摘要：本次报告旨在帮助研究者通过掌握更深度的 AI 交互逻辑，实现科研与写作效率的跃升。报告将从剖析AI应用的黑箱入手，演示“上下文”内容控制对于AI输出结果的决定性影响，并分享一套行之有效的交互方法论，包括如何避免无效追问、利用“元提问”理清研究思路以及借助深度搜索进行学术调研。此外，报告将重点展示多个可落地的实践应用：利用AI IDE工具创建LaTeX环境的专属工作空间，实现从文档资源到 Beamer 演示文稿的一键转换、从手写笔记到电子讲义的自动化转录、以及基于个人风格的论文精准润色等等。通过强化人机交互策略与精确的上下文控制，研究者可以逐步驯化 AI 工具，切实提高科研工作效率。

报告人简介：陈乐恒，北京国际数学研究中心2023级博士研究生，师从董彬教授。他广泛关注人工智能技术的应用，曾探索AI for Science领域中热力学建模和偏微分方程基础模型等研究方向；后转变研究重心到AI+教育的应用落地，设计开发了北京大学人工智能辅助教学平台“北大问学”。