很久没有写博客了，最近被各种chatgpt刷屏，自己虽然也体验了一下，但是后来因为各种杂事也就放在那里了~

这两天看到chatgpt可以做科研优化了，所以又泛起好奇心准备折腾一下子了~~

感谢开发者：https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic

一、主要功能

• 学术论文一键润色、语法错误查找；
• 中英文快速互译；
• 一键代码解释；
• 快捷键自定义；
• 高阶实验模块化设计；
• 项目源代码自我剖析；
• 智能读取论文并生成摘要。

我们先上图体验一下：

这个是网页版也可以有的功能，简单说一下就是针对一个问题生成文献综述和论文摘要，从无到有还是比较难的……

然后我们根据生成的摘要翻译成英文：

然后叫它给自己生成的英文检查语法，肯定是没错的，然后开始润色，应该是会替换一些内容的，这个可以做个参考。

这个可以通过上传一个PDF总结出一个摘要，感觉目前处理可能有点简单了，不过如果如果真的批量处理文件什么的，倒是可以节约很多时间。

这里对自己之前写的一个小项目进行解析，还真是厉害~

学术上的测试就到这里吧，下面再演示一个代码生成之类的，并且可以持续会话。感觉也可以作为代码查询工具使用了~

二、配置

就简单介绍下windows的吧，其它的可以去官网。

1. 在 Windows、macOS、Linux 上安装

通过 Git 命令，将项目克隆到本地，并进行项目文件夹：

> git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
> cd chatgpt_academic

打开 config.py 文件，配置你的 OpenAI API Key 及本地代理。

OpenAI API Key 可在这里生成：(这里默认有号，然后还有免费额度，有的已经没有免费了，然后充钱也不方便~~)

https://platform.openai.com/account/api-keys

然后就是代理了，因为不同的代理不一样，这里就显示下v2ray的：

proxies = {
    #          [协议]://  [地址]  :[端口]
    "http": "http://localhost:10809",
    "https": "http://localhost:10809",
}

记得开全局代理。。。

配置完成后，安装 Python 的 pip 命令安装项目依赖，并运行项目，如果解析PDF提示缺少包直接安装就好：

> python -m pip install -r requirements.txt
> python main.py