在与AI交互的过程中，沟通策略一直存在争议。网络上流传着通过PUA(打压)AI能获取更好内容的经验，部分用户认为给AI设定“高要求”“严标准”，能促使其输出更优质的内容。然而，实际使用中，不少科研人员发现，以DeepSeek为例，采用夸奖的方式，给予正向反馈，反而能收获更符合预期的成果，这种差异引发了广泛讨论。

单纯的打压并非提升AI输出质量的良方。AI虽不具备人类情感，但过度“施压”式的指令，可能使它在回应时陷入机械执行，无法充分调动其知识储备和逻辑分析能力，导致输出内容刻板、缺乏灵活性。而无针对性的夸奖同样无效，若不指出具体的改进方向，AI难以知晓自身不足，长此以往，输出质量提升缓慢。

最有效的沟通方式是精准指出AI内容输出的不足。例如，当AI生成的科研文献综述存在论点不清晰、论据不足的问题时，明确告知其需补充具体研究案例、优化逻辑框架，并给出清晰的指令示例，引导AI进行针对性改进。这种方式就像为AI指明前进的方向，能让其更高效地提升输出质量。

DeepSeek等AI工具，在输出内容时常常采用Markdown格式，以逐条列举的形式呈现。这种方式虽然逻辑清晰，便于信息梳理，但在临床科研论文、学术报告等场景中，缺乏自然段落的连贯性和流畅性，不符合人类正常的写作与阅读习惯，影响内容的整体呈现效果和可读性。

若想改变AI输出格式，最直接的方法是在指令中明确提出要求。比如，在下达任务时，清晰表述“请不要采用逐条列举的Markdown格式，以自然段落的形式生成内容，要求段落过渡自然、语句通顺”。这样简洁明了的指令，能让AI迅速理解使用者对格式的期望，调整输出方式。

除了明确指令，提供示例段落也是行之有效的方法。使用者可以先撰写一段符合期望的文字，涵盖理想的段落结构、语言风格、句式特点等要素，将其附在指令中，告诉AI“请参照此示例的格式和风格进行创作”。通过这种直观的示范，AI能更准确地把握需求，生成更贴近人类写作习惯的内容。

在处理PDF、Word等文档中的图片时，DeepSeek展现出一定的图像识别能力，能够识别图片中的文字信息，并对其进行分析和处理，这在处理包含文字说明的图表、截图等场景中十分实用。但面对病理切片图片、流式图片等专业性极强的医学图像，DeepSeek目前还无法进行解读，无法提取其中蕴含的医学信息。

相比之下，ChatGPT和Google的AI系统在图像识别领域功能更为强大。它们不仅能识别图片中的文字，还具备一定的图像分析能力，例如可以对病理炎症等级进行初步判断，辅助科研人员进行医学图像的初步分析和诊断。这些额外的功能，为临床科研工作提供了更丰富的支持。

了解不同AI系统在图像识别方面的能力差异后，科研人员在实际工作中应根据具体需求选择合适的工具。若只是处理普通的文字图片，DeepSeek基本能够满足；而当涉及专业医学图像分析时，ChatGPT或Google的AI系统则更为合适，这样能最大程度提升科研工作效率。

在文章创作的翻译环节，虽然AI能够快速给出翻译结果，但直接使用AI翻译存在隐患。AI在翻译过程中可能会根据自身的算法和语言模型，对原文进行过度解读和“创作”，导致翻译内容在语义、重点、专业术语使用等方面与原文产生较大偏差，影响科研成果的准确表达。

DeepL翻译以逐字逐句对应为核心特点，在保证翻译准确性上表现出色。它能够精准地将中文内容转换为对应的外文表述，最大程度保留原文的语义、结构和重点信息，为后续的内容创作筑牢根基。特别是在处理专业医学文献时，其对专业术语的准确翻译，能有效避免因翻译错误导致的理解偏差。

先通过DeepL完成精准翻译，再借助AI进行润色，这种分步操作的写作流程优势显著。AI润色环节能够对翻译后的内容进行优化，包括调整语句通顺度、优化语言表达、统一专业术语使用等，使文章在保持准确性的同时，更符合目标语言的表达习惯和学术规范，最终产出高质量的科研文章。