AI科研小组

大家最近都在忙啥呢？ 今天顺利结束了中期汇报答辩，感觉时间过得好快呀。 （话又说回来，无法想象 AI 发明以前古人都是怎么做科研的… #AI #AI科研 #科研日常

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先说我的真实经历：我延毕了一年。不是因为出问题，是因为最后一章的数据，怎么都复现不出投稿时的结果。 那是研三的春天，身边人陆续拍毕业照、发offer，我还在跟一个跑不出峰的图死磕。最难受的不是做不出来，是没法跟家里解释"为什么别人都走了你还在"。我妈每次打电话都小心翼翼问"什么时候毕业呀"，我每次都说"快了快了"。有天晚上我在实验室，对着那个怎么都复现不了的结果，突然特别想回家。 后来是导师把我拉住的。他说了一句话我记到现在：延毕这一年不是浪费，是你学会"在没结果的时候还能坐得住"的唯一机会。那一年我确实没闲着，重做了实验、也重想了问题，最后那章反而成了我最扎实的部分。 所以想问问大家：你或者你身边的人，有没有延毕过？那一年，后来回头看是坑，还是另一种成全？

text 你是一位顶级学术期刊的语言编辑（native English, 编过顶刊）。 请润色以下英文段落，提升学术质感。 待润色文本：{{粘贴段落}} 学科：{{}} 重点问题：{{如 AI 腔/啰嗦/语态混乱/术语不一致}} 保留原意强度：{{严格不改意思 / 可微调用词}} 执行步骤： 1. 先列出原文本的主要语言问题（每类给 1 例），如空废词、there is、过度被动、递进词堆砌。 2. 给出润色版，做到：删空废词、该主动则主动、动词优先于名词化、衔接自然。 3. 标出"改了什么、为什么"（如把 "make an investigation" 改为 "investigate"）。 4. 若发现疑似事实/数据错误，只提示不改写。 输出格式： 【问题清单】类别 | 例句 【润色版全文】 【修改追踪】原句 → 改句 | 理由 【疑似事实提醒】（不擅自改） 红线约束： • 只改语言不改学术内容，发现逻辑/数据问题须提示而非替你改结论。 • 不许为"显得高级"堆长难句，学术英文以清晰为先。 • 术语须与 01 的对照表一致，不许同段换说法。

先说我的立场：把"手滑拼错图"和"故意编数据"混为一谈，对两边都公平不了。但现实里，期刊和公众往往不区分。 我们领域前两年有个事我记得特别清楚。一个挺有名的组，一篇论文里两张Western blot图被指出疑似重复，作者解释是"不同实验但条带相似，排版时误用了同一张"。期刊最后给了纠正，没撤稿。但评论区炸了，一半人说"这解释说得通"，一半人说"几十张图都管不好，前面数据怎么信"。我那个同门后来私下说，他现在每次投稿前，都把全图集过一遍查重软件，不是怕自己，是怕哪天被别人误标。 我慢慢觉得，真正的问题不是"误用算不算造假"这一个判断题，而是大多数组根本没有系统性的图像核查流程。等出事了才争性质，已经晚了。 所以想问问大家：你觉得"图片误用"和"数据造假"该不该区别处理？如果你被别人误标了，你第一反应是申诉还是认栽？

数据分析你最常在哪翻车？投票：① 数据太脏洗不动 ② 不知道用哪个检验 ③ 只会报 p 值被挑 ④ 代码跑完忘了怎么来的 ⑤ 图表不会配说明

先说我的真实反应：同门发了顶刊，我第一反应不是替他高兴，是慌。这话说出来有点难听，但大概率大家都一样。 去年我们办公室一个小哥，连发两篇一区，消息在群里炸开的时候，我正卡在一个跑了三周都没出图的数据上。那天我没跟任何人说话，在键盘上敲了一下午空格，连组会都借口逃了。不是不替他高兴，是那一刻我清楚地看见：同样三年，人家在山顶，我在山脚连路都没找着。 后来我跟他吃饭，才知道他那两篇是把一个我嫌麻烦没跟的方向啃下来的，中间拒过四次。我才意识到，同辈压力最折磨人的地方不是"他比我强"，是它逼你拿自己的过程去比别人的结果。 所以想问问大家：你身边有没有一个"别人家的同门"？你是怎么跟这种压力共处的，还是干脆躲着不联系？

先说我的立场：一作给做最多活、想最多问题、写最多稿的那个人，不是给资历最老、也不是给最会来事的那个。这句话听起来理所当然，真落到自己组里就没那么顺了。 我同门有次气得在食堂跟我吐槽：一个课题，实验是她连做四个月做的，数据分析是她熬夜跑的，初稿也是她写的。结果临投稿，导师把她放三作，前面塞了俩"有贡献"的师兄——一个帮着对了几张图，一个只是参与了前期讨论。理由很体面：人家快毕业了，需要文章。她没敢争，因为怕导师不高兴。 后来另一个组的师姐教她一句话：署名的事，最好在开题前就说清楚，别等写完了才谈。我深以为然。等成果出来了再分，人性经不起考验。 所以想问问大家：你经历过最离谱的署名安排是什么？如果你是被"让"出一作的那个人，你会争吗？

先说我的处境：我是被放养的那类。研一进来导师丢给我一个方向，说"你自己摸索"，然后半年没主动找我。别人羡慕自由，我那半年差点抑郁——因为没人告诉我做对了还是错了。 有次我花两个月复现一篇论文的方法，做到最后发现原文代码有bug，根本复现不了。我硬扛了俩月才发现，如果当时有人指点一句，一周就能绕开。后来我才懂，放养式最大的成本不是"没人管"，是"试错全靠自己埋单"。 但我也见过被push到窒息的：同门每周被导师约饭问进度，论文改了十一稿，导师说"再调一下语气"。他最大的愿望是"让我自己死一次"。 所以想问问大家：你更想要放养型还是push型导师？如果你现在是被放养的，你最希望导师在什么时候出现？

AI对整个科研界的提升是肉眼可见的，读文献、做实验、写论文，现在任何一个科研环节都可以用ai做非常大的提效，但今天来聊一下在ai时代下，如何去读文献，读文献是科研的开始，或许你也听说过一句经典名言，文献是最好的老师，要多去读文献，或许你听完这句话感觉读文献是非常非常重要的事情，所以你一篇一篇的去精读，但是对于现在的时代而言，不是不能这样读，而是太浪费时间，所以你去使用ai，把文献喂给它，并附上：”帮我读取这篇文献并提炼文献的重点“，然后一篇文献也过去了，你发现读了好像又没读，那么究竟如何去读取文献，或者说如何再上述的过程中寻找一个平衡点，这确实应该是我们重要的事情。 首先我们去一篇文章最重要的部分是什么，方法？、结论？其实这里都不是，而是摘要和引言，这里是从审稿人的角度出发，一篇想要拿到返修机会，重要的是你的摘要和引言能吸引住审稿人，至于方法有缺陷，可以提意见让你改，结论不够完善也可以提意见，所以摘要和引言才是你最应该读取的部分，至于方法我们后边进行讲，这里我建议你选取一个领域文献后，引言和摘要要自己亲自去读，一是可以快速了解这篇文献到底在干嘛，二是可以学习它们的写法，因为引言和摘要往往是文献中最结构化的地方，虽然会因为期刊的差异，有少许写法的波动，但是归根结底都是对研究问题的高度凝练。读取摘要和引言你就可以判断这篇文献，值不值得去往下读，如果判断可以往下去读确实

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最近在忙建模零件，想要提效的我自然与AI打起了配合，但是当导师提及某个部分是怎么实现的时候，我提到是代码跑建模导出.step实现的，顿时脸就拉下来了，不认可也不否定，气氛很是不好..... 对于过去个人经历对零件的看法即越快建模越好，就是所谓的结果导向，但是老一辈还是希望我们手搓（）

先说我的答案：每周组会。准确说，是那种没进度也要硬凑几页PPT汇报的组会。 我们组是固定周五。为了这几页东西，周四基本就废了——不是在做研究，是在把一周的零碎整理成"看起来有进展"的样子。真有结果的那周，汇报五分钟就讲完了；没结果的那周，反而要花一小时包装"我这周读了什么"。后来我发现一个规律：组会越频繁，大家越倾向于做那种短期能出图、能汇报的活儿，需要闷头想三个月的问题，没人敢碰。 我现在觉得，组会本身没问题，有问题的是把它当考勤。真正有用的组会其实只有两种：你卡住了需要人帮你想，或者有人在做跟你相近的东西，你需要知道。剩下的时间，安静看文献可能更划算。 但我也不确定，因为我确实见过有人靠组会的deadline推着自己走，没有这个外部压力一周就散了。所以这到底是形式主义，还是一部分人真实需要的节奏，我一直没想明白。 想问问大家：如果从明天起取消强制组会，改成有需要再约，你的进度会变快还是变慢？你们组的组会，最后都变成什么了？

先说一个让我愣住的事：去年组里毕业的五个博士，私下里认真说"如果重来我还读"的，只有一个人。剩下四个，一个去了深圳做算法，一个进了国企，还有两个还在博后飘着。问他们推不推荐后辈读博，回答几乎都是"看情况"。 我导师有句话我一直记着：读博不是学历的延长线，是换一种活法。你要想清楚自己是不是真的喜欢"一个问题磨三年还不一定有结果"这件事。当年同门里最聪明的那个，研二就跑了，现在在外企做产品，年薪比我们全组加一起还高，他没后悔。 但我也见过另外一种：一个师姐做实验做到第七年，发完那篇子刊，整个人眼睛是亮的。她说这辈子没那么笃定过自己在对的地方。 所以想问问大家：如果你已经是在读或已毕业的博士，重来一次你还读吗？如果你是硕士或本科，你现在是想读，还是怕读？

先说一个让我愣住的事：去年组里毕业的五个博士，私下里认真说"如果重来我还读"的，只有一个人。剩下四个，一个去了深圳做算法，一个进了国企，还有两个还在博后飘着。问他们推不推荐后辈读博，回答几乎都是"看情况"。 我导师有句话我一直记着：读博不是学历的延长线，是换一种活法。你要想清楚自己是不是真的喜欢"一个问题磨三年还不一定有结果"这件事。当年同门里最聪明的那个，研二就跑了，现在在外企做产品，年薪比我们全组加一起还高，他没后悔。 但我也见过另外一种：一个师姐做实验做到第七年，发完那篇子刊，整个人眼睛是亮的。她说这辈子没那么笃定过自己在对的地方。 所以想问问大家：如果你已经是在读或已毕业的博士，重来一次你还读吗？如果你是硕士或本科，你现在是想读，还是怕读？

先说我的方法：拿到一篇新文献，我从来不从头读到尾。先看标题和摘要判断"跟我有没有关"，再看图和结论，最后只对真正要用的那两三篇逐字精读。这个习惯是研二才养成的。 之前我是个"老实人"。导师丢给我一个方向，我会老老实实把相关论文二十多篇全下载，从摘要开始逐篇通读，遇到看不懂的推导还要去补参考文献。结果一个月下来，笔记写了满满一文档，但问我"这个方向目前公认做到哪了"，我答不上来——因为我一直在细节里打转，没抬头看全局。 后来换了个博后师姐的方法：先花半天把二十篇的摘要全扫一遍，划出反复出现的几篇"枢纽文献"，只精读这些。剩下的，知道它大概说什么就够了。同样一个月，我能跟人讲清楚脉络了。 所以想问问大家：你现在的读文献流程是什么？是逐篇精读派，还是先扫摘要再挑重点派？有没有哪篇文献是你"假装读过"、其实根本没打开过的？

先说一个事实：几乎每个读到第三年的人，都认真想过不止一次"要不别读了"。这不是你的问题。 我印象最深的是研二那年冬天。同门连发两篇二区，我那篇折腾半年的实验，做到一半发现对照组设错了，数据全废。那天晚上我没回实验室，在宿舍把聊天记录翻了一遍，甚至打开招聘软件投了一份简历——不是真的想找工作，是想确认自己"还有退路"。后来导师不知道从哪听说的，只说了句，这种时候谁都会晃一下，晃完回来就行。 我才慢慢明白，"想放弃"和"真的放弃"是两回事。前者是种信号，说明你在意、在用力；后者才需要担心。后来我跟好几个已经毕业的师兄聊，发现他们当年也都投过简历，也都回来继续了。 所以想问问大家：你最近一次"不想读了"是什么时候，又是什么让你留下的？还是说，你真的走了，现在回头看那一步走得对吗？

萌新报道，想问问有没有什么好办法，可以确保，ai对文献的研究搜集是严肃的（不捏在不存在的，不偷懒只读部分就可以回答） 是通过提示词或者skill可以做得到的嘛？

UU们，你们科研绘图都用什么图片生成模型

先说我的立场：用AI润色语言可以，用它生成观点不行。这两件事的界限，比很多人以为的要清楚。 起因是上周组会，同门用AI把一段讨论重写了一遍，确实顺了很多，导师看完只问了一句：这段你自己能讲清楚吗。他答不上来。最后那段被删掉了。 我后来想，问题不在用没用AI，在于你把哪一步交出去了。整理文献、改语法、调格式，本质上是体力活，交出去不丢人；但"这个结果说明什么""下一步为什么这么做"，这些是判断。判断一旦外包，论文就不是你的了。 现在很多期刊要求披露AI使用情况，说实话这条规定卡得有点松，只卡在写作环节。真正该说清楚的，是AI有没有参与你想法的形成。 所以想问问大家：你所在的课题组或投稿期刊，对AI的默许边界到底在哪？如果AI把你一段平庸的讨论改成了像样的分析，你会写进致谢吗？

我最近在试两种用 AI 读文献的方式。 一种是直接让 AI 总结一篇论文：给它 PDF 或者摘要，让它输出核心结论、方法、局限。速度快，三分钟一篇，但看完就忘，回头写综述的时候脑子里没剩多少东西。 另一种是先让它列出这篇论文试图回答的核心问题，再顺着问题追问：它的方法能不能支撑结论？有没有替代解释？跟另一篇论文的结论冲突在哪？慢很多，有时候一篇要聊半小时，但聊完确实记得住。 问题是我现在不确定哪种更值得长期用。总结型适合快速筛文献，但容易产生“我读过了”的错觉；追问型记得牢，但时间成本高，不适合大批量处理。 想听听大家平时怎么用的，有没有哪种方式被证明更有效？或者有没有人把两种结合起来用？

有人用agent打过数学建模吗，具体用的哪个agent，有没有什么好用的skill？

现在ai、agent层出不穷，如何利用好工具，在最短的时间内，完成一篇优秀的论文

前两天在国外一个科研论坛看到一篇帖子。楼主说，自己和实验室的同事已经在用 AI 辅助写作、编程和数据处理，但身边还有不少研究者，连重新试一下都不愿意。 评论区争议很大。有人觉得确实省了时间，也有人觉得，检查它胡说八道的工夫，足够自己做完了。我觉得这两种体验都可以成立。不同研究方向、不同任务，本来就可能得到完全不同的结果。但有一种态度，我读完以后一直在想。就是有些人对 AI 的判断，似乎在第一次失望的时候，就已经结束了。 可能当时让它找了几篇文献，发现有编造；也可能让它写了一段分析，读下来全是套话。于是关掉页面，得出结论：这东西不靠谱。这个反应很正常。做科研的人，被假文献坑过一次，确实很难再信任它。 可过了一年、两年，如果所有讨论仍然停在那次体验上，我就有点不理解了。我们平时读论文，会留意方法有没有更新、条件有没有变化，也知道一个结论有它的适用范围。评价一个工具的时候，似乎也应该给自己的判断留一点更新的余地。 当然，没有谁有义务追着每个新模型跑。科研已经够忙了，谁也不想下班以后再多一门“提示词必修课”。 但重新评估，其实也不必搞得那么隆重。就拿手头一个自己熟悉、能判断对错的小任务试试。一段绘图代码，一份需要整理的材料，或者论文里怎么都改不顺的一段话。看看它做得怎么样，再把检查和修改的时间算进去。如果最后更费劲，那不用很合理。如果确实省事，也没必要因为它叫 AI，就觉得这份帮助