在人工智能大型语言模型投入使用之前，人们在进行学术研究时，使用较多的是Google Scholar。然而，当ChatGPT等人工智能投入社会之后，各种使用学术领域的数据、规范来训练大型语言模型，形成了学术领域比较有特色的学术研究助手服务，诸如Elicit，Semanticscholar等，这些服务似乎比Google Scholar更能贴合研究者的需要。通过此文，我将梳理目前大致可用的人工智能服务，以及如何通过这些人工智能服务进行学术研究。
1.可供使用的大数据模型人工智能服务
1.0 Microsoft Copilot。如果是US等区域，可以免费使用GPT-4+bing实时探索信息模型。
使用Microsoft Copilot，主要有两种方式：其一，电脑端的Edge浏览器右上侧的Copilot插件；其二，手机端安装Microsoft Copilot，目前已经在Android和iOs端发布应用软件；其三，可申请Github ？Copilot，在VSCode中安装github copilot chat插件，也可以暂时免费使用GPT-3.5模型。
1.1 Openai的ChatGPT，免费版可以使用ChatGPT3.5模型。
1.2 使用bard服务。。
1.2 使用poe.com。里面提供了包含了Chatgpt，Bard等多种模型的免费使用服务；可以暂时免费使用ChatGpt-3.5模型（比登录官网更方面）。
1.3 字节跳动开发的
1.4 使用文章关联型人工智能（AI）服务
1.4.0 https://www.scinapse.io/；（推荐）[宣称比google Scholar（https://scholar.google.com/）强大；也应该比philpapers（https://philpapers.org/）强大]
1.4.1 https://old.elicit.org；（推荐）
1.4.2 https://www.semanticscholar.org/；（推荐）
1.4.3 https://openknowledgemaps.org/；（推荐）
1.4.4 https://researchrabbitapp.com/home；
1.4.5 https://oa.mg/； （推荐）
1.4.6 https://www.researchgate.net/；（可以）
1.4.7 https://www.researcher-app.com/；（需注册，未尝试）
1.5 阅读PDF并回答问题的大型人工智能（AI）服务
1.5.1 https://www.scinapse.io/；（推荐）
1.5.2 https://www.readcube.com/；
1.5.3 https://sider.ai/chatpdf 或https://www.chatpdf.com/；（推荐）
1.5.4 https://www.readcube.com/；（推荐）
1.5.5 https://books.google.com/talktobooks/ (Closed, switch to Bard)；
1.4.0 https://www.scinapse.io/；（推荐）[宣称比google Scholar（https://scholar.google.com/）强大；也应该比philpapers（https://philpapers.org/）强大]
1.4.1 https://old.elicit.org；（推荐）
1.4.2 https://www.semanticscholar.org/；（推荐）
1.4.3 https://openknowledgemaps.org/；（推荐）
1.4.4 https://researchrabbitapp.com/home；
1.4.5 https://oa.mg/； （推荐）
1.4.6 https://www.researchgate.net/；（可以）
1.4.7 https://www.researcher-app.com/；（需注册，未尝试）
1.5 阅读PDF并回答问题的大型人工智能（AI）服务
1.5.1 https://www.scinapse.io/；（推荐）
1.5.2 https://www.readcube.com/；
1.5.3 https://sider.ai/chatpdf 或https://www.chatpdf.com/；（推荐）
1.5.4 https://www.readcube.com/；（推荐）
1.5.5 https://books.google.com/talktobooks/ (Closed, switch to Bard)；
2.如何使用大数据模型人工智能服务
2.1 首先，确定问题及其大致纲要或轮廓。这可以通过google（https://www.google.com/ncr）或Bard服务（https://bard.google.com/）实现。
2.2 其次，围绕问题来阅读核心材料。核心材料可以通过引用率发现，也可以借助大哲学家经常关注的文本找到。
2.3 第三，熟悉核心材料的内容。
2.3.1 可以先让人工智能阅读pdf，给出文章轮廓或大概论证思路。
2.3.2 人工阅读文章，深入研究文章的论证思路及其可能存在的问题。（人工智能可能出错）
2.3.4 人工智能阅读pdf，给出文章可能存在的问题。
2.4 阅读关联文章。
2.4.1 通过关联文章的AI服务，寻找关联文章。
2.4.2 通过阅读和回答文章的AI服务，阅读、概括关联文章，并经过人工阅读审核，最终给出精确结论或观点。
2.2 其次，围绕问题来阅读核心材料。核心材料可以通过引用率发现，也可以借助大哲学家经常关注的文本找到。
2.3 第三，熟悉核心材料的内容。
2.3.1 可以先让人工智能阅读pdf，给出文章轮廓或大概论证思路。
2.3.2 人工阅读文章，深入研究文章的论证思路及其可能存在的问题。（人工智能可能出错）
2.3.4 人工智能阅读pdf，给出文章可能存在的问题。
2.4 阅读关联文章。
2.4.1 通过关联文章的AI服务，寻找关联文章。
2.4.2 通过阅读和回答文章的AI服务，阅读、概括关联文章，并经过人工阅读审核，最终给出精确结论或观点。
3.围绕问题开展研究、进行写作、投稿
3.1 从核心观点开始，向两头展开。
3.2 文献综述可以参考人工智能给出的参考、关联文献（必须经过人工阅读）。
3.3 核心论证可以参考人工智能给出的论证思路。
3.4 人工智能给出的论证思路，可以作为论证的参考，但是不能作为论证的全部。
3.2 文献综述可以参考人工智能给出的参考、关联文献（必须经过人工阅读）。
3.3 核心论证可以参考人工智能给出的论证思路。
3.4 人工智能给出的论证思路，可以作为论证的参考，但是不能作为论证的全部。