Три задачи моделей в исследовательском конвейере
Исследования, это самый явный случай для мультимодельного рабочего пространства, потому что конвейер предъявляет три по настоящему разных требования. Нужна модель, способная удерживать огромный объём текста одновременно, модель, которая пишет достаточно аккуратно, чтобы пройти рецензирование, и модель, которая возвращает строгий структурированный вывод без отклонений. Ни один продукт не лучший во всех трёх сразу, а стоимость переключения между тремя продуктами оплачивается повторной загрузкой одного и того же корпуса текстов. Предельная стоимость переключения внутри одного рабочего пространства мала и предсказуема: по индексу стоимости моделей Whizi (тарифы OpenRouter, данные на 2026-08-20), Gemini 3.7 Flash обходится в $0.001313 за стандартный ответ, Claude Sonnet 5 в $0.007, а GPT-5.6 Terra в $0.008, всё меньше цента за ответ.
| Этап | Модель | Что она делает |
|---|---|---|
| Чтение корпуса статей | Gemini | Окно контекста на 1 млн токенов, поэтому от 15 до 30 PDF помещаются в один разговор |
| Построение таблицы доказательств | GPT | Строгие схемы, стабильные значения столбцов, никакого редакторского дрейфа |
| Черновик текста и синтез | Claude | Осторожный, выверенный академический стиль, верный источнику |
| Поиск новых работ и проверка ссылок | Модель с доступом в интернет | Извлечение из живых источников, а не из памяти |
| Критический разбор собственного аргумента | Любая модель, которая его не писала | Независимый читатель, без груза вложенных усилий |
Самое важное, что нужно понять прежде чем начинать: языковая модель, которую попросили рассказать о статье по памяти, придумает детали, и сделает это гладко и убедительно. Модель, читающая загруженный вами PDF, работает с реальным текстом. Это разные виды деятельности с разной надёжностью, и почти каждая история ужасов про ИИ в исследованиях возникает из того, что первое приняли за второе. Загружайте источник. Всегда.
Чтение 20 статей без потери нити повествования
Ошибка, это просить резюме. Резюме 20 статей, это абзац, который мог бы описывать любые 20 статей в этой области. На самом деле нужна таблица доказательств, потому что таблица заставляет модель зафиксировать конкретное значение по каждой статье и делает пробелы видимыми.
Промпт: таблица доказательств
Я загрузил [n] статей. Постройте таблицу с одной строкой на статью и такими столбцами: цитата (авторы, год), исследовательский вопрос, дизайн исследования, размер выборки и популяция, основной измеряемый исход, главный вывод с указанием размера эффекта или ключевой статистики, заявленные ограничения и источник финансирования, если он раскрыт. Если поле не указано в статье, напишите НЕ УКАЗАНО. Не выводите значения самостоятельно. Не включайте ни одну статью, которую я не загружал.
Промпт: синтез
Используя только что построенную таблицу, ответьте: в чём эти исследования согласны, в чём расходятся и чем объясняется расхождение (дизайн, популяция, измерение или период)? Определите вопросы в этой литературе, которые не затрагивает ни одно загруженное исследование. Для каждого утверждения укажите конкретные строки, на которых оно основано.
Промпт: методологическая критика
Для каждого исследования в таблице отметьте самую серьёзную угрозу валидности: отбор, измерение, смешивающие факторы, статистическую мощность или обобщаемость. Будьте конкретны применительно к тому, что сообщает статья, а не общими фразами. Если исследование методологически сильное, так и скажите, вместо того чтобы выдумывать критику.
Это последнее указание делает реальную работу. Попросите модель найти проблемы, и она всегда их найдёт, даже в хорошо проведённом исследовании, потому что сам запрос подразумевает, что они существуют. Явное разрешение сказать, что статья добротная, удерживает критику честной.
О механике аккуратной загрузки длинных документов в чат смотрите в статье как общаться с PDF в чате и в руководстве по суммаризации PDF с помощью ИИ.
Извлечение: получение структурированных данных из неструктурированного текста
Систематическое извлечение, это задача, где ИИ экономит больше всего проверяемого времени, потому что результат можно проверить. Число можно сверить со страницей 7. Ощущение сверить нельзя.
Промпт: строгое извлечение по схеме
Извлеките каждую заявленную статистику из этой статьи в формате JSON. Схема: {"value": число, "unit": строка, "measure": строка, "population": строка, "location_in_paper": строка, "confidence_interval": строка или null, "p_value": строка или null}. Включайте только цифры, которые встречаются в тексте, таблицах или подписях к рисункам. Не вычисляйте производные значения. Не округляйте. Если цифра встречается и в таблице, и в тексте с разными значениями, верните обе записи и отметьте расхождение.
Поле location_in_paper, это то, что обычно упускают, и именно оно делает результат пригодным для использования. Оно превращает проверку из повторного чтения статьи в целевую сверку, а значит, проверка действительно происходит.
Промпт: сравнение между статьями
Среди загруженных статей найдите каждую заявленную оценку [интересующей вас величины]. Верните таблицу: статья, оценка, единица измерения, популяция, метод оценки и год сбора данных. Не усредняйте их. Явно отметьте, где оценки несопоставимы из за различий в определениях или популяциях.
Указание не усреднять, это не педантизм. Усреднение несопоставимых оценок, это самый распространённый способ, которым обзор литературы с помощью ИИ выдаёт число, уверенно являющееся неверным, и это тот тип ошибки, который рецензент замечает сразу.
Написание обзора без заимствования чужих формулировок
Claude здесь лучший автор черновика, но промпт должен закреплять два правила, важных в академическом письме: утверждения остаются привязаны к источникам, а осторожность формулировок сохраняется. Модели, обученные быть полезными, склонны усиливать осторожные формулировки, превращая "было связано с" в "вызвало" без всякой просьбы.
Промпт: черновик раздела
Напишите черновик раздела [название раздела] обзора литературы, используя только приведённую выше таблицу доказательств. Правила: каждое утверждение должно быть привязано к конкретной строке, сохраняйте исходную осторожность формулировок (не превращайте ассоциацию в причинно следственное утверждение), используйте формат [стиль цитирования] и пометьте [ПРОВЕРИТЬ] любое предложение, где у вас возникло искушение обобщить сверх имеющихся данных. Аудитория: исследователи в области [область]. Объём: примерно [n] слов.
Промпт: проверка осторожности формулировок
Сверьте этот черновик с исходными материалами. Перечислите каждое предложение, которое заявляет большую уверенность, чем поддерживает лежащее в основе исследование, и каждое предложение, которое приписывает вывод не тому источнику. Приведите предложение и противоречащий ему текст источника рядом друг с другом. Не переписывайте текст.
Проводите проверку осторожности формулировок и на собственном тексте, а не только на выводе модели. Она улавливает такой же дрейф в черновике, написанном человеком в 11 вечера.
Проверка цитирований, которая не опциональна
Это раздел, который важнее всего, поэтому он намеренно прямолинеен. Языковые модели выдумывают ссылки. Они выдают цитаты с настоящими именами авторов, правдоподобными названиями журналов, похожими на реальные номерами тома и страниц, и DOI, которые ведут в никуда или на не связанную статью. Отозванные статьи попадали в литературу именно так. Репутации от этого страдали.
Правила, которые это предотвращают:
- Никогда не просите модель "найти источники" для утверждения по памяти. Попросите модель с доступом в интернет их найти, а затем откройте каждую ссылку сами.
- Проверяйте каждый DOI, переходя по нему. DOI, который не открывается, это фабрикация, а не опечатка.
- Проверяйте, что процитированная статья действительно говорит то, что ей приписывает цитата. Настоящая статья, привязанная к утверждению, которое она не подтверждает, это более трудная для обнаружения ошибка, и она встречается чаще, чем выдуманная статья.
- Никогда не цитируйте то, что вы не открывали. Это правило существовало до ИИ, а ИИ сделал его критически важным.
- Считайте загруженные PDF источником истины. Всё, что модель говорит вам о статье, которую вы не загружали, непроверено по определению.
Промпт: аудит ссылок
Для каждой ссылки в этом списке укажите: можете ли вы подтвердить её по источнику в этом разговоре, или она взята из ваших обучающих данных и потому непроверена. Не гадайте. Чётко отметьте каждую непроверенную запись. Я проверю их вручную.
Этот промпт не делает модель надёжной. Он делает явным, какие утверждения привязаны к тому, что предоставили вы, а это и есть то различие, которое нужно знать, чтобы понимать, что проверять.
Чего это не заменяет
Это не заменяет протокол систематического обзора. Если ваша работа требует PRISMA, стратегия поиска, отбор и решения о включении остаются вашей обязанностью документировать и отстаивать. ИИ может помочь составить черновик протокола и ускорить извлечение из включённых исследований, но он не может быть самим поиском.
Это не заменяет ваш менеджер ссылок. Держите Zotero, Mendeley или EndNote как запись того, что вы действительно прочитали. Чат, это рабочая память, а не архив.
Это не заменяет статистический анализ. Модель может объяснить метод, написать код на R или Python для него и проверить здравость вашей интерпретации, но выполнять анализ прямо в окне чата и доверять арифметике не оправдано. Сгенерируйте код, запустите его в своей собственной среде и проверьте результат.
И это не заменяет раскрытие информации. Журналы и учреждения всё чаще требуют указывать, как использовались инструменты ИИ. Записывайте, что вы использовали на каждом этапе, по мере работы, потому что восстанавливать это при подаче статьи неприятно.
- Загружайте статьи, а не спрашивайте у модели, что она о них помнит
- Стройте таблицу доказательств с одной строкой на статью, прежде чем просить любой синтез
- Требуйте поле location_in_paper для каждой извлечённой цифры, чтобы проверка была целевой
- Указывайте модели сохранять осторожность формулировок и никогда не превращать ассоциацию в причинность
- Проверяйте каждый DOI и открывайте каждый источник, прежде чем он попадёт в список литературы
- Просите модель отмечать, какие утверждения привязаны к загруженному тексту, а какие взяты из памяти
- Ведите текущую запись того, как использовался ИИ на каждом этапе, для заявления о раскрытии
Частые вопросы
Может ли Whizi работать с очень длинными статьями?
Да. Gemini в Whizi заявляет окно контекста на 1 млн токенов, что на практике означает, что длинная диссертация, полный регуляторный документ или набор от 15 до 30 статей могут поместиться в один разговор и быть опрошены как единое целое. Это отличается от суммаризации документа по частям, потому что кросс документные вопросы вроде "в чём эти работы расходятся" работают только тогда, когда всё присутствует одновременно.
Указывает ли Whizi источники?
Когда вы используете модель с доступом в интернет, она возвращает ссылки, а при загрузке документов может указать, откуда в вашем источнике взято утверждение. Ни то ни другое не заменяет проверку. Проверяйте каждый DOI, открывайте каждую ссылку и убеждайтесь, что процитированная работа подтверждает привязанное к ней утверждение. Выдуманные и неверно приписанные ссылки, это самый серьёзный сбой исследований с помощью ИИ, и единственная надёжная защита, это открыть источник самостоятельно.
Почему не использовать одну модель для всего?
Потому что три этапа требуют противоположного поведения. Чтение большого корпуса требует огромного окна контекста. Извлечение требует строгого, скучного соблюдения схемы. Написание черновика требует аккуратного текста, сохраняющего академическую осторожность формулировок. Выполнение всех трёх этапов в одном рабочем пространстве означает, что корпус загружается один раз, а контекст переносится через переключение, вместо того чтобы объяснять его заново трём разным продуктам.
Допустимо ли использовать ИИ в академической работе?
Политика различается по журналам, финансирующим организациям и учреждениям и быстро меняется, поэтому проверяйте конкретные требования, которые применимы к вам. Общая закономерность такова: использование ИИ для извлечения, написания черновиков и редактирования обычно допустимо при раскрытии, тогда как указание модели в качестве автора нет, а вы остаётесь полностью ответственны за каждое утверждение и цитату в готовой работе. Записывайте, что вы использовали, по мере работы.
Можно ли загружать неопубликованные или конфиденциальные данные?
Whizi не обучается на ваших разговорах, а политику каждого провайдера можно изучить перед включением этой модели, но именно ваше этическое одобрение и любое соглашение об обмене данными являются обязывающими ограничениями. Данные с участием людей почти всегда должны оставаться вне системы, если только ваше одобрение прямо не покрывает обработку третьей стороной. Обезличенные выдержки и ваши собственные черновики, это обычные безопасные случаи.