大模型-研究助手

研究助手

DeepResearch

Tiny-Scientist is a lightweight, user-friendly framework for automating the entire lifecycle of scientific research—from ideation to implementation, writing, and review. Designed for flexibility, it integrates smoothly with your favorite LLMs and search tools.

1. Thinker
2. Coder：搜索github代码
3. Writer
4. Reviewer

论文生成代码

Paper2Code

Agent优化

大模型能力

推理/规划

工具调用

适用情况及效果

GPT模型选择

根据研究任务的不同需求，可选择以下OpenAI模型：

推荐使用的模型

• GPT-4o：适合大多数普通任务，速度快且效果好

  • 特点：快速、高质量输出
  • 使用场景：日常研究查询、文献总结、一般性分析

• Claude 3：适合复杂或重要任务，推理能力强

  • 特点：顶级智能但速度较慢
  • 使用场景：深度分析、复杂推理、重要研究决策

特定用途模型

• GPT-4.5（研究预览版）：创意写作与思想探索

  • 特点：擅长创意性内容生成
  • 使用场景：研究构思、假设生成、创新思路探索

• GPT-4.1：快速编程与数据分析

  • 特点：适合编程和分析任务
  • 使用场景：研究代码实现、数据处理脚本编写

“深度研究”专用工具

使用”Run deep research”功能可获取更全面的研究支持，特别适合文献综述和前沿探索。

不推荐使用的模型

以下模型不建议用于学术研究：

• o4-mini
• o4-mini-high
• o1 pro mode
• GPT-4.1-mini

这些模型在复杂推理、准确性或深度分析方面可能不够理想，不适合严肃的研究工作。

Deep Research核心问题

数据洞察

Agentic Reasoning

工具

AMiner
https://elicit.org
https://www.connectedpapers.com
Ai2 Paper Finder
TinyScientist: A Lightweight Framework for Building Research Agents
Auto-Deep-Research
Paper2Code
consensus

参考

Jina-DeepResearch

相关研究

Agentic Reasoning
open_deep_research