一、写在前面
ChatGPT作为一款领先的语言模型，其强大的语言理解和生成能力，让无数用户惊叹不已。然而，使用的高门槛往往让国内普通用户望而却步。
最近，一款由月之暗面科技有限公司开发的智能助手——Kimi，很火爆哦。传说它功能强大到可以平替GPT：
（1）能够处理大量的输入信息，支持最多200万字的输入和输出；
（2）可以将TXT、PDF、Word文档、PPT幻灯片、Excel电子表格等格式的文件发送给Kimi，Kimi能够阅读这些文件内容并根据内容为用户提供回复；
（3）具备访问互联网的能力，可以结合搜索结果为用户提供更加丰富和准确的回答，帮助用户获取最新的信息和数据；
（4）多语言对话能力，尤其擅长中文对话。
目前是推广阶段吧，注册都是免费的（后期大概率要收费），具体效果如何，我们来浅尝。
二、翻译能力
我们使用教程《玩转ChatGPT：论文翻译润色》的案例
（1）Kimi
Abstract:
Objective: To identify the secreted proteins of Malassezia sympodialis (TM) and conduct a preliminary analysis of their biological functions.
Methods: Secreted proteins were identified from the culture supernatant of the TM strain (ATCC18224) using mass spectrometry technology. Bioinformatics tools were employed to predict the subcellular localization and signal peptide cleavage sites of the identified proteins, as well as to analyze their biological functions and associated signaling pathways.
Results: A total of 21 secreted proteins were identified through two independent replicate experiments. Functional annotation indicated that the secreted proteins were primarily involved in superoxide metabolism, stress response, and metal ion transport, among other biological processes. Prediction results revealed that the secreted proteins were mainly localized to the nucleus, extracellular space, plasma membrane, mitochondria, and cell membrane, with only six proteins possessing signal peptide sequences.
Conclusion: The secreted proteins of TM may be closely related to its immune evasion and fungal toxicity, with the functions of some proteins remaining unclear and requiring further investigation
（2）GPT-4
Abstract:
Objective: To identify the secreted proteome of Talaromyces marneffei (TM) and preliminarily analyze its biological functions.
Methods: The secretome of the TM strain (ATCC18224) was identified based on mass spectrometry technology, with culture supernatant as the source. Bioinformatic tools were employed to predict the subcellular localization and signal peptide cleavage sites of identified proteins, as well as to analyze their biological functions and signaling pathways.
Results: Through two independent replicate experiments, a total of 21 secreted proteins were identified. Functional annotation revealed that these secreted proteins are primarily involved in biological processes such as superoxide metabolism, stress response, and metal ion transport. Prediction results indicated that the secreted proteins are mainly located in the nucleus, extracellular space, plasma membrane, mitochondria, and cell membrane, with only six proteins possessing signal peptide sequences.
Conclusion: The secreted proteins of TM may be closely related to its immune evasion and fungal toxicity. However, the functions of some proteins remain unclear, necessitating further investigation.
对比：感觉都不错吧，就是GPT-4把 马尔尼菲篮状菌的英文写对了，稍微领先一些。
三、根据摘要拟题目
根据之前输入的论文摘要，起一个题目。
（1）Kimi
马尔尼菲篮状菌分泌蛋白的鉴定及其在免疫逃逸与真菌毒性中的作用研究
马尔尼菲篮状菌分泌蛋白的鉴定与生物学功能初步分析
（2）GPT-3.5
马尔尼菲篮状菌分泌蛋白的质谱鉴定及其生物学功能初步分析
鉴定及分析马尔尼菲篮状菌分泌蛋白组的生物学功能
对比：感觉都差不多吧，改改也能用。
四、根据全文凝练摘要
咒语：第一步：假设你是一个医学学术论文写作专家，你可以根据我提供的论文内容生成结构式摘要，包括目的、方法、结果和结论四部分。我会把论文全文发送给你，你接收到信息以后，回复“收到”即可，当我把全部论文内容输入完毕以后，我会输入“开始生成摘要”，你才能开始输出最终的摘要。你是否清楚了？
第二步：下面我开始输入论文内容：
第三步：开始生成摘要 或者 根据我提供的论文内容生成结构式摘要，包括目的、方法、结果和结论四部分。
（1）Kimi
目的
本研究的目的是鉴定马尔尼菲篮状菌（Talaromyces marneffei, TM）的分泌蛋白，并初步分析其生物学功能，以揭示其在免疫逃逸策略中的作用，为TM病的治疗提供科学依据。
方法
- 使用质谱技术对TM菌株（ATCC18224）的培养上清进行分泌蛋白组鉴定。
- 利用生物信息学工具对所鉴定蛋白的亚细胞定位、信号肽剪切位点进行预测，并分析其生物学功能和信号通路。
- 通过GO和KEGG数据库进行功能注释，使用Cell-mPLOC 2.0和SignalP网站预测信号肽序列及其切割位点。
结果
- 通过两次独立重复实验，共鉴定出21个分泌蛋白。
- 分子量分布在17.0kDa至169.1kDa之间，平均为50.0kDa；pI值分布在5.03至9.32之间，平均为6.69。
- GO分析显示分泌蛋白主要参与超氧化物代谢、压力应对、金属离子转运等生物学过程。
- KEGG通路富集分析揭示分泌蛋白主要参与遗传信息、代谢以及生物系统三类通路。
信号肽分析发现，仅有6个蛋白存在信号肽序列。
结论
TM分泌蛋白可能与免疫逃逸和真菌毒性密切相关。部分蛋白功能尚不明确，需要进一步研究。本研究为理解TM的致病机制和开发新的治疗策略提供了重要信息。
（2）GPT-4
目的：本研究旨在系统鉴定马尔尼菲篮状菌（Talaromyces marneffei, TM）的分泌蛋白组，并分析其生物学功能，为深入了解TM的免疫逃逸机制及针对马尔尼菲篮状菌病（Talaromycosis）的潜在治疗靶点提供科学依据。
方法：采用质谱技术对TM菌株ATCC18224进行分泌蛋白组学研究，结合生物信息学手段对鉴定出的分泌蛋白进行亚细胞定位、信号肽切割位点预测、GO功能富集和KEGG通路富集分析。
结果：通过两次独立实验共鉴定出21种分泌蛋白，这些蛋白主要涉及超氧化物代谢、压力应对、金属离子转运等生物学过程。亚细胞定位分析表明，这些分泌蛋白主要定位于细胞核、细胞外、质膜、线粒体和细胞膜等。KEGG通路富集分析揭示，这些分泌蛋白参与遗传信息处理、代谢以及与环境适应和免疫系统相关的生物系统通路。仅有6个蛋白被预测含有信号肽序列。
结论：本研究系统鉴定了TM分泌蛋白组，揭示了其可能参与的免疫逃逸和病原性机制，其中一部分分泌蛋白的具体功能尚不明确，需要进一步研究。这些分泌蛋白的鉴定为深入理解TM与宿主间的相互作用提供了新的视角，为发展针对性的治疗策略提供了潜在的目标。
个人认为：差距已经体现出来了，不过Kimi也不弱。
五、辅助写讨论
咒语：假设你是一个医学学术论文写作专家，根据我提供的论文内容，针对我提供的讨论部分提出修改建议并说明理由。讨论部分如下：
（1）Kimi
（2）GPT-4
个人感觉：均有参考价值！比挺多童鞋思路清晰多了。此外，论文其他部分也可按照这个思路让GPT们帮你提供思路或者修改润色。
六、辅助科研设计
咒语：假设你是一个微生物学领域的专家，上述论文提到TM存在5种未注释的分泌蛋白，我未来应该如何设计实验来探索这5个分泌蛋白的功能和分子机制？
（1）Kimi
（2）GPT-4
对比：都很全面！
七、辅助回答审稿人问题
咒语：假设你是一个微生物学领域的专家，上述论文送审以后，审稿人提出下面问题：为什么只做了2次独立重复实验，是否会影响分析结果和结论？我该如何回答？
（1）Kimi
（2）GPT-4
个人认为：Kimi发挥得依旧稳定，跟GPT-4不相上下。就是GPT-4耍了个心眼，把回复信都写好了。
八、文献总结
咒语：请根据附件上传的文献，介绍文章的主要内容和主要发现。
（1）Kimi
（2）GPT-4
个人认为：已经没什么差别了。
九、写在最后
（1）在科研写作方面，Kimi基本上可以平替GPT-4。如果大家实在是用不上GPT，那么Kimi应该足够满足你们的科研写作需求。
（2）后续，我继续评测Kimi的其他功能，写代码、识别图像等。