Bir araştırma iş akışındaki üç model görevi
Araştırma, çok modelli bir çalışma alanı için en net örnektir, çünkü iş akışının üç gerçekten farklı gereksinimi vardır. Aynı anda çok büyük miktarda metni tutabilen bir modele, hakem denetiminden geçecek kadar özenli yazan bir modele ve kaymadan katı, yapılandırılmış çıktı döndüren bir modele ihtiyacın var. Hiçbir tek ürün üçünde birden en iyisi değildir ve üç ürün arasında geçiş yapmanın bedeli, aynı derlemi tekrar tekrar yüklemekle ödenir. Tek bir çalışma alanı içinde geçiş yapmanın marjinal maliyeti küçük ve öngörülebilirdir: Whizi'nin model maliyet indeksinde (OpenRouter liste fiyatları, 2026-08-20'de alınmıştır), Gemini 3.7 Flash standart bir yanıt başına $0.001313, Claude Sonnet 5 $0.007 ve GPT-5.6 Terra $0.008 tutuyor, hepsi yanıt başına bir sentin altında.
| Aşama | Model | Ne yapıyor |
|---|---|---|
| Makale derlemesini okuma | Gemini | 1M token bağlam penceresi, böylece 15 ila 30 PDF tek bir konuşmada yer alır |
| Kanıt tablosu oluşturma | GPT | Katı şemalar, tutarlı sütun değerleri, editoryal kayma yok |
| Metin ve sentez yazma | Claude | Kaynağa sadık, dikkatli ve temkinli akademik üslup |
| Güncel çalışmaları bulma ve referansları kontrol etme | Web bağlantılı bir model | Hafızadan değil, canlı kaynaklardan alım |
| Kendi argümanının çekişmeli incelemesi | Onu yazmamış herhangi bir model | Bağımsız okuyucu, batık maliyet yok |
En başta anlaman gereken en önemli şey şu: bir dil modeline bir makale hakkında hafızasından sorulduğunda, akıcı bir şekilde ayrıntılar uyduracaktır. Yüklediğin bir PDF'yi okuyan bir model ise gerçek metinden çalışır. Bunlar farklı güvenilirlik düzeylerine sahip farklı etkinliklerdir ve araştırmada yapay zekayla ilgili neredeyse her korku hikayesi, birincisinin ikincisiyle karıştırılmasından doğar. Kaynağı yükle. Her zaman.
İpin ucunu kaçırmadan 20 makale okumak
Hata, bir özet istemektir. 20 makalenin özeti, alandaki herhangi 20 makaleyi tarif edebilecek bir paragraftır. Aslında istediğin şey bir kanıt tablosudur, çünkü tablo modeli her makale için belirli bir değere bağlanmaya zorlar ve boşlukları görünür kılar.
Prompt: kanıt tablosu
[n] adet makale yükledim. Her makale için bir satır olacak şekilde ve şu sütunlarla bir tablo oluştur: kaynakça (yazarlar, yıl), araştırma sorusu, çalışma tasarımı, örneklem büyüklüğü ve popülasyon, ölçülen birincil sonuç, etki büyüklüğü veya temel istatistikle birlikte öne çıkan bulgu, belirtilen sınırlılıklar ve açıklanmışsa finansman kaynağı. Bir alan bir makalede belirtilmemişse BELİRTİLMEMİŞ yaz. Değerleri çıkarım yoluyla tahmin etme. Yüklemediğim hiçbir makaleyi dahil etme.
Prompt: sentez geçişi
Sadece az önce oluşturduğun tabloyu kullanarak şunu yanıtla: bu çalışmalar nerede uyuşuyor, nerede ayrışıyor ve ayrışmayı ne açıklıyor (tasarım, popülasyon, ölçüm veya dönem)? Yüklenen hiçbir çalışmanın ele almadığı, bu literatürdeki soruları belirle. Her iddia için, dayandığı belirli satırları kaynak göster.
Prompt: yöntemsel eleştiri
Tablodaki her çalışma için, geçerliliğe yönelik en ciddi tehdidi belirt: seçim, ölçüm, karıştırıcı etken, istatistiksel güç veya genellenebilirlik. Genel geçer değil, makalenin bildirdiğine özgü ol. Bir çalışma yöntemsel olarak sağlamsa, eleştiri uydurmak yerine bunu söyle.
Bu son talimat gerçek bir iş görüyor. Bir modelden sorun bulmasını istersen, iyi yürütülmüş bir çalışmada bile her zaman sorun bulur, çünkü istek zaten sorunların var olduğunu ima eder. Modele bir makalenin sağlam olduğunu söyleme izni açıkça vermek, eleştiriyi dürüst tutar.
Uzun belgeleri bir sohbete düzgünce aktarmanın mekaniği için bir PDF ile nasıl sohbet edilir ve yapay zeka ile PDF özetleme rehberine bak.
Çıkarım: yapılandırılmamış metinden yapılandırılmış veri elde etmek
Sistematik çıkarım, yapay zekanın en savunulabilir zamanı kazandırdığı görevdir, çünkü çıktı doğrulanabilirdir. Bir sayıyı 7. sayfayla karşılaştırabilirsin. Ama bir izlenimi karşılaştıramazsın.
Prompt: katı şema çıkarımı
Bu makalede bildirilen her istatistiği JSON olarak çıkar. Şema: {"value": number, "unit": string, "measure": string, "population": string, "location_in_paper": string, "confidence_interval": string or null, "p_value": string or null}. Sadece metinde, tablolarda veya şekil açıklamalarında geçen rakamları dahil et. Türetilmiş değerler hesaplama. Yuvarlama yapma. Bir rakam hem bir tabloda hem metinde farklı değerlerle görünüyorsa, her iki girdiyi de döndür ve tutarsızlığı işaretle.
location_in_paper alanı insanların atladığı kısımdır ve çıktıyı kullanılabilir kılan kısım budur. Doğrulama geçişini makaleyi yeniden okumaktan hedefli bir kontrole dönüştürür, bu da doğrulamanın gerçekten yapılmasını sağlar.
Prompt: makaleler arası karşılaştırma
Yüklenen makaleler arasında, [önemsediğin niceliğin] her bildirilen tahminini bul. Şu tabloyu döndür: makale, tahmin, birim, popülasyon, tahmin yöntemi ve veri toplama yılı. Bunları ortalama alma. Farklı tanımlar veya popülasyonlar nedeniyle tahminlerin karşılaştırılamaz olduğu yerleri açıkça belirt.
Modele ortalama almamasını söylemek kılı kırk yarmak değildir. Karşılaştırılamaz tahminleri ortalamak, yapay zeka destekli bir literatür taramasının kendinden emin ama yanlış bir sayı üretmesinin en yaygın yoludur ve bu, bir hakemin hemen fark edeceği türden bir hatadır.
Başkasının cümlelerini ödünç almadan taramayı yazmak
Burada en iyi taslak yazarı Claude'dur, ama komut, akademik yazımda önemli olan iki kuralı zorunlu kılmalı: iddialar kaynaklara bağlı kalmalı ve temkinli ifade korunmalı. Yardımcı olmak üzere eğitilmiş modeller, sorulmadan "ile ilişkiliydi" ifadesini "sebep oldu"ya dönüştürerek dikkatli ifadeleri güçlendirme eğilimindedir.
Prompt: bölüm taslağı
Sadece yukarıdaki kanıt tablosunu kullanarak [bölüm adı] için bir literatür taraması taslağı yaz. Kurallar: her iddia belirli bir satıra atfedilebilir olmalı, orijinal temkinli ifadeyi koru (bir ilişkiyi nedensel bir iddiaya yükseltme), [alıntı stili] biçimini kullan ve kanıtın ötesine genelleme yapmaya yeltendiğin her cümleyi [KONTROL ET] ile işaretle. Kitle: [alan] araştırmacıları. Uzunluk: yaklaşık [n] kelime.
Prompt: temkinli ifade denetimi
Bu taslağı kaynak materyalle karşılaştırarak incele. Altında yatan çalışmanın desteklediğinden daha fazla kesinlik belirten her cümleyi ve bir bulguyu yanlış kaynağa atfeden her cümleyi listele. Cümleyi ve çelişen kaynak metnini yan yana alıntıla. Yeniden yazma.
Temkinli ifade denetimini yalnızca model çıktısında değil, kendi yazında da çalıştır. Gece 11'de yazılmış bir insan taslağındaki aynı kaymayı yakalar.
Atıf doğrulaması, isteğe bağlı değil
Bu, en önemli bölüm, bu yüzden bilerek doğrudan yazılmıştır. Dil modelleri referans uydurur. Gerçek yazar adları, inandırıcı dergi başlıkları, doğru görünen cilt ve sayfa numaraları ve hiçbir yere veya alakasız bir makaleye çözümlenen DOI'lerle atıflar üretirler. Geri çekilmiş makaleler literatüre bu şekilde girmiştir. İtibarlar bu yüzden zarar görmüştür.
Bunu önleyen kurallar:
- Bir modelden hafızasından bir iddia için "kaynak bul" demesini asla isteme. Web bağlantılı bir modelden bunları getirmesini iste, ardından her bağlantıyı kendin aç.
- Her DOI'yi çözerek doğrula. Çözülmeyen bir DOI, yazım hatası değil, uydurmadır.
- Alıntılanan makalenin, atfın iddia ettiği şeyi gerçekten söylediğini kontrol et. Desteklemediği bir iddiaya bağlanmış gerçek bir makale, yakalanması daha zor bir hatadır ve uydurma bir makaleden daha yaygındır.
- Açmadığın hiçbir şeyi asla alıntılama. Bu kural yapay zekadan önce vardı ve yapay zeka onu daha da kritik hale getirdi.
- Yüklenen PDF'leri gerçeğin kaynağı olarak tut. Modelin, yüklemediğin bir makale hakkında sana söylediği her şey, tanım gereği doğrulanmamıştır.
Prompt: referans denetimi
Bu listedeki her referans için şunu belirt: bu konuşmadaki bir kaynaktan doğrulayabiliyor musun, yoksa eğitim verinden mi geliyor ve bu yüzden doğrulanmamış mı? Tahmin etme. Doğrulanmamış her girdiyi açıkça işaretle. Bunları manuel olarak kontrol edeceğim.
Bu komut modeli güvenilir kılmaz. Hangi iddiaların senin sağladığın bir şeye dayandığını açıkça ortaya koyar, ki neyi kontrol etmen gerektiğini bilmek için ihtiyacın olan ayrım budur.
Bunun yerini almadığı şeyler
Sistematik bir derleme protokolünün yerini almaz. Çalışman PRISMA gerektiriyorsa, arama stratejisi, tarama ve dahil etme kararları senin belgeleyip savunman gereken şeyler olarak kalır. Yapay zeka protokolü taslaklamana ve dahil edilen çalışmalardan çıkarımı hızlandırmana yardımcı olabilir; aramanın kendisi olamaz.
Referans yöneticinin yerini almaz. Zotero, Mendeley veya EndNote'u gerçekten okuduklarının kaydı olarak tut. Sohbet, çalışan bellektir, arşiv değil.
İstatistiksel analizin yerini almaz. Bir model bir yöntemi açıklayabilir, onun için R veya Python kodu yazabilir ve yorumunu mantık kontrolünden geçirebilir, ama analizini bir sohbet penceresinde çalıştırıp aritmetiğe güvenmek savunulabilir değildir. Kodu oluştur, kendi ortamında çalıştır ve çıktıyı kontrol et.
Ve açıklamanın yerini almaz. Dergiler ve kurumlar giderek yapay zeka araçlarının nasıl kullanıldığına dair bir beyan istiyor. Her aşamada ne kullandığını ilerledikçe not et, çünkü bunu başvuru sırasında yeniden kurmak tatsız bir iş.
- Modelin makaleler hakkında hatırladıklarını sormak yerine makaleleri yükle
- Herhangi bir sentez istemeden önce her makale için bir satır içeren bir kanıt tablosu oluştur
- Doğrulamanın hedefli olması için her çıkarılan rakamda bir location_in_paper alanı iste
- Modele temkinli ifadeyi korumasını ve ilişkiyi asla nedenselliğe yükseltmemesini talimatla
- Referans listene girmeden önce her DOI'yi çözümle ve her kaynağı aç
- Modelden hangi iddiaların yüklenen metne dayandığını ve hangilerinin hafızadan geldiğini işaretlemesini iste
- Açıklama beyanın için her aşamada yapay zekanın nasıl kullanıldığına dair sürekli bir not tut
Sık sorulan sorular
Whizi çok uzun makaleleri kaldırabiliyor mu?
Evet. Whizi'deki Gemini 1M token'lık bir bağlam penceresi sunar, bu da pratikte uzun bir tezin, tam bir düzenleyici başvurunun veya 15 ila 30 makalelik bir kümenin tek bir konuşmada yer alıp bütün olarak sorgulanabileceği anlamına gelir. Bu, bir belgeyi parça parça özetlemekten farklıdır, çünkü "bunlar nerede ayrışıyor" gibi belgeler arası sorular ancak her şey aynı anda mevcut olduğunda işe yarar.
Whizi kaynak gösteriyor mu?
Web bağlantılı bir model kullandığında bağlantılar döndürür, belge yüklediğinde ise bir iddianın kaynağında nereden geldiğini işaret edebilir. Hiçbiri doğrulamanın yerini tutmaz. Her DOI'yi çözümle, her bağlantıyı aç ve alıntılanan çalışmanın ona bağlanan iddiayı desteklediğini doğrula. Uydurulmuş ve yanlış atfedilmiş referanslar, yapay zeka destekli araştırmanın en ciddi başarısızlık türüdür ve tek güvenilir savunma, kaynağı kendin açmaktır.
Neden her şey için tek bir model kullanmıyoruz?
Çünkü üç aşama zıt davranışlar ister. Büyük bir derlemeyi okumak devasa bir bağlam penceresi gerektirir. Çıkarım, bir şemaya katı ve sıkıcı bir bağlılık gerektirir. Yazım, akademik temkinli ifadeyi koruyan dikkatli bir üslup gerektirir. Üçünü de tek bir çalışma alanı içinde çalıştırmak, derlemin bir kez yüklenip bağlamın geçiş boyunca taşınması anlamına gelir, üç ayrı ürüne yeniden anlatılması yerine.
Akademik çalışmada yapay zeka kullanmak kabul edilebilir mi?
Politika dergiye, fon kuruluşuna ve kuruma göre değişir ve hızla değişmeye devam ediyor, bu yüzden sana uygulanan özel gereksinimleri kontrol et. Genel örüntü, çıkarım, taslak yazımı ve düzenleme için yapay zeka kullanmanın açıklamayla birlikte genel olarak kabul edilebilir olduğu, ancak bir modeli yazar olarak listelemenin öyle olmadığıdır; bitmiş çalışmadaki her iddia ve atıftan tamamen sorumlu kalırsın. Ne kullandığını ilerledikçe kaydet.
Yayımlanmamış veya gizli veri yükleyebilir miyim?
Whizi konuşmalarında eğitim yapmaz ve o modeli etkinleştirmeden önce her sağlayıcının politikası incelenebilir durumdadır, ama etik onayın ve herhangi bir veri paylaşım anlaşman bağlayıcı kısıtlardır. İnsan denek verisi, onayın açıkça üçüncü taraf işlemeyi kapsamadığı sürece neredeyse her zaman dışarıda kalmalıdır. Kimliği belirsizleştirilmiş alıntılar ve kendi taslakların normal güvenli durumlardır.