UC伯克利团队利用ChatGPT进行研究，仅需一小时即可完成学生多年的工作。
中国站长之家报道，加州大学伯克利分校的研究团队利用某个特定技术成功生成了一个大规模数据集，用于研究金属有机框架（MOF）材料在应对气候变化中的应用。据美国化学学会期刊发表的一项研究显示，这项技术能够高准确率地提取金属有机框架的相关数据，从而快速推动相关研究进展。金属有机框架是一种高度多孔的材料，可用于解决水资源短缺和空气污染等环境问题。
为了使该技术生成准确的信息，研究人员设计了提示词，并通过只让语言模型引用论文内容的方式来减少虚假结果的出现。他们为此特定技术提供了228篇相关科学论文的段落示例和上下文信息，通过这种结构化输出方式，仅用1小时的时间，该技术就完成了相当于数年本科生工作量的任务，并达到了95%的准确率。
使用该技术，化学家们能够处理大量的数据，而无需编程技能，从而加快他们的研究进展。这将为金属有机框架领域的发现节省宝贵时间，并有助于应对气候变化等全球性挑战。
该研究还展示了人工智能如何加速化学等科学领域的研究，为科研人员提供了一个更高效的工具。
