Jimeng AI Studio中的LaTeX应用：学术论文AI辅助写作系统-育师

Jimeng AI Studio中的LaTeX应用：学术论文AI辅助写作系统

写学术论文，大概是每个研究生和科研工作者都绕不开的“修行”。从浩如烟海的文献里找灵感，到一字一句地敲出严谨的论述，再到反复调整格式、核对参考文献，整个过程耗时费力，还常常伴随着格式错乱的崩溃瞬间。尤其是LaTeX，虽然排版精美，但那一堆命令和编译错误，足以让新手望而却步。

有没有一种可能，让AI来分担这些繁琐的工作？比如，让它帮你自动总结文献核心，智能生成参考文献条目，甚至识别手写公式并转换成标准的LaTeX代码？今天，我们就来聊聊如何在Jimeng AI Studio这个强大的AI应用平台上，搭建一套属于你自己的、基于LaTeX的学术写作辅助系统。它不只是一个工具，更像是一位24小时在线的科研助手。

1. 为什么需要AI辅助学术写作？

在深入技术细节之前，我们先看看传统学术写作流程中的几个典型痛点。

文献梳理耗时巨大。面对几十甚至上百篇相关论文，快速提取核心观点、研究方法和结论是一项极其枯燥且容易出错的工作。人工阅读和总结效率低下，还可能遗漏关键信息。

参考文献管理令人头疼。手动从不同数据库（如Google Scholar、IEEE Xplore）复制粘贴BibTeX条目，格式不统一、信息缺失（如缺少DOI或页码）是家常便饭。后期增删文献后，引用的顺序调整更是噩梦。

数学公式输入效率低下。对于非数学背景的研究者，复杂的LaTeX公式语法是一道门槛。手写公式的识别与转换通常需要依赖专门的软件，流程割裂。

写作过程容易中断。频繁地在写作工具、文献管理软件、公式编辑器之间切换，严重打断了连贯的创作思路。

而一个集成在Jimeng AI Studio中的AI辅助系统，可以针对性地解决这些问题。它利用大模型的理解与生成能力，将文献处理、格式生成、内容辅助等环节串联起来，让你能更专注于研究本身的核心创新与逻辑阐述。

2. 系统核心功能与实现思路

我们计划构建的系统主要包括三个核心功能模块：自动文献摘要生成、智能参考文献整理和手写公式识别转换。整个系统将部署在Jimeng AI Studio中，利用其提供的预置模型和灵活的环境配置能力。

2.1 整体架构设计

系统的运作流程很直观，就像一个流水线：

输入：你提供原始材料，比如PDF文献、参考文献网页文本，或者一张手写公式的照片。
处理：系统调用相应的AI模型对材料进行解析和理解。
输出：生成结构化的LaTeX友好内容，如摘要文本、BibTeX条目或LaTeX公式代码。

在Jimeng AI Studio中，我们可以通过创建多个“任务”或利用其工作流功能来串联这些模块。每个模块本质上是一个封装好的AI处理单元。

2.2 模块一：自动文献摘要生成

这个模块的目标是，你上传一篇论文的PDF，它能快速返回一段简洁、准确的摘要，方便你写入文献综述部分。

实现的关键在于文本提取与摘要模型。Jimeng AI Studio通常集成了优秀的OCR和文本理解模型。我们可以这样操作：

PDF文本提取：使用像PyPDF2或pdfplumber这样的库，先将PDF中的文本内容提取出来。对于扫描版PDF，则需要启用OCR功能。
调用文本摘要模型：将提取出的长文本，发送给一个文本摘要大模型（例如Studio中可能预置的类似ChatGLM、Qwen等支持长文本摘要的模型）。

提示词工程：为了让摘要更符合学术需求，我们需要设计专门的提示词（Prompt）。例如：

请你扮演一位严谨的科研助手。请根据以下学术论文内容，生成一段约150字的摘要。摘要需包含：1) 研究背景与问题；2) 核心方法；3) 主要实验结果；4) 研究结论与意义。请使用客观、学术的语言。 论文内容： [此处粘贴提取的论文文本]

一个简单的代码示例（假设在Jimeng AI Studio的Python Notebook环境中）：

import requests import json # 假设Jimeng AI Studio的某个摘要模型API端点 SUMMARY_API_URL = "YOUR_JIMENG_SUMMARY_MODEL_ENDPOINT" API_KEY = "YOUR_API_KEY" def generate_literature_summary(pdf_text): """ 调用AI模型生成文献摘要 """ prompt = f"""请你扮演一位严谨的科研助手。请根据以下学术论文内容，生成一段约150字的摘要。摘要需包含：1) 研究背景与问题；2) 核心方法；3) 主要实验结果；4) 研究结论与意义。请使用客观、学术的语言。 论文内容： {pdf_text[:3000]} # 截取部分内容以避免过长 """ headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"} payload = { "model": "text-summary-model", # 替换为实际模型名 "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "max_tokens": 300 } response = requests.post(SUMMARY_API_URL, headers=headers, json=payload) result = response.json() return result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "摘要生成失败。") # 使用示例 (需先实现pdf_text的提取) # pdf_text = extract_text_from_pdf("your_paper.pdf") # summary = generate_literature_summary(pdf_text) # print(summary)

2.3 模块二：智能参考文献生成

这个功能旨在简化BibTeX条目创建。你复制一段论文标题或DOI，甚至网页链接，系统就能返回格式规范的BibTeX条目。

实现思路是信息抽取与模板填充。我们可以结合网络搜索和模型的信息结构化能力。

信息查询：根据用户输入（标题关键词、DOI等），通过学术搜索引擎的API（如Semantic Scholar、CrossRef）或模拟请求，获取论文的元数据（作者、标题、期刊、年份、卷期、页码、DOI等）。
调用模型进行信息补全与格式化：如果网络API返回的信息不全，或者用户只提供了模糊描述（如“CVPR 2023那篇关于扩散模型的论文”），可以调用大模型根据已有信息进行推理补全，并严格按照BibTeX格式输出。

设计提示词：

请将以下论文信息整理成标准的BibTeX条目。请确保作者姓名格式为“Last, First and Last, First”，期刊/会议名称使用简写（如：arXiv preprint），并包含DOI（如果已知）。 论文信息： 标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 作者：Alexey Dosovitskiy, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Sylvain Gelly, Jakob Uszkoreit, Neil Houlsby 发表位置：ICLR 2021 DOI：10.48550/arXiv.2010.11929

代码示例：

def generate_bibtex_entry(paper_info): """ 根据论文信息生成BibTeX条目 paper_info: 字典，包含 title, authors, venue, year, doi 等字段 """ # 这里可以优先调用学术API，以下为模拟的大模型处理流程 prompt = f"""请将以下论文信息整理成标准的BibTeX条目，键值使用花括号包裹。请确保作者姓名格式正确，期刊/会议名称合理简写，并包含DOI。 论文信息： {json.dumps(paper_info, ensure_ascii=False, indent=2)} """ # 调用Jimeng AI Studio的文本生成模型 # ... (类似上面的API调用) # 假设返回的模型输出是纯文本的BibTeX条目 bibtex_output = call_jimeng_text_model(prompt) # 简单清洗输出，确保以 @article 或 @inproceedings 开头 if bibtex_output.startswith("```"): # 去除可能的代码块标记 bibtex_output = bibtex_output.strip("`").replace("bibtex\n", "").replace("\n```", "") return bibtex_output.strip() # 示例：手动输入信息 info = { "title": "Attention Is All You Need", "authors": "Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin", "venue": "NeurIPS", "year": "2017" } bibtex = generate_bibtex_entry(info) print(bibtex) # 期望输出类似： # @inproceedings{vaswani2017attention, # title={Attention Is All You Need}, # author={Vaswani, Ashish and Shazeer, Noam and Parmar, Niki and Uszkoreit, Jakob and Jones, Llion and Gomez, Aidan N. and Kaiser, Lukasz and Polosukhin, Illia}, # booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems}, # pages={5998--6008}, # year={2017} # }

2.4 模块三：手写公式识别与LaTeX转换

这是最能体现AI“魔法”的环节。用手机拍下手写的数学公式，系统自动识别并生成可直接粘贴到LaTeX文档中的代码。

实现依赖于视觉-语言多模态模型。Jimeng AI Studio如果集成了类似“图文对话”或“视觉理解”类的模型（例如，支持图像输入并输出文本描述的模型），就非常适合这个任务。

图像上传与预处理：用户上传公式图片。可以在前端进行简单的预处理，如裁剪、灰度化、对比度调整，以提高识别率。
调用视觉理解模型：将图片和精心设计的提示词一起发送给模型。

提示词设计：这是成功的关键。需要明确告诉模型我们的需求：

你是一个专业的数学公式识别助手。请仔细查看用户提供的图片，图片内容是一个手写的数学公式。你的任务是： 1. 准确识别公式中的所有符号、字母、数字和结构（如上标、下标、分式、积分、求和等）。 2. 将其转换为正确、简洁的LaTeX代码。 3. 只输出LaTeX代码，不要包含任何解释性文字。使用行内公式格式（$...$）。 例如，如果图片是“E=mc^2”，你应该输出：$E=mc^2$。 如果图片是积分公式，你应该输出：$\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}$。 现在，请识别以下图片中的公式： [图片附件]

代码示例（假设Jimeng AI Studio的API支持多模态输入）：

import base64 def image_to_latex(image_path): """ 将公式图片转换为LaTeX代码 """ # 将图片编码为base64 with open(image_path, "rb") as img_file: image_base64 = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8') prompt = """你是一个专业的数学公式识别助手。请仔细查看用户提供的图片，图片内容是一个手写的数学公式。你的任务是将其转换为正确、简洁的LaTeX代码。只输出LaTeX代码，不要包含任何解释性文字。使用行内公式格式（$...$）。""" # 构建多模态请求体（具体格式取决于Jimeng AI Studio的API设计） payload = { "model": "vision-language-model", # 替换为实际的多模态模型名 "messages": [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": prompt}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}" } } ] } ], "max_tokens": 200 } # 发送请求并解析结果 # response = requests.post(VISION_API_URL, headers=headers, json=payload) # latex_code = parse_response(response) # 模拟返回 latex_code = r"$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \nabla^2 u$" return latex_code # 使用示例 # latex = image_to_latex("handwritten_formula.jpg") # print(f"识别结果：{latex}") # 你可以直接将输出粘贴到LaTeX文档中：$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \nabla^2 u$

3. 在Jimeng AI Studio中集成与部署

有了核心模块，下一步就是让它们在Jimeng AI Studio里跑起来，并形成一个方便使用的界面。

3.1 利用预置镜像快速启动

Jimeng AI Studio的优势在于丰富的预置镜像。你可以搜索与“文本摘要”、“视觉识别”或“通用大模型”相关的镜像。例如，找到一个集成了ChatGLM3或Qwen-VL（视觉语言模型）的镜像，它很可能已经具备了我们需要的基础模型能力。

部署过程通常是点击式的：在镜像广场找到合适的镜像 -> 选择“部署” -> 配置基础资源（CPU/内存） -> 启动实例。几分钟内，一个带有Web UI或API端点的服务就准备好了。

3.2 构建统一的应用界面

为了更好的用户体验，我们可以用Gradio或Streamlit快速搭建一个轻量级Web应用。这个应用提供三个标签页或三个输入区域，分别对应三个功能。

一个简单的Gradio应用框架：

import gradio as gr # 假设我们已经实现了上述三个函数：generate_literature_summary, generate_bibtex_entry, image_to_latex def ui_literature_summary(pdf_file): # 这里需要实现从上传的PDF文件中提取文本 # text = extract_text_from_pdf(pdf_file.name) # summary = generate_literature_summary(text) summary = "这里是自动生成的文献摘要示例。该研究针对...提出了...方法，实验表明...，具有...意义。" # 模拟输出 return summary def ui_bibtex_generator(paper_description): # 这里可以简单调用模型，或先进行网络搜索 # bibtex = generate_bibtex_entry_from_description(paper_description) bibtex = """@article{smith2024ai, title={A Survey on AI for Academic Writing}, author={Smith, John and Doe, Jane}, journal={Journal of AI Research}, volume={10}, pages={100--120}, year={2024}, doi={10.1234/jair.2024} }""" return bibtex def ui_formula_recognition(image): # 保存图片并调用识别函数 # image.save("temp_formula.png") # latex = image_to_latex("temp_formula.png") latex = r"$x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$" return latex with gr.Blocks(title="学术写作AI助手") as demo: gr.Markdown("# 学术论文AI辅助写作系统") gr.Markdown("基于Jimeng AI Studio构建，助力高效科研。") with gr.Tab("文献摘要生成"): gr.Markdown("上传论文PDF，自动生成内容摘要。") pdf_input = gr.File(label="上传PDF文件", file_types=[".pdf"]) summary_output = gr.Textbox(label="生成摘要", lines=6) summary_btn = gr.Button("生成摘要") summary_btn.click(fn=ui_literature_summary, inputs=pdf_input, outputs=summary_output) with gr.Tab("参考文献生成"): gr.Markdown("输入论文标题、DOI或描述，生成BibTeX条目。") text_input = gr.Textbox(label="论文信息", placeholder="例如：Attention Is All You Need, NeurIPS 2017") bibtex_output = gr.Code(label="BibTeX条目", language="bibtex") bibtex_btn = gr.Button("生成BibTeX") bibtex_btn.click(fn=ui_bibtex_generator, inputs=text_input, outputs=bibtex_output) with gr.Tab("公式识别转LaTeX"): gr.Markdown("上传手写公式图片，自动转换为LaTeX代码。") image_input = gr.Image(label="上传公式图片", type="filepath") latex_output = gr.Code(label="LaTeX代码", language="latex") latex_btn = gr.Button("识别并转换") latex_btn.click(fn=ui_formula_recognition, inputs=image_input, outputs=latex_output) # 在Jimeng AI Studio的Jupyter环境中，可以直接运行 # demo.launch(share=True) # 如果需要生成公共链接 demo.launch() # 在本地端口启动

将这个Gradio应用脚本在Jimeng AI Studio的Notebook中运行，它就会启动一个本地Web服务。Jimeng AI Studio通常支持将此类应用端口暴露出来，形成一个可公开访问的URL，方便你随时使用。

3.3 实际应用与效果评估

在实际测试中，文献摘要模块对于结构清晰的现代论文效果很好，能快速抓住重点，但对于格式混乱或非常古老的扫描文献，效果会打折扣，这时需要依赖更强大的OCR预处理。

参考文献生成模块的准确率高度依赖于输入信息的完整性和模型的知识库。提供DOI是最可靠的方式。对于模糊查询，模型有时会“编造”出看似合理但实际不存在的条目，因此生成后仍需人工核对关键信息。

公式识别模块是惊喜最大的。对于清晰的手写印刷体公式，识别率相当高。连笔或特别复杂的公式（如多重积分、复杂的矩阵）可能会出错，但多数情况下生成的代码提供了一个极好的起点，稍作修改即可使用，比自己从头敲打LaTeX快得多。

4. 总结与展望

在Jimeng AI Studio里折腾这么一套系统，整体感受是“值得”。它确实把我们从很多重复性的、机械的劳作中解放了出来。虽然每个模块单独看，可能都有更专业的替代软件（如Zotero管理参考文献，Mathpix识别公式），但将三者无缝集成在一个平台，通过统一的界面和AI内核来驱动，带来的流畅体验是独特的。你不再需要切换多个软件，复制粘贴数据，所有工作都在一个地方完成。

目前这套系统更像是一个“增强型工具”，而非完全自动化的写作机器。它的价值在于辅助和提效，而不是替代研究者的核心思考与写作。AI生成的摘要、参考文献和公式代码，最终都需要经过你的专业审视和修改。

未来，这个系统还有很多可以延伸的方向。比如，加入论文语法检查与润色功能，让AI帮你把中式英语改成更地道的学术表达；或者开发图表数据解读模块，上传一个图表，让AI描述其趋势和关键发现；甚至可以实现初稿生成，根据你提供的大纲和关键点，自动生成论文某个小节的草稿。

技术永远在迭代，Jimeng AI Studio这样的平台也在不断集成更新的模型。今天我们用可能还是基础的大语言模型和视觉模型，明天或许就有专门为学术场景微调的超级助手出现。但核心思路不变：让AI处理繁琐的、模式化的任务，让人专注于创造性的、战略性的思考。如果你也在为学术写作的效率发愁，不妨以这个方案为起点，在Jimeng AI Studio上动手搭建一个属于自己的AI科研助手，相信它会成为你科研路上一个得力的伙伴。