原帖标题： 巧用AI整理PPT，应对开卷考试

原帖发布日期： 2024-01-19

原帖作者： Ziziphus

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在上海科技大学等“双一流”高校里，有许多研究生课程的考试是开卷的。电子产品也被允许在考试期间使用，但不允许联网。

通常情况下，大部分课程的老师会把课程的幻灯片以PPT或PDF的形式发送给学生供课后复习，显而易见，PPT或PDF格式的课件并不容易通过Ctrl+F检索查找，因此把知识点整理成Word、Markdown等文本文档形式是很有必要的。在考试期间，直接可以Ctrl+F查找中文或英文关键词，进而找到先前整理的知识点。

毫无疑问，AI大模型可以为整理PPT提供非常大的帮助。诸如ChatGPT4.0、文心一言4.0等收费的人工智能模型固然强大，但本着能白嫖就白嫖的精神，选择免费的AI模型对于大多数人来说是个好选择。对于免费的AI来说，相较于OpenAI的ChatGPT3.5和百度的文心一言3.5，阿里旗下的通义千问表现出了不错的效果。只需要登录通义千问，输入指令（也叫提示词，prompt，大多数情况下无需严格区分它们的定义），粘贴课件内容（可以是一页幻灯片中的所有文字部分），AI就能根据指令，为用户总结课件中的知识点。

尽管大语言模型的一项重要功能就是将用户输入的不那么精确的自然语言进行处理，并输出尽可能令用户满意的结果。但以较精确的指令输入，无疑能让AI更好地进行知识点总结。

通义千问

经过多次尝试，本文总结出了命令AI整理PPT知识点的提示词，以这种方式向AI提问可以得到不错的结果：

我是（此处输入课程相关学科名称）的初学者，请为我详细介绍以下课件中的内容及相关知识点或考点以应对考试。要求使用中文回答，要求对重要关键词包含英语标注以便检索。等我接下来输入课件中的内容后直接输出答案。

（此处输入课件中的内容）

例如，如果我想要整理冷冻电镜相关的知识点，可以把课件中的内容贴上去，向AI提问：

我是蛋白质科学的初学者，请为我详细介绍以下课件中的内容及相关知识点或考点以应对考试。要求使用中文回答，要求对重要关键词包含英语标注以便检索。等我接下来输入课件中的内容后直接输出答案。

冷冻电镜主要用于蛋白质的高精度三维结构解析，帮助科学家深入研究蛋白质的构象、功能及相互作用机理，为药物设计与研发提供关键信息。

AI总结的知识点如下：

冷冻电镜（Cryo-electron microscopy，简称Cryo-EM）是一种在生物物理学和结构生物学领域广泛应用的高分辨率成像技术，主要用于解析蛋白质、核酸以及其他生物大分子的三维结构。这项技术的核心在于将生物样品快速冷冻至液氮温度，以达到“玻璃态”，从而尽可能保持其天然构象，再通过电子束进行成像。

蛋白质的高精度三维结构解析：通过冷冻电镜，科学家能够获得蛋白质原子级别的三维结构信息，这对于理解蛋白质如何通过空间构型实现其特定功能至关重要。在考试中，可能会涉及到冷冻电镜的成像原理、分辨率概念以及与X射线晶体学等其他结构测定方法的对比等内容。

蛋白质的构象：构象（conformation）是指蛋白质多肽链在空间中的折叠状态。不同构象可能对应不同的活性状态或功能状态。冷冻电镜可以捕捉到蛋白质的各种动态构象变化，帮助研究者揭示蛋白质功能调控机制。

功能及相互作用机理：了解蛋白质的三维结构有助于深入探究其功能以及与其他分子（如配体、其他蛋白质、核酸等）的相互作用方式。在考试中，可能会涉及结合位点识别、配体结合对蛋白质构象的影响等相关知识点。

药物设计与研发：基于精确的蛋白质三维结构，科研人员可以在原子水平上设计小分子药物，通过模拟预测药物与靶标蛋白的结合模式和亲和力，极大提升了药物研发的效率和成功率。这部分内容在考试中可能关联到药物设计的基本原则和策略等问题。

综上所述，冷冻电镜在现代生物医学研究中占据重要地位，是蛋白质结构生物学、药物设计等领域的核心工具之一。

可以看出，AI能较好地总结考点，并在文中保留了Cryo-EM、conformation等重要英文关键词，便于考试时查找。

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