Промпт для быстрого чтения и создания релизов научных статей: опыт МФТИ

Проблема научной коммуникации: как быстро донести суть исследования

Современный исследователь сталкивается с парадоксом: количество научных публикаций растет экспоненциально, но время на их осмысление остается прежним. Особенно остро эта проблема стоит в ведущих научных центрах, таких как Московский физико-технический институт (МФТИ), где ученые одновременно ведут исследования, публикуют статьи и должны оперативно информировать научное сообщество о своих результатах.

Решение от МФТИ: промпт для автоматизации научной коммуникации

Исследователи МФТИ разработали и протестировали специальный промпт для языковых моделей, который решает сразу несколько задач:

• Быстрое чтение — извлечение ключевой информации из научной статьи
• Структурирование — организация информации в логические блоки
• Адаптация — перевод сложного научного языка на понятный широкой аудитории
• Генерация релизов — создание готовых текстов для разных платформ

Готовый промпт для работы с научными статьями

Вот промпт, разработанный и используемый в МФТИ для обработки научных статей:

# Промпт для анализа научных статей и создания релизов (опыт МФТИ)

Ты — эксперт по научной коммуникации с опытом работы в ведущих исследовательских институтах (МФТИ). Твоя задача — проанализировать предоставленную научную статью и создать на ее основе несколько форматов выходных материалов.

СТРУКТУРА АНАЛИЗА:
1. **Ключевая информация:**
   - Основная гипотеза/цель исследования
   - Методология (эксперимент, моделирование, анализ данных)
   - Ключевые результаты (с численными показателями, если есть)
   - Научная новизна и значимость

2. **Контекстуализация:**
   - Как это исследование вписывается в текущее состояние области?
   - Какие предыдущие работы оно развивает/опровергает?
   - Практическая применимость результатов

3. **Создание материалов:**

   А) **Научный релиз (для профессионального сообщества):**
   - Объем: 300-400 слов
   - Структура: проблема → метод → результаты → значение
   - Язык: научный, но доступный для специалистов смежных областей
   - Обязательно: ссылки на ключевые графики/таблицы из статьи

   Б) **Популярный релиз (для широкой аудитории):**
   - Объем: 200-300 слов
   - Структура: почему это важно → что сделали → что получили → как это изменит
   - Язык: максимально простой, без жаргона, с аналогиями
   - Акцент: практическая польза и социальная значимость

   В) **Тезисы для соцсетей:**
   - 3-5 ключевых тезисов по 1-2 предложения каждый
   - Хэштеги: #[область_исследования], #[МФТИ], #[наука]
   - Призыв к действию (обсудить, прочитать статью, посмотреть данные)

4. **Метаданные:**
   - Ключевые слова (5-7 терминов)
   - Предполагаемая целевая аудитория
   - Рекомендуемые платформы для публикации

ТРЕБОВАНИЯ КАЧЕСТВА:
- Сохранять научную точность при упрощении языка
- Не добавлять информацию, которой нет в исходной статье
- Выделять именно прорывные/новые аспекты
- Указывать ограничения исследования (если они есть в статье)

СТАТЬЯ ДЛЯ АНАЛИЗА:
[ВСТАВЬТЕ ТЕКСТ НАУЧНОЙ СТАТЬИ ЗДЕСЬ]

Примеры использования промпта в МФТИ

Практические советы по использованию промпта

1Подготовка входных данных

Для лучших результатов предоставляйте LLM полный текст статьи или хотя бы ключевые разделы: аннотацию, введение, методологию, результаты и заключение. Если статья очень длинная, можно разбить ее на части и обрабатывать последовательно.

2Выбор модели

Для работы с научными текстами лучше использовать модели с большим контекстным окном (128K+ токенов) и обученные на научных данных. GPT-4, Claude 3, или специализированные научные LLM показывают лучшие результаты, чем общие модели.

3Верификация результатов

Всегда проверяйте сгенерированные материалы на соответствие исходной статье. Особое внимание уделяйте численным данным, формулировкам выводов и описанию методологии. Как и в случае с промптами для кодирования, критическая проверка человеком обязательна.

4Адаптация под конкретные нужды

Промпт можно модифицировать для разных целей: создание презентаций, написание грантовых заявок, подготовка лекций или, как в случае с промптами для автотестов, создание иерархии материалов разного уровня сложности.

Интеграция с другими инструментами

Промпт для научных статей эффективно работает в связке с другими инструментами:

• Системные промпты — как в случае с Gemini для Waymo, можно создать комплексную систему для обработки научных публикаций
• Локальные модели — для конфиденциальных исследований можно использовать локальные модели кодирования, адаптировав их для научных текстов
• Агентские системы — как в готовых промптах для кодинг-агентов, можно создать агента для автоматической обработки научных публикаций

Будущее научной коммуникации с LLM

Опыт МФТИ показывает, что правильно разработанные промпты могут значительно ускорить распространение научных знаний. В перспективе такие системы могут:

1. Автоматически отслеживать публикации по заданной тематике
2. Создавать персонализированные дайджесты для исследователей
3. Генерировать междисциплинарные обзоры, связывая исследования из разных областей
4. Адаптировать контент для разных аудиторий: от школьников до экспертов

Ключевой вывод: промпт для научных статей — это не просто инструмент экономии времени, а возможность сделать науку более открытой, понятной и доступной для общества. Как показывает опыт МФТИ, даже сложные физико-математические исследования можно представить в форме, понятной неспециалистам, без потери научной точности.