中科院学术版ChatGPT（GPT Academic）是由中科院团队基于ChatGPT开发的定制工具，专门为科研工作设计。它整合了一系列实用功能，能帮助优化科研流程，提升日常工作效率。

主要功能包括：一键润色学术论文、检查语法错误；快速中英文互译；一键解释代码；可自定义快捷键；实验模块采用高阶模块化设计；能自动分析项目源代码；智能读取论文并生成摘要等。这些功能覆盖了本科生、研究生到科研人员的写作需求，能有效提升写作效率，就像给工作加了助力。

中科院学术版GPT(图1)

核心功能：

  • 多模型支持：兼容百度千帆、通义千问、讯飞星火、LLaMa2、智谱GLM4等国内外主流大语言模型，支持多个API-Key同时使用。

  • 论文处理：精细翻译和解读Arxiv论文；多线程翻译PDF全文；润色、校对Latex论文；自动生成论文摘要。

  • 代码功能：解释代码并批量生成注释；分析程序（支持Python、C、C++、Java等语言）；集成DeepseekCoder等代码专用模型。

  • 信息聚合：谷歌学术辅助工具（帮写related works部分）；聚合互联网信息并用GPT分析；搜索和分析GitHub仓库的插件。

  • 其他特色：支持实时语音对话输入；能渲染mermaid图表（如流程图、状态转移图）；可自定义快捷键和模块化插件；支持多语言和Markdown格式转换。

项目优势

  • 开源免费：代码完全开放，用户能自由使用和修改。

  • 功能全面：集成了科研常用的多种工具，能提高效率。

  • 多模型灵活选：支持多种语言模型，用户按需切换。

  • 社区活跃：GitHub上有活跃社区，会持续更新优化。

适用人群

  • 本科生、硕士、博士：提升论文写作质量。

  • 科研工作者：高效处理代码、翻译文献、生成摘要等任务。

  • 编程学习者：通过代码解释和注释功能快速学编程。

安装和使用方式：

多系统本地安装（Windows/macOS/Linux）：

  • 克隆项目代码：运行命令“git clone https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git”，然后进入项目文件夹“cd gpt_academic”。

  • 打开config.py文件，配置OpenAI API Key（生成地址：https://platform.openai.com/account/api-keys）和本地代理。

  • 安装依赖：运行“python -m pip install -r requirements.txt”，然后启动项目“python main.py”。

Docker部署（仅Linux）：

  • 同本地安装，先克隆项目并进入文件夹。

  • 配置config.py里的代理和OpenAI API Key。

  • 安装：运行“docker build -t gpt-academic .”；运行：执行“docker run --rm -it --net=host gpt-academic”。

Huggingface在线预览：

  • 地址：https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic。

  • 说明：仅作界面参考，隐私和安全无保障，建议优先选前两种方式自己部署。

常见问题解答：

  • 问题：中科院学术版ChatGPT的核心优势是什么？

    答：优势在于贴合科研场景，主要体现在三方面：一是学术写作支持，比如中英文润色（优化结构、解释公式变量、改语法）、Latex论文一键生成摘要（整合多tex文件的中英文摘要）；二是科研代码解析，支持分析Python/C++项目代码（单文件或完整项目）、批量生成函数注释、提供实验功能模板，解决代码理解和文档化问题；三是设计实用，可自定义快捷键、模块化实验、聊天记录存为Markdown，符合科研工作流程，还支持多系统和Docker部署，灵活又稳定。

  • 问题：三种安装方式分别适合哪些用户？

    答：

  • 多系统本地安装（Windows/macOS/Linux）：适合有Python基础（需装依赖）、想要完整功能和隐私安全的用户（比如处理敏感数据的科研人员）。要手动配API Key和代理，步骤多但功能全。

  • Docker部署（Linux）：适合Linux用户或需要快速部署的场景（比如实验室服务器共享）。用Docker容器避免依赖冲突，一条命令就能装和运行，省去环境配置麻烦。

  • Huggingface在线预览：只适合想先看看界面的用户（比如了解功能布局）。仅作界面展示，隐私和安全无保障，不适合正式科研。

  • 问题：中科院学术版ChatGPT和Tune-A-Video项目怎么配合使用？

  • 答：两者的配合关键在于打通“生成文本指令-输出视频”的链路：中科院学术版ChatGPT能根据学术或创作需求生成高质量的文本指令（比如科研场景里“生成展示Transformer模型架构的3D动画视频，风格要科技简约”，创作场景里“生成‘James Bond在海滩跳舞’的现代迪士尼风格视频”）；Tune-A-Video则把这些指令变成可视化视频。配合后有两种新可能：一是科研可视化，把复杂概念（如神经网络架构、实验数据变化）变成直观视频，辅助论文汇报或教学；二是创意创作，借助ChatGPT优化文本指令，让非专业人士也能轻松生成个性化视频。