"大模型赋能人文社科工作坊"第四期于2026年4月24日（周五）13:00-14:30在教学综合楼313机房成功举办。本次工作坊紧密围绕国家"人工智能+"发展战略，聚焦大语言模型在人文社科研究中的实际应用与编程辅助技术，旨在帮助师生掌握主流大模型选型策略、API调用方法及学术工作流自动化构建技巧，推动人文社科研究的数字化、智能化发展。
（一）工作坊概况
本次工作坊以"大语言模型应用与科研工作流构建"为核心方向，由美女自慰
计算社会科学研究中心和美女自慰
联合主办、计算社会科学研究中心和计算社会科学与国家治理实验室承办，旨在通过模型对比分析、实战演示与工具链分享，帮助师生解决"不会选模型""不会调API""不会自动化处理文献"等实际痛点，打通AI辅助科研的"最后一公里"。为保障活动的前沿性与实操性，实验室特邀计算社会科学与国家治理实验室研究助理范浩林担任主讲嘉宾。范浩林长期深耕AI工具应用与计算社会科学研究，具备丰富的"AI+社科"实战经验。
活动全程围绕"主流大模型选型与API配置""编程辅助与代码生成""学术工作流自动化构建"三大模块展开，既涵盖了宏观的模型生态分析（如Claude、Gemini、DeepSeek、GPT等主流模型的性能与成本对比），也深入解析了API调用与本地客户端部署的技术细节（如中转站策略、Cherry Studio与Cursor配置），同时结合文献批量处理、专著导读生成等社科研究高频场景，具象化呈现了MinderU、Codex等工具与AI的组合应用，为在场师生提供了"工具赋能科研"的清晰参考框架。
本次工作坊吸引了来自全校13个美女自慰的近50名师生参与，覆盖本科生、研究生、博士生三个层次。参会人员结构多元：本科生约占58%，研究生约占26%，博士生约占16%。从学科分布来看，应用经济美女自慰、历史美女自慰、法美女自慰、哲美女自慰、文美女自慰、全球与区域国别美女自慰的师生参与度较高，同时也有来自马克思主义美女自慰、新闻传播美女自慰、社会与民族美女自慰、政管美女自慰、商美女自慰、外国语美女自慰、经济美女自慰等共计13个单位的师生积极参与，充分体现了AI工具在人文社科各领域的广泛需求与跨学科吸引力。
（二）主讲嘉宾和主题
本次工作坊的核心分享环节由范浩林主讲，内容紧扣"模型选型方法论"与"工作流自动化构建"两大维度。计算社会科学研究中心主任蒋欣兰老师主持。
范浩林以"大语言模型应用与编程辅助培训"为主题，首先从模型生态视角为师生梳理了当前主流大语言模型的选型策略。他对比分析了Claude 3.5 Sonnet/Opus系列（综合体验最强但价格昂贵）、Gemini 3.1 Pro/Flash（性价比极高，Deep Research功能适合大规模信息搜集）、DeepSeek系列（国产模型，逻辑能力强且性价比极高）以及GPT系列（通用性强，文生图能力顶级）的优劣势，并提出了"按任务选模型"的实用原则。在成本控制方面，他详细介绍了通过API中转站（OpenRouter/ZenMax）按量计费的优势，同时提醒师生警惕非正规渠道的模型虚标与稳定性风险。
在API配置与本地客户端部署环节，范浩林强调了API调用相比网页端的核心优势：支持高并发批处理、参数可控性强、结果可复现。他现场演示了在Cursor中配置API密钥和模型名称的完整流程，实现了通过本地IDE直接调用云端大模型的能力。
随后，范浩林展示了如何利用Cursor等工具实现"氛围编程"（Vibe Coding），降低代码编写门槛。他指出，在AI辅助编程的新范式下，程序员的角色正从"手写代码"转变为"产品经理"，负责明确需求并通过自然语言与大模型交互，由AI负责代码生成、测试与文档编写。他现场演示了通过Cursor自动生成带UI界面的Python程序，展示了AI如何自动规划任务、编写代码，并在遇到Bug时自动检索解决方案进行修复。
工作坊的第二环节聚焦"大模型科研工作流构建与工具链分享"。范浩林详细阐述了利用Codex与Gemini构建科研工作流的方法，重点演示了文献批量筛选与专著导读笔记生成流程。
在文档预处理环节，他强烈推荐使用MinderU工具将PDF、Word、PPT等格式转换为结构规整的Markdown，以降低Token消耗并保留结构信息。他指出，Markdown格式不仅Token效率高、推理成本低，且能与大模型训练数据更好地对齐。
针对学术研究中"海量文献筛选难、观点提取慢"的痛点，范浩林演示了基于Gemini的自动化处理流程：首先通过知网研学客户端或Sci-Hub批量获取文献，再利用MinderU将PDF批量转换为Markdown格式；随后通过设定"主题、所需特征、排除特征"三个变量构建提示词，让大模型对文献进行多轮迭代筛选，并提取"概念界定、概念关系、观点延伸"等结构化信息，生成可溯源的Word文档直接用于撰写文献综述。
在专著导读工作流方面，他展示了自动化章节切分与核心观点提炼方案：系统支持自动识别PDF书签进行章节切分，按章节提取关键概念及核心观点，生成包含摘要、概念及支撑材料位置的Word格式导读笔记，帮助读者快速掌握书籍逻辑。
（三）活动亮点
1. 主流大模型全景式对比与选型指南：系统梳理了Claude、Gemini、DeepSeek、GPT等主流模型的性能、成本及适用场景，提供了"按任务选模型"的决策框架，并分享了中转站计费、折扣会员获取等成本控制策略。
2. API调用与本地客户端部署实战：详细演示了脱离网页端限制的API配置流程，涵盖Cherry Studio、Cursor等本地客户端的模型配置方法，帮助师生实现高并发批处理与参数可控的模型调用。
3. "氛围编程"理念与代码生成演示：提出AI辅助编程的新范式，展示如何通过自然语言交互实现Python程序自动生成、UI界面构建及自动纠错，大幅降低编程学习门槛。
4. 学术工作流自动化完整方案：提供了从文献批量获取、格式转换、智能筛选到观点提取的全流程自动化方案，以及专著章节切分、核心观点提炼、导读笔记生成的自动化工具链。
5. 工具链生态的系统化整合：涵盖了从网络环境配置（Fl Clash）、文档预处理（MinderU）、代码辅助（Codex、Cursor）到模型调用（Zen Max、Open Router）的全套工具链，为师生搭建了一站式的AI科研工具箱。
（四）参与者反馈
3活动现场互动氛围浓厚，参与者反馈积极。本次活动吸引了来自全校13个美女自慰的近50名师生，涵盖本科生、研究生、博士生三个层次，学科背景横跨应用经济学、历史学、法学、哲学、文学、马克思主义理论、新闻传播学等多个领域，充分体现了AI工具在人文社科研究中的跨学科吸引力。不少师生表示，此次分享填补了从"听说大模型"到"用好大模型"的认知鸿沟，尤其是关于主流模型选型策略与API配置方法的讲解，让大家能够根据自身需求选择最合适的模型与使用方式；也有部分师生提到，Cursor自动生成代码的演示令人印象深刻，"氛围编程"理念为没有编程基础的社科研究者打开了新思路；还有参与者表示，文献批量处理与专著导读的工作流设计非常实用，MinderU等工具的介绍解决了长期困扰的PDF格式转换难题，期待能借助这些工具大幅提升科研效率。不同学科背景的参与者均表示，活动内容兼具普适性与针对性，无论是人文专业的文献处理需求，还是社科方向的数据分析场景，都能找到适配的AI应用路径。参与者普遍希望工作坊能持续开展此类兼具前沿性与实用性的技术分享活动。
（五）结语
本次"大模型赋能人文社科工作坊"第四期的成功举办，既离不开主讲人范浩林的专业分享，也感谢计算社会科学研究中心、计算社会科学与国家治理实验室学生团队、美女自慰
及相关组织者的协同筹备，更感谢每一位参与者的积极投入，正是各方的支持让本次学术交流活动得以高效开展。
此次工作坊不仅让师生掌握了主流大模型的选型策略与API调用方法，更通过"氛围编程"与"工作流自动化"的实战演示，展示了AI技术在人文社科研究中的广阔应用前景。未来，我们将持续聚焦人工智能在人文社科领域的前沿动态，依托实验室的数据与技术支持，推出更多兼具专业性与实用性的学术活动，助力师生在跨领域研究中突破瓶颈、创新方法，共同推动人文社科研究的数字化转型与高质量发展。期待在后续活动中与各位师生再次相聚，共探学术创新新路径！
美女自慰
计算社会科学研究中心
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计算社会科学与国家治理实验室
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2026年4月25日
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