人工智能正深刻改变各行业发展模式，医学研究因其高度专业化和严格规范化的特点，需要更精准的AI辅助工具。虽然DeepSeek等通用大模型功能强大，但难以满足医学研究的专业需求。玉京医学AI辅助科研系统（AI-RHS）系统，结合DeepSeek大模型与RAG技术，深度整合医学知识与科研流程，打造了覆盖研究全周期的智能平台，在论文写作等核心环节展现出显著的专业优势。

一、通用大模型在医学论文写作中的局限性

1.缺乏医学专用提示词模板

通用大模型一般没有针对医学论文写作预置优化提示词，用户需自行设计、调试生成大纲、润色、翻译等不同场景的指令，耗时且效果不稳定。

2.功能与写作流程割裂

通用大模型生成大纲、润色、翻译等功能无法直接嵌入文档编辑界面，需反复复制粘贴，操作效率低，难以实现“边写边优化”的流畅体验。

3.依赖公开网络数据，学术可信度低

通用大模型一般没有接入权威医学数据库，生成的学术语料可能缺乏准确来源，无法直接用于正式论文写作。

4.易产生虚假或过时信息

通用大模型无法提供含准确来源信息的权威学术写作素材（学术语料），存在幻觉情况，需人工额外验证，增加时间成本。

二、AI-RHS在医学论文写作中的优势

1.智能大纲自动生成

输入文章标题即可一键生成论文大纲，大幅提升论文框架搭建效率。

2.一键插入与智能扩展

点击插入文档按钮即可将生成的大纲一键插入在线word，并可继续让AI根据需求生成更多内容。

3.高效写作工具集成

在文档编辑页面提供AI写作助手、翻译、润色、英文语法纠错等功能，操作简单，根据指引即可一键生成符合需求的结果，实现边写边便捷地优化语言。

4.集成各类学术写作素材

连通学术语料库、学术短语库、文献资料和我的笔记等通用写作素材和个人知识沉淀素材，便于随时使用写作素材进行创作。

5.专业医学知识库支撑

整合超1亿篇权威医学文献+RAG技术，支持精准检索与引用，确保论证严谨性。

在医学论文写作上的对比分析

对比维度	通用大模型	玉京医学AI-RHS
功能与流程整合	⚠️功能割裂，需反复复制粘贴	✅文档编辑器，一键调用AI写作/翻译/润色功能，实现无缝衔接的写作体验
学术数据来源	⚠️依赖公开网络数据，缺乏权威数据库支持	✅整合1亿+权威医学文献，日级更新，支持精准溯源引用
信息准确性	⚠️存在虚构文献、错误术语风险，需人工验证	✅采用RAG技术确保内容准确，规避"幻觉引用"
智能大纲生成	⚠️无专用功能，需手动构建框架	✅输入标题即可生成标准大纲，支持自定义调整

通用大模型和玉京医学AI辅助科研系统各有优势，通用大模型（如DeepSeek）凭借其强大的通用能力，服务于广泛的用户群体。而AI-RHS则在DeepSeek的基础上，深度结合医学知识与科研需求，整合海量医学文献和实时更新的数据，借助RAG技术，为医学研究者打造了精准高效的智能化解决方案，显著提升了医学论文写作的效率。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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