nature8是什么意思
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01:49查看AI文稿AI文稿假如，哈，我说假如，我中了一篇 nature 意味着什么？别的学科我不知道，但是对于一个功课生来说，发一篇 nature 一 做到底是个什么概念？ 很多人以为，哦，不就是拿个奖学金，毕个业吗？太天真了。这不仅仅是毕业的问题，这是你在这个星球上完成了一次物种进化。先给你讲个扣的 knowledge， 听完你别吓一跳。国内有很多二幺幺甚至老牌九八五高校，建校几十年，没有一篇作为第一单位的 nature 正刊。 没错，全校几百个教授博导，几万校友，一篇都没有。如果你发了，意味着什么？意味着在校时馆里你的名字会刻在墙上，意味着在学术 impact 上，你一个人填补了整个学校的空白。 这种战斗力，如果非要量化，怎么形容？甚至可以说，你翻一篇印度 nature， 相当于你一个人单枪匹马打赢了以色列四零幺装甲旅。这不是夸张，这是事实。在方令平审，在人才貌的评选，在职称晋升面前，你这篇 paper 就是 核武器。别人拿冲锋枪怎么跟你打，你就是降维，打击是一人成军。 这时候，最精彩的事情发生了，你的导师，以前是你天天追着导师屁股后面问老板这方向行不行，这实验怎么做？发了内卷之后，局面彻底反转，不再是你跟着导师混，而是你的导师要跟着你的科研方向走了。 因为在这个吸粉领域，你就是世界第一，你就是 authority， 连你导师都没。你懂，他大概率会把组里所有的资源，最好的显卡，甚至把师弟师妹都拨给你掉钱。开组会的时候，他会客客气气的问你，那个玉博，你看咱们组明年的规划是不是按你的思路来？ 这就是学术圈残酷又迷人的真相，一片顶开可以直接抹平你的第一学历，可以让大学深埋你的双非本科，更可以让你的名字成为一种特权。所以别总抱怨科研股，当你手握 nature 站在山顶的时候，你就会发现整个世界都对你和颜悦色。加油吧，未来的外卖阿米。
5782鱼哥不水论文
15:22查看AI文稿AI文稿hello， 相信大家已经看到了我所推出的这个 nasa skill 这个包，那在这个包里面呢，其实我们是封装了两个 skill， 一个是这个 bigger， 然后还有一个呢是 polish， 说白了呢，一个是用于这种图标 啊，润色的呀，包括你去提供原始数据，然后让它去帮你生成图标，然后这边呢也是我们就是可以看一下，就 是我们生成的一个效果，其实总的来说我们导出的格式是 svg 的， 并且呢你可以把它放到 呃 ai 里面，然后再给它进行二次校正，就是这些文字都可以修改的。那另一个比较重要的技巧呢，就是说我们去对这个文献进行 润色，就是大家都知道你如果盲目的用 ai 或者说 excel 去进行这种中意英的表达，或者说完成一些写作的时候，它很难完成你这些要求的设定，你每次呢都是需要跟这个 excel 去讲一堆的规则，对吧？很浪费时间的一个事情。 那 skill 它本身呢就是为了解决这种重复性的，然后呢又比较规范的这样的一些约束， 所以呢这个它本身呢是在强调一个规则附用的事情。然后呢我们是把这个 feature 上面的一些文件，包括我们学术表达课程的这样的一些资料丢给了它，然后呢是总结了很多我们在 呃学术英语写作的时候需要注意的点，比如说这种中长句啊，他的词数的限制啊，然后像 result 部分呢，我们要用过去时，然后呃讨论的部分呢，我们要稍微的加一点修饰等等，各种各样的写作技巧都包含了进来，所以呢我们这个包呢还是比较丰富 的，那我接下来呢就带大家去演示一下要怎么用。首先呢，其实 用过 steam 的 他都知道了，就是说你把要把这个两个文件呢，相当于是放在你的 clock code 或者 code text， 甚至是其他的这样些 agent 的 他的一个目录项，他们这个目录呢是指专门存放 steam 的 这样的一个目录 模型，在根据你用户的问答的时候，它可以自动匹配相应的 skill， 然后去完成指定的功能。那我这边呢也可以给大家做一个演示。那首先呢，在演示之前，我想带大家再次看一下，我们现在又经过一次改版之后，它创建出来这些逼格的一个效果 就是可以看到的，其实它越来越符合我们这种学术表达上面，或者说这种正开上面这些图标的一个创作了，因为我又让他学习了很多的这样的这个 nature 论文，所以呢它的性能其实是在不断提升的。 那好，那接下来呢，我就带大家去实际操作一下我们常遇到的这两个 still， 它如何去发挥它的价值。首先呢，我们打开终端， 打开终端呢，大家有很多人用 cloud， 但是 cloud 对 国内用户其实是不太友好的，那我这里面呢，其实更喜欢用 codex， 那 无论是 codex 或者说 cloud 它本身呢，都可以去附用这相同的 skill。 好 检查一下我现在有哪些 skill 好， 那在这个过程中呢，它就会去解锁到我们存放 skill 这个目录，然后呢它把这个信息告诉给你，我们稍等片刻。 好的，我们现在可以看到它已经生成了这些结果了，首先其实它这里面还有一个比较重要的功能啊，就是安装 skill， 创建 skill 这项相当于其实我再去写 nature policy 或者说 nature figure 的 时候，也是用这两个 skill 创建的。 然后呢，我们在这里也可以看到啊，就是 nature figure， 就是 按 nature 风格去制作科研图，然后 nature 风格呢，就是按 nature 风格去润色学术表达。那大家比如说你还需要各种各样的视频，我都可以完成自由的创作，你可以通过自然语言跟它对话，然后让它来完成最陡的自 给我的一个编辑，然后呢，接下来好帮我生成一个模拟数据，存到 csv 文件中，我要对它 好。接下来呢，我们就尝试着说让 ai 去生成一个模拟的数据，然后呢，接下来呢，我们就调用一下 nature 这个 figure， 然后来对它进行这个开源绘图，我们来看一下它是什么样的一个效果。 无论是 codex 或者说 cloud code， 它本身呢，都可以去在命令行上完成各种各样的命令执行。其实比如说熟悉 linux 系统的朋友应该知道，我们会用一些 cd 命令啊， ls 等等， 其实这些本质上都是在终端完成的。我们玩 linux 系统的人可能都不在乎这个格式化的页面，所以呢，其实你可以通过命令行去操控你这个电脑上的所有事情，只要你给他释放相应的权限。 好，现在呢，他正在帮我去生成这个模拟数据，然后我们也不知道他究竟要生成什么，但是我们可以期待一下， 他看了，我们看一下他准备生成一份长表， c s v， 包含 group 组、 time day 时间，然后还有等等其他的连续性的指标，这样呢我们说可以做，就说他很聪明啊，他创建这个表的目的呢，是让我们可以做折线图，然后分组散点相线图等等， 然后呢他去在数据结构定成这种重复测量的小数肿瘤实验。好，我们接下来呢就稍等一下， 他这里面其实看到啊，就是他在创建过程中的发现部分组编号重复了，就是他希望 id 是 唯一的，那他对统计是不合适的，所以呢他也会自己完成这个骄艳工作，然后帮我创建。但是其实这些都不是我最终想让大家看到的， 他操控本地的文件也好，去干一些整理的活也好，这只是他的一个入门级别，他最重要的是可以创建 python 脚本，根据你 skill 的 要求，然后来对这些数据进行刻意化的处理， 那这个真的是可以大大的提升我们的效率。比如说你当前电脑里面有很多的表格需要处理，甚至呢很多表之间他都是需要联动的，那么呢你就可以都让他去处理好。 那看啊，现在呢它已经生成了这个 csv 文件，然后呢它是包含了一百条的这样的一个情况，然后的话，我其实呢是希望说它在这个目录下看啊，我们可以打开看一下它的这个文件， 我们可以看到它有不同的 id， 然后不同的组别，然后有一些其他的这些指标。好，接下来呢，我什么都不跟他说，我就说让你去调用 hdr， 然后来帮我完成一个开页绘图的制作，让我们看一下效果， 请帮我用 hdr 来完成， 来完成上述数据的科研绘图。我们来期待一下效果。其实这个命令很简单，我为什么要强调这个 nature figure， 就是 你哪怕是一个模糊的指令也行，但是呢，其实它大圆模型在调用这些 skill 的 时候，它会根据文本的相似度做一个匹配， 所以呢，如果你描述的越精准，那么它工具调用的就越精准，尤其是在你的 skill 列表特别多的时候，它不同的工具之间呢，可能会存在一定的这些重叠啊，或者说功能类似啊， 所以这个时候你一定要把你的提示词写好。那在现在这个时代，其实 skill 它本身也是一种提示词工程，但是呢，它只不说能够雇用，可以大大的降低我们的一个效率。 好，我这边告诉他，完成这个图标的时候，他首先干什么呢？他去读这个数据对吧？他读完了这个数据，去看他的表是什么，他的表结构是什么？他的列有哪些，然后他有多少行数据，然后呢，接下来他就去根据这个数据来构思他究竟要画一个什么样的图 好，他现在开始制定规划，然后我们来静静的期待一下。 这边呢，其实我们可以看到他是已经把这个二百多行的一个 python 脚本已经写完了，接下来呢，他就会通过 python 命令去调用这个 脚本，然后来完成科研绘图。但是呢，他会在发现啊，他发现在执行这个脚本的时候，他缺少这个 python 的 这个包，因为这个电脑我没有进行任何的深度学习，或者说机器学习这些环境配置， 所以呢，它报错了，但是报错了你也不要惊慌，因为它本身呢，其实是可以执行命令。行，那我们知道 panda 它本身呢就可以通过 keep in slow 去给它完成安装，所以它会自动的执行， 或者说它也有其他的办法，使用其他的库啊，来完成这样的一些操作。也可以就是它是非常灵活的，那比如说它这里面没有 panda 啊，我们往上走一下，它这边避开了这个 限制，它是使用 madlible 还有这个 nampi 来完成这样的一个创作的，然后我们看一下最终创作一个效果啊， 可以看到我们对这个图片的要求是要求输出三个文件的，比如说 svg， png， pdf， 你 可以根据自己需要去选择，当然的话，如果你觉得 就是说它这个图标，你只要 svg， 那 你就 ok 啊，你也可以把其他在 studio 里面，你跟他讲你不要去绘画其他的类型就可以。那在这呢，我们也可以看到它生成的这样的一个啊， p i 文件， pi 文件上面呢，包含了一些这个啊，颜色的要求，对吧？绘画的要求，还有比较重要的是这两个吧，对吧？字体可修改啊，然后 svg 的 保存，这个大家如果经常进行课外绘图的话，应该是比较熟知的 好，它现在已经开始尝试着去完成这个导出，然后它会自动完成校验，就是说它会先看一眼你导出的这个东西究竟符不符合我一开始的需求，所以它这个验证回馈的机制做的也比较好。 好的，接下来呢，我们可以看到啊，它已经告诉我提示生成完了，我们在这个目录里面去看一下它生成的一个东西， 其实我们看到这样的一个效果的时候是非常震惊的，对吧？因为它确实非常符合 nature 创作的这样一个风格。 然后这里面我们也可以再看一下，刚刚看的是 pdf， 这是编辑它们的，这个是一模一样的，只不过说 为了大家去根据你的需要，方便你可以自定义的去选择需要什么样的一个类型。那接下来我就想了啊，实验这个图已经画完了呢，我们进一步要对这个结果进行描述，对吧？帮我生成一段。对， 那他呢，就会根据这个图标里边的数值，甚至呢，他可以利用上下文信息，他知道我一开始给他的是一个 csv 文件，他可以去读这个 csv 文件，去拿到这个原始数据。 但是不管怎样，其实我这块的目的呢，是想让它生成一段中文的文本，然后接下来呢，我会让它去调用底层的这个 still 来对这段中文文本进行一个打磨。好，我们现在先静等一下它去完成这个生成过程。 好的，我们现在看到呢，它已经完成了这样的一个，呃，文本生成，但是呢，我们知道投稿的话，大部分我们都是要英文的，不可能是中文，你去塞在 word 文档里，对吧？所以呢，接下来利用 nature artist 对 我的对上述的结果描述进行学术英语写作。 所以大家不要盲目的去装 skill， 你 一定要知道每个 skill 它的名字是什么，然后它的功能是什么，这样的话你才能更好地去调用它，而不是说 现在有很多的开源的仓库，对吧？它里面装了各种各样的 skill， 然后呢？大家总觉得 skill 越多越好，但其实不是这样的，你是需要按需的去使用，包括比如说你要完成一些呃 前后端的这些创作啊，甚至你想当好一个产品经理的角色，那你可以去尝试书包啊，他可以帮你去呃创作一些产品经理该有的思路，然后比如说你去完成其他的各种各样的，比如说编程里面也有各种各样的思路，一定要按区顺序，而不是说 把开元的股息一股脑拿过来。好的，这个时候呢，我可以看到他已经帮我完成了这个学术表达。然后其实基本上我们可以看一个最简单例子，因为我们去要求说 正常你在这个 word 里面你的行数是不要超过两行的，所以他会呃尽可能去避开一些 长句，然后我们也可以看一下它写出的一个效果，总体来说还是比较不错的，基本上不会说 v 啊， v 干了什么？ v 翻译了什么，对吧？他会说以一种非常自然的这种口语表达来把这个结果进行了讲述。 好的，其实这个就是我创作这两个 steven 的 一个呃功能的一个使用，然后我也是真正的在用这两个 steven 不 断的应用我的科研领域里面， 也希望我的科研经验可以帮助大家在自己的领域去创造价值，去提升速度。
3.8万袁一哲
00:29查看AI文稿AI文稿基本上你也是你祖宗八代的基德，厉害这个事情非常的难，对于一个自然科学的学者来讲，这是一个至高无上的一个荣誉。虽然现在国内的学术圈已经有了非常长度的发展，每年大概可能有几十篇甚至上百篇这种 cns 这种级别的文章的发表， 但是对于一个普通的学者来讲，这个东西是非常非常之困难。无论是清华还是北大，还是中国润肺所高校，你有一篇这样的文章就是能够去登到学校主页上的，学校会大肆的宣扬这件事情会非常非常的困难。
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00:58查看AI文稿AI文稿上海大学针对长江学者苏某论文数据存疑问题，已经启动调查。继连续举报多名学者数据到假后，科研打假博主耿同学讲故事再度在 b 站发布视频，质疑上海大学转化医学院苏院长一篇论文涉嫌数据到假。 据习呢？被举报的苏某系上海大学转化医学院研究院院长、上海大学医工交叉研究院执行院长，是国家级领军人才。长江学者 被举报论文为今年二月发表于 nature 子刊上。二零二六年五月十二号，上海大学学术委员会秘书处发表情况说明称，已针对举报情况启动调查程序。目前，各界对学术不端行为一贯坚持零容忍，将根据调查情况严肃认真处理。向那些被放养的硕博 临床医生，有发文需求的，可以找原硕生信辅导哦。拒绝学术不端，从你我做起。
22元数生信
01:25查看AI文稿AI文稿你知道国内多少二幺幺九八五建校几十年都没发过一篇第一单位的 nature 正刊吗？全校几百个教授，几万校友，一篇都没有。 nature 正刊每年收到超过一万篇投稿，录用率不到百分之八，而且八成稿件初审就直接被毙了。今天不聊发论文的技术， 聊点自己的一个工科生，如果发了 nature 到底意味着什么？第一，你一个人干翻了一整所学校，某九八五院校建校七十多年才发了第一篇 nature， 还有几所高校也都是近年才完成零的突破。你的名字会刻进校史馆， 学术影响力上，你一个人填了全校几十年的空白。在人才评选、职称晋升面前，这篇论文就是核武器，别人拿冲锋枪，你一人成军。第二，你的导师开始反过来跟你混，在这个细分领域，你就是世界第一，连导师都没你懂？ 开组会的时候，导师会客客气气问你，你看咱们明年的规划怎么走？这不是夸张，这是学术圈的铁律，成果为王。第三， 一篇 nature 可以 抹平你所有的短板，浪费本科第一学历不行，一篇 nature 直接清零。有位博士生以独立依作身份在 nature 发表突破性成果，横跨三个学科领域。 nature 面前，不看你的本科， 不看你的第一学历，看你的成果本身。所以，别再把时间浪费在焦虑上。顶级刊的门槛不是天赋，是方法，让你敢想敢做敢坚持，下一个打破校史的人，为什么不能是你？
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02:01查看AI文稿AI文稿science scientific reports 和 science director 这三个词看着很像，那他们是一样的啊，或者是相互关联的东西吗？ 其实他们是就是很不一样的。首先我们来看 size， 大家应该都知道 size 是一个很著名的综合性的期刊，他可以发表啊，所有学科的所有内容，只要你这个，呃内容和文章啊，足够好， 那它是 a a a s， 就是三个 a 加个 s 这个出版社旗下的一个啊气刊，然后它的二零二二年的一个影响因子是五十六点九。那我们接下来看一下 scientific reports， 它这个气刊， 它也是一个期刊，然后它主要是发表自然科学、心理学、医学和工程学的一个期刊。 就是啊，人文社科他可能就不发表了。然后他属于哪个期版？嗯，出版社呢？他属于，呃，那个就是 later 那个期刊所在的出版社就是 spring later 这个出版社的。然后 啊，他的影响因子比上一次就是会少很多。他的二零二二年的影响因子是四点六。 接下来我们看一下 science director， 它呢不是一个期刊，它是一个数据库，然后它输入的是学术的期刊或者是电子书，它主要涉及的领域是物理科学与工程啊，生命科学，健康科学以及 社会人与社会科学和人文啊，方向的就几乎就是还涉及的面挺广的。 然后它是 icewire 出版下旗下的一个啊数据库啊，因为它是数据库，不是七根，所以说也没有影响因子。
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02:33查看AI文稿AI文稿说实话，现在 ai 科研圈多少卷的有点畸形了，你改个模型参数，换个数据集，觉得稍微有点创新了， 但是成稿人很可能把你的论文直接打回纯纯的一个陪跑选手。所以为什么现在聘忽然又这么的热门？因为它 ai 加物理双 buff 叠满 each 塞一起抢着发，而且顶会录用率呢，也高到离谱。聘也不是说有多么的高大上，它就是给神经网络装了一个物理大脑。 如果说传统 ai 是 物理瞎猜，光看数据不懂规律，那骗呢？就是直接帮我们把物理定律塞进网络，但是流体方程、历时公式这些都可以往里面塞，且数据量只是传统 ai 方法的十分之一，还不瞎往外推。 所以为什么有人能靠着他连中几篇一去顶会？因为他有四个杀手锏。杀手锏一，数据洁癖友好，哪怕你只有少量的稀疏数据或者是带噪声的数据，他都能稳稳的跑，那你就不用疯狂去采集数据了。 那第二个，无网格自由飞，用屁，你不用去画什么复杂的网格，所以哪怕是多么奇形怪状或者是复杂的场景，他都能轻松拿捏。 那第三个，外推不翻车，为什么？因为它有物理规律斗底训练，域外的预测也能符合常识，这样很大概率上告别瞎猜， 最后正反通杀。它既能解方程，又能反推参数，一套框架就搞定两类需求，就比如说用频域频去解决光纤问题，就六组数据，误差不到零点三 db， 效率呢，还比老方法高了十五倍。 比如说有个团队用 pin 去算导弹器洞，只有五十组稀疏数据，但是误差只有百分之零点二一，和传统方法比，在效率上的提升更是惊人。而且你会发现它对新手非常友好，因为 pin 不 用你去丛林创新，它简直就是 a f size 的 发文利器。 流体、医学、能源、遥感四大领域全适配公开数据集呢？随便用那当然，如果你是想冲顶会顶看的进阶玩家，还可以尝试去解决复杂的工程核心难题，比如说多尺度聘、多物理场融合，或者是分数接聘。 所以对于那些觉得 ai 已经卷成使活动赶来赶去都是伪创新的同学，聘正是 ai 与物理交叉的黄金蓝海， 既有内核级的硬核度，又有新手友好的低门槛数据，高效，落地性强，创新点密集。那想要拼最新的点，会点开论文合集和开源代码的同学，可以在评论区留言拼，直接帮你安排。希望大家都告别陪跑冤种论文，稳稳上岸！
01:40查看AI文稿AI文稿你还在为新数据不够发愁，隔壁课题组直接用 p i n 把 p i n。 微分方程塞进损失函数，零实验零样本一样发中科院一区。这不是选选 s e l r。 二零二六上 p i n 相关论文录取率暴涨， nature 子刊也在抢发。原因很简单，神刊人现在对黑箱拟合已经审美疲劳，而对懂物理的 ai 天然好感， 你不需要成为数值计算专家，只需要把物理规律翻译成损失项，就能做出神刊人觉得有深度的工作。下面三个 p i n 创新点， 每个都能直接开题。方向一，设计自适应激活函数，让 p i n。 训练加速十倍。传统 p i n 用 rayu 或 touch， 在 强非线型问题上容易剔度饱和，收敛极慢。你把激活函数换成可学习的参数化形式，比如可缩放、可平移的 switch 或 mesh， 让网络在训练中自己调整非限性强度。实验表明，在波动方程和 ns 方程上，自适应激活函数将收敛速度提升了五到十倍。你的论文标题面向物理信息神经网络的动态激活函数学习机制。方向二，引入残差连接和残规一化，解决 p i n 的 梯度消失。 p i n n 的 损失函数由多个物理项组成，深层网络容易梯度失衡。 你把标准的残差连接 rasnet 和残规一化 layer norm 塞进 p i n 的 隐藏层，让梯度流更顺畅。 实验证明，在三 d 热传导问题上，加入残差和归一化后，训练损失下降更快，最终误差降低百分之三十。方向三，用原学习初驶化 p i n。 权重心问题，只需几步微调 p i n 最大的痛点， 换个边界条件就得通通训练。你采用 memo 框架，先在多个不同编制初值任务上预训练一个通用初驶权重，遇到新任务时，只需几步梯度下降就能收敛。在参数化 p d e 的 一百个任务上，原学习预训练让新任务的收敛步数减少百分之八十以上。 如果你还不知道怎么实现自适应激活，怎么给平安加残差连接，怎么结合自己课题落地？别再瞎琢磨了，我把这些方向的选择题思路、论文结构、内外缝合技巧全都放进了 ai 科研境界新法里，直接套用出符合你方向的顶会论文，七哥陪你少走弯路，直接弯着超车。
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