xiaoxuzhu.cn/**點擊【新系統登錄】**註冊後登錄即可。

選擇gemini-3-pro大模型

現在的科研越來越“卷”，不僅要看得多，還得處理得快。最近 Google DeepMind 推出的 Gemini 3.0 pro，在海量文獻處理和原生多模態數據理解上確實亮眼👍。它的優勢，主要在下面這 三個典型科研場景裏體現得最明顯：

1. 海量文獻的並行分析與跨文檔關聯

以前做元分析或者寫大型綜述，最頭疼的就是文獻量📚——動不動幾百篇，全靠人工梳理，真的是體力+耐心雙重消耗。現在情況不一樣了。Gemini 3.0 的 2M+ Token 超大上下文，直接把玩法改了。它可以把幾百篇論文一次性“裝進腦子裏”，在同一個上下文裏做並行分析。（小提醒一下：對話框一次最多傳 10 個文件，但可以分批傳，模型會記住整個對話裏的內容 👍）我們做過一次實測：
把近五年 300 多篇關於「ESG 評級對企業財務績效影響」的 PDF 文獻，分批餵給 Gemini 3.0 pro。結果是——模型很快就把全量內容消化完了。關鍵不在“讀得快”，而在讀得懂、還能對比。
和傳統只會做關鍵詞檢索不同，它能跨文檔做深度比對，直接揪出論文之間的分歧點。比如模型就發現了一個很有意思的衝突👇

• 多數針對歐美市場的研究（比如 Smith et al., 2023）認為：ESG 評級和 ROE 是正相關的
• 但在第 15 批上傳的、新興市場相關文獻裏（Zhang et al., 2024），卻明確指出二者存在負相關，原因是合規成本過高反而拖累了績效

這種全局視角的關聯分析，真的很強。
它能幫你迅速跳出“只看單篇論文”的侷限，直接鎖定研究爭議點和空白區🎯，對提升綜述深度和研究效率，幫助非常大。如果你平時也被文獻綜述折磨過，這一套真的值得關注 👀✨

2. 原生多模態數據的直接理解（視頻與圖像）

Gemini 3.0 真正拉開差距的地方，其實就一個詞：原生多模態。
説白了，它終於不再“拐彎抹角”了。以前你要讓模型分析視頻，得先拆幀；看圖表，得先 OCR 成文字；流程又長又碎。而 Gemini 3.0 是直接對着原始音視頻和圖片本體開幹，就像一個真正坐在你旁邊一起看資料的研究員 👀。

1️⃣ 視頻分析：連“肢體語言”都不放過

在管理學、社會學這種定性研究裏，焦點小組訪談視頻一直是體力活。
30 分鐘視頻，光是反覆看、做編碼就能把人耗空 😵💫。我們實測上傳了一段未剪輯的 30 分鐘消費者新品體驗訪談。結果 Gemini 3.0 看完之後，直接幫我們把“編碼（Coding）”這一步做了，還給的是結構化日誌。比如它會明確指出：

• 12:15 討論定價策略時，受訪者 A 雖然嘴上説能接受，但雙臂交叉、身體後仰，是典型的防禦姿態，真實接受度可能並不高
• 18:40 受訪者 B 頻繁點頭、身體前傾，參與感明顯更強（High Engagement）

這種分析，已經不只是“聽懂你説了什麼”，而是開始判斷你到底信不信自己説的話了 🤯。

2️⃣ 圖像分析：不只是識字，而是真正“看懂圖”

再看圖像這塊，尤其是金融場景，差距更明顯。我們上傳了一張包含 K 線、均線、MACD 的技術分析圖。
Gemini 3.0 不只是把圖上的數字讀出來，而是直接按技術分析的邏輯來解讀：

股價觸及布林帶上軌後出現明顯的量價背離，同時底部 MACD 即將形成死叉，這通常是短期趨勢反轉的信號，需要警惕回調風險。

注意這裏的重點👇
它不是“圖上有什麼”，而是**“這張圖意味着什麼”**。

3. 與 Google Scholar 的實時整合與事實核查

説實話，大模型最要命的問題，其實就一個：看起來很專業，結果在胡編 🤦♂️——比如張口就來一篇根本不存在的論文，這就是大家常説的“幻覺”。在這點上，Gemini 3.0算是目前做得最穩的之一。背後靠的是 Google 超大的學術索引。它不是隻憑訓練數據“腦補答案”，而是可以實時去 Google Scholar 裏核對，把生成內容和真實文獻對上號。👉 舉個真實場景：
寫一份關於**“量化寬鬆（QE）是否加劇收入不平等”**的政策簡報。如果用傳統模型，很可能會給你編一個看着特別真的引用，比如 “Smith et al., 2015” 📄——但你一查，根本不存在。而 Gemini 3.0 的做法是：
每一個論點，直接掛原始文獻鏈接。
比如它提到：

Piketty（2014）認為，資本回報率長期高於經濟增長率，是不平等加劇的核心原因

你可以當場點進去，直達 Google Scholar 頁面，甚至 PDF 原文。有沒有這本書、是不是他説的，一眼就能驗證。這一步，其實非常關鍵：
👉 AI 不再只是“寫東西的”，而是變成了“幫你查證的”
從內容生成器，升級成了事實核查員（Fact-checker）✅所以總結一句話👇
如果你是做科研的，需要快速掃文獻、分析圖像/視頻實驗數據，或者短時間搭建一個新領域的知識框架，那 Gemini 3.0 現在確實是一個效率非常高、踩坑概率很低的選擇 🚀

附：可直接使用的 Prompt 示例

請注意，使用以下提示詞時，需要利用 Gemini 3.0 的長文本和多模態文件上傳功能。場景一：跨文檔衝突檢測與綜述（需上傳多篇 PDF）

Prompt:"我已上傳了 10 篇關於[特定研究領域，例如：鋰離子電池固態電解質界面]的文獻。請閲讀所有文檔，並執行以下任務：

1. 總結這 10 篇文獻中主流的 3 種實驗方法。
2. 重點找出這些文獻在結論上存在的矛盾點或不一致之處，並指明是哪幾篇文獻之間存在衝突（例如：文獻 A 的數據不支持文獻 B 的假設）。
3. 基於這些文獻，生成一個包含關鍵進展的時間軸綜述草稿。"

場景二：實驗視頻行為學分析（需上傳視頻文件）

Prompt:"請觀看這段 15 分鐘的[實驗對象，例如：斑馬魚]觀察視頻。請充當專業的行為學研究員，幫我統計以下數據並輸出為表格：

1. 記錄對象進入[特定區域，例如：頂部對角線區域]的所有時間點及每次停留的時長。
2. 識別並記錄所有[特定行為，例如：急速擺尾]發生的起始時間戳。
3. 總結該對象在視頻後半段的整體活躍度變化趨勢。"

場景三：科學圖表深度解讀（需上傳圖像文件）

Prompt:"附件是一張[特定數據類型，例如：拉曼光譜]的實驗結果圖。請作為該領域的專家進行分析：

1. 識別圖中所有的特徵峯位，並列出它們可能對應的化學鍵或官能團振動模式。
2. 對比圖中樣品 A 和樣品 B 的譜圖差異，並解釋這種差異在材料結構上可能意味着什麼變化。
3. 指出圖中數據是否存在明顯的異常或噪聲干擾。"

三、感受

好用的功能太多太多，我就不在這個一一列舉了，有興趣的可以自行嘗試。

有提供免費的授權碼可體驗～

有提供免費的授權碼可體驗～

有提供免費的授權碼可體驗～

私信虛竹哥，獲取體驗碼~ 國內可直接使用~

我是虛竹哥，目標是帶十萬人玩轉AI。