氢离子ai能出论文吗

花三十九块九就能让 ai 站在你这边说话，这可不是段子，是今年三幺五晚会曝光的真事。有人专门做起了一门生意，给 ai 投毒。他们用一套叫 g e o。 的 玩法， 把大量软文批量喂给 ai， 然后你再去问他哪个好，哪家靠谱，他就会不知不觉替掏钱的金主说话。更何况啊， ai 本就有一本正经胡说八道的前科，问他倒拔垂杨柳是水浒传里谁的故事，他能自信的告诉你，武松平时啊，这可是个笑话。 你想想，如果一个医生在用的医疗 ai 也这样，会被投毒，也会胡编，那后果简直不堪设想。所以，今天特别想跟你聊聊阿里健康给医生做的医学 ai 轻离子，他跟通用 ai 根本的区别就一句话， 通用 ai 是 在猜，轻离子是在查。他从不全网瞎抓信息，他的每一句回答都得有出处，而且这个出处，他甩不掉，也改不掉。怎么做到的呢？ 它背后啊，接的是四千万篇医学文献，三万多份诊疗指南，六万多种药品资料，全是权威来源。更关键的是， 阿里健康跟 b m j 达成了深度战略合作，在中国市场，目前还没有第二家 ai 产品能做到。把 b m j 七十本顶刊的原文直接搬进 app 里给医生读，不只是读原文啊，还可以下文献里的图标，也能直接打开看 通音对照，同时还能让 ai 帮你做原文总结。这其实只是个开始，未来啊，还会有更多顶刊接进来，让中国医生在 app 里就能拿到世界前沿的医学证据。现在你问他一个临床问题，他先给结论，每句话后面都标清楚来源，标注点开就是文献原文， 整个过程你都能清清楚楚的看到。他凭什么这么说？临床问题这样，科研也这样想，了解某个领域的新进展，他能帮你解锁全球的前沿文献。一篇全英的顶刊摆在你面前，不用先丢去翻译软件， 直接中英对照给你，再用 ai 把权威要点提炼出来。那些原本要熬到深夜才能啃完的文献，在他这只是几分钟的事。我们总怕 ai 不 聪明，但在医疗这件事上，比聪明更重要的是，他说的每句话，你都能查到他从哪来。 通用 ai 给你一个答案，亲鼻子给你的是一个能被验证的答案。这中间插的不是技术，而是阿里健康想为中国医生扛起的那份责任。

输注头孢到底要不要做皮试？下午病房有个患者输注头孢过程中起了不算严重的过敏反应，全身散在皮疹瘙痒，紧急处理了一下，现在没什么事了。突然让我想到去年也是这个时候，提倡有个女孩深夜去急诊输头孢去世的事。当时我还发了视频讲过， 这种情况不算少见，手机上也老能刷到。但评论区到现在还有很多人在问，为什么输头孢不做皮试？说实话，这个问题其实是医生和患者信息不对等的碰撞， 患者和家属觉得输头孢之前做皮试是天经地义，凭什么不做？但咱们临床医生心里清楚，目前头孢绝大多数情况是不做皮试的，这不是哪家医院偷懒，是国家有规定的。 但你真要让我当场一字一句给患者讲清楚是哪一年的文件原话怎么说？光凭记忆还真不敢打包票翻指南翻说明书再翻文件，挺费时间的。 我平时遇到这种要查证指南原文的情况，就会用一个医学 ai 叫氢离子，它解决的恰好是我们最在意的那两个字，可靠！就拿刚刚的问题，打开氢离子输入 头孢用药前是否需要常规皮试？你看它解锁的是内置的内外文献临床指南，还有六万多份药品说明书。按 great 寻证体系给证据分级，它直接定位就到了二零二一年国家卫健委发布的 beta 类抗菌药物皮肤试验指导原则原文就是这么写的， 头孢菌素给药钱，常规皮试对过敏反应的临床预测价值无充分循证，医学证据支持，不推荐用药钱，常规皮试仅有两种情况需要做，第一，既往有明确的青霉素或头孢菌素 e 型速发型过敏史的，比如过敏休克、喉头水肿这种。第二，药品说明书明确写了药皮试的， 而且用这个比较好的是每一句关键结论都能点开看到出处，直接跳到来源，那句话还标了是哪一年的。他把过去 ai 那 种模糊引用、来源不明升级成了原文可溯源、正具有分级、时效可验证的行政医学级回答 指导原文亲眼看一遍，跟患者家属解释起来心里就有底。当然，规则归规则，临床归临床，对于有其他药物过敏史或者本身是过敏体质的患者，就算按规定可以不皮试，用头孢时也得多留个心眼。 刚开始输入时速度慢一点，严密观察，同时常规备好抢救药品，以防万一。我比较认同的观点是， ai 是 辅助医生做判断的，而不是替代医生决策。当遇到老问题、新研究时，引入 ai 工具确实省事儿不少。 我也经常跟龟培生说，你们这一代起点真比我们高。现在医学 ai 工具越来越成熟，像轻离子已经能做到既能寻证问答，又能解锁国际文献， 还能中英对照在线翻译，不用再像我们之前那样低效的获取知识， ai 时代下能少走很多弯路，往后这种可靠的医学 ai 会慢慢地成为你们临床和科研的标配。好了，今天就聊这么多，我是呼吸科李医生，若不是请上就整呢？

别划走这几条 ai 资讯，可能就是你下一个副业 ai 签。今天三件大事，件件和你有关！第一条，阿里健康发布医学 ai 清理字，独家接入七十本国际顶刊，十年内容，三百多位临床专家把关，以后医生查资料， ai 直接给行政答案， 误诊率要降了。第二条， excel 爆火，六点四 k 星，有人把科尔扣等写论文的全套流程开言了，从小题到修改一条龙，学生党狂喜，教授们要失眠了。 第三条，知乎 ceo 周源发声， ai 再强，真实的人依然不可替代！现场发布创作者激励计划，砸钱砸流量，扶持科技、汽车、体育等领域。博主关注我，明天继续笑看 ai 圈每日科技简报，让你笑这涨知识！

现在只能发四驱论文的人，学会用 ai 做科研，短时间也发不了顶会顶刊。已经发过顶会顶刊的人，即使不用 ai 做科研，照样能发顶会顶刊。我今天提出一个观点，用 ai 写论文最爽的人，往往是最危险的人。这话听起来很奇怪，但我是认真的。现在互联网上的论调是，科研用 ai 什么都能做了， web coding 也好，进行 writing 也好， 甚至最近 gpt 新出的 image 二可以直接做科研配图，效率相较首测高了不止一点，爽的不行。但这种爽是假象。看似大家都在用 ai 写论文，甚至我省过 nips， 很多 spotlight 以上的 paper 也是用 ai 写的。 那为什么有些人用 gpt 写的就能头顶会顶刊，有些人写出来却一眼 ai 呢？因为那些写不好的人，根本没有能力判断 ai 给他的东西是对是错，好或不好。他在用 ai 生产垃圾，但他不知道是垃圾，反而是那些用 ai 给的不顺手，老觉得 ai 给的不够好的人，不断调教，最后做出来的文章能中顶会顶刊。 我用一个真实的例子解释，这几张图是今天让 yhm 二生成的用机器人治疗老人阿尔茨海默症的论文配图，随便找了几张 nature 论文的配图给他。 prompt 是 这样，你看，比很多没有科研审美的理工男自己手画的好多了，信息密度看起来也挺高的。你觉得这几张图能头顶刊吗？如果你真是做相关内容的，一眼就能看出来这是 ai 做的，不是因为画风，是因为子图之间的逻辑关系，信息密度的分配，都只是论文图大概长这样的平均水平， ai 本质还是统计的在线和历史信息的整合。虽然它的东西只能反映出某某刊大致的风格势例，但是它却能很好的展示一个标准，以及提供一个新的画图思路。简介，如果自己画的连 ai 都不如，那只能证明目前你的水平没有达到这个刊作图的平均水平。我 有一篇准备投子刊的 paper， 也在用 e m g two 做图。我的工作流不是直接让 ai 生成整张大图，而是给他我自己之前 w p s 手搓的图，结合 prompt 然 让一枚之兔给我画一个非常小的模板图，比如画一个小机器人，然后自己手动整合排版，拼成一张完整的大图。这个过程里， ai 只是提高效率的执行工具，真正做判断的是我哪个子图放在哪，逻辑怎么排，整体信息怎么传达，这些都需要我来把关。 归根结底，现在大圆模型还是死的，它不像 word model， 对 一件事真正理解，只有对已有信息的整合和复现，本质是在做概率上的平均。你随手让它生成的话，给你的永远是大多数人会这么写、这么跑、这么画的答案。 你的认知越普通， ai 给你的东西就越同质化，而你的认知越独特、越深入，才能把 ai 从平均值拉向你自己。你带着自己的判断，自己的认知，甚至一张手画的草稿去跟他交互，他给你的东西就会越来越像你想要的。所以不管是写论文、跑代码还是画图，用 ai 的 核心从来不在于你跟他聊了多久，也不在于你发了多少条消息。 真正决定输出质量的，是你在任务开始之前做了多少准备。 web coding 之前，你自己得知道同行大厂在这个方向上做到了什么，他们的优势在哪？缺口在哪？你的方案相比之下解决了什么问题？ writing 之前，你得想清楚这篇 paper 的 核心贡献点到底是什么。很多人觉得创新点越多越好，结果什么都想说，什么都没说清楚。 其实一篇文章只要有一个真正站得住脚的创新点就已经很了。你想清楚，让 ai 帮你想，它给你的只是一个看起来像样，实际上什么都不是的答案。 因为科研中的 taste 和判断力是没办法外包给 ai 的。 你能一眼感知到一篇论文好不好，但说不出来哪好哪不好。这个说不出来，但能感知到的东西，就是你长期积累出来的 taste 和判断力。用好 ai 做科研的前提，永远是你自己先成为一个有独立判断的人。 当下任何一款 ai 的 天花板，都是你的认知上限。 ai 能帮你把事情做到你认知边界的水平，但它突破不了你的认知边界。你 不知道怎么做好， ai 就 不知道该往哪走。你没办法把最合适的 prompt 给到 ai， ai 也没办法替你长出来。所以市面上很多教你写 prompt 的 课，本质上是个伪命题。写 prompt 就 像写歌词，有的歌词一出来你就知道是方文山做的，但他不能教你怎么写，因为歌词背后是他的人生经历和认知体系，你没有经历过他经历的，就写不出同样意境的歌词。 prompt 也是一样，它本质上是你对一个领域理解深度的语言化表达。你对这个领域理解越深，你自然就会写 prompt。 说白了，是个人他都会问 gpt 说你能不能帮我写一个 intro， 我 要达到 i clear i c m l 的 水平。那为什么别人能做出来中顶会 spotlight 的 paper， 你 就只能发三驱？ 就是因为你对这个领域的理解不如人家深，学再多 prompt 技巧也输出不了一篇有 insight 的 文章。从这个角度看， ai 其实没有抹平差距，它只是把每个人的本色放大了。所以这一代 p h d 面对的真正考验不是你会不会用 ai， 而是在一个人人都能用 ai 快 速产出论文的时代，你凭什么让别人觉得你的论文值得看？有 insight？ 批判顶会顶刊， 答案只有一个，你这个人本身有没有积累出来别人没有的东西。技能可以被 ai 替代，但你的认知体系、判断力、科研经历没有办法被替代。

ai 写的论文到底能不能用？很多人说这个 ai 写的论文，第一个反应就是能不能直接帮我搞定，我今天直接告诉你，目前来看不可能完全替代我们的研究，但是呢，它却 能帮我们节省很多的时间。论文里最适合的 ai 就 下面几步，第一就是帮助你多选题，题目太大太空，不知道咋下手。就可以让 ai 啊，先帮你缩小一点，聚焦一下， 但是也要通过一定的文献阅读我们进行甄别。第二就是帮你读文献，总结文献要点，比如提炼研究的问题，方法的创新点等等。 ai 的 效率啊，会比我们人快很多，这方面 ai 做的还是可以的。第三 就是帮你搭框架，尤其是适合论文新手，他能啊，先帮你把骨架打出来，这个其实文献看多了就会发现，框架基本也是稳定的。第四就是帮助你写出稿，这个不太建议用目前的 ai 水平啊，还达不到生产知识的水平，那大概率啊，是基于已有的说法进行一些拼凑，文章的深度啊，比较缺乏， 但是广度还是可以的。第五就是帮你改进表达，有的文章的表达啊，词不达意， ai 可以 充分借鉴已经发表的文章，修饰咱们的语言表达，所以把握不准呢， 也可以让 ai 先帮你梳理一遍。第六就是帮你进行英文的翻译润色。 ai 确实很好用，但是有时候 ai 会放飞，这就导致我们的重复率 和 ai 率过高，这方面要适当的控制。第七进行格式调整，这部分多训练几次，我觉得 ai 做的还是不错的，效率也会很高。总之你就记住一句话， ai 确实能辅助你提高研究的效率，但是它不能完全替代我们的思考，起码线段是这样，有些和弦问题啊，还得我们自己去把控。

今天学姐跟大家说一下本科的毕业论文该怎么写？写好论文好用的 ai 工具有哪一些？ 首先，本科的毕业论文不需要什么重大的学术创新，其实老师心里都清楚，咱们本科生哪有那么高的科研水平，只要格式规范，逻辑通顺，内容不跑偏，基本都能过，所以不用这么担心。 首先确定好你的选择题方向，在知网上搜索关键词，选择相关文献导出，再把文献丢给 deepsea 或者豆包，让它选出几个好的主题，你从中选出一个心仪的主题，让它生成开题报告， 论文写作给 deepseek 这些提示词以及你找的这些文献，让它帮你生成初稿，在 wps 里面进行修改，让它有一个 ai 伴写功能，可以协助你修改论文，写完之后，用 ai 排版功能帮你快速进行权威排版。 论文查虫，别再到处花冤枉钱了。用学信网万方数据库抄袭百度学科 paper， 这些都是免费查虫的方法。 其实答辩真的没有你想象中的那么恐怖，写论文也是，只要你看得懂自己写的东西，正常表达就能稳稳通过。所以学姐在这里祝大家顺利通过答辩！

大熊用 ai 写了一篇论文交给导师，导师却直接打回让他重写，并告诉他不要再用 ai 写论文了。 其实导师是打开了文档的护眼模式，论文里的白底全都展示了出来，不仅是白底，还有各种小箭头跟小黑点，这都是 ai 生成论文最容易被忽视的地方。 大熊没了办法，只好找到哆啦 a 梦寻求帮助。别灰心，大熊，其实解决方法很简单，我们一个个解决掉就好了。首先来看这个白色底纹，全选这些带白色底纹的段落，在页面边框里把底纹下面填充改成没有颜色就好了，或者用格式刷刷一下，底纹立马就消失。 然后是那些直指朝下的小箭头，那个叫手动换行符，是从 ai 对 话框里直接复制过来留下的痕迹。正常的段落末尾应该是弯弯的转弯箭头，这种直指戳着的就是尾换行。 你按住 ctrl 加 h， 把查找替换窗口叫出来，光标点在查找内容里去特殊格式，那选手动换行符，然后在替换尾里选段落标记，最后点一下全部替换，所有的小箭头就全被掰成规范的弯钩了，格式立马规整。最后是那些到处乱冒的小黑点， 其实是多余的空格， ai 生成文字的时候，总爱在句缝里标点，前后多敲一个空格，一小段话能藏好几个。还是用 ctrl 加 h 查找内容里敲一个空格， 替换为这一栏，什么也别填空着就行。但是大熊你要记住，千万别偷懒，点全部替换，得一个一个点查找下一处，因为英文单词之间的空格也一块删光了，到时候英文全粘成一坨。

今天来聊一聊，如何像生产线一样去稳定地产出科研 idea。 嗯，很多研一研二的学弟学妹经常会来问我，就比如说每天在实验室里面去看文献啊，看了很久，也想了很多，但为什么就是想不出可以发表的 idea 啊？是不是真的科研就必须得靠这种所谓的灵光一现啊？我今天想跟大家说的一个实话呢，就是不要去死等那些虚无缥缈的灵感， 对吧？那些能够批量产出论文的，你能看到这个论文列表很多文章的这个科研老手，没有一个是靠灵光一现去搞科研的。 在成熟的科研玩家当中呢，这个心里啊， idea 它是一个可以被放进生产线去精准复制的一套工程化的公式。所以今天我就把这个呃，这些科研大牛都在用的三套组合拳公式来讲给大家听， 学会其中一个呢，大家在想科研 idea 的 时候，就会有很多的帮助啊。第一个公式呢，就是叫成熟领域的锤子，砸星星领域的钉子。哎，什么意思呢？ 就是大家在做科研的时候，总觉得要凭空去创造点什么，实际上呢，很多顶会的论文，它的本质就是跨界风口，具体的操作就是你先去找一个正在处于风口的，大家都觉得很重要的一个啊，一个领域，但是其中的技术细节呢，还没有完全成熟啊，比如说这个现在 ai 最新的一些像 skill 啊这样的一些领域， 然后呢，你再去一些老牌的硬核领域，去翻一翻他们用了什么方法，对吧？比如说在一些经典领域里面啊，可能会有一些什么啊，这个比如说像计算机有什么流水线优化呀，纯呃，这个存储层级管理啊等等这样的技术，这些已经早就被前人研究的很透彻了啊，非常成熟。 所以说你去把这个老这个旧领域、老领域的一些方法拿过来，去做新领域的一些问题，去解决大家还没有发现的痛点，这就是降维打击，对吧？因为新领域的人看了就觉得，哇，你好硬核，对不对啊？老领域的人看了之后呢，就会觉得你的这个场景特别新颖，很有意思，两边一跨界，一个含金量极高的顶峰 idea 就 这么水灵灵诞生了。 第二个这个公式呢，就会高级一点，叫做动态问题的时空置换，什么意思呢？就很多时候你找不到 idea 是 因为你面对的问题规模太庞大，太复杂了。比如说你要啊，比如说一个要在极短时间内去处理海量数据的系统，或者说一个实时动态变化的复杂场景。 你从宏观上去死磕这个东西，往往呢就是得不到解决方案。所以这个时候呢，我们可以去进行一个降维，或者说一个 啊这个分成一些子问题来处理，对吧？既然整个大环境是动态的，是混乱的，那我们就可以在时间上去把它切成一个个小的一个问题。在这个小的问题当中呢，原本的可能静态的他就变成了一个啊原这个原本动态的问题，他可能就变成那个静态的问题。 在空间上原本需要集中处理的庞大任务，我们可以拆分成多个并行的子模块啊，比如说用并行的这种思路去做它啊，把一个宏观上可以并行的啊，可以这个静态处理的一些子问题， 那么这种把复杂的问题变简单的一个处理思路呢？其实在审核人眼里面就是一个比较优雅的一个 inside， 一 种处理方式体现。 呃，第三个公式呢，就是适合用来做现有升级啊，研究的升级迭代啊，这个一般也也叫极限施压法，就是你可以去把你们领域最近两三年的这个顶会顶刊的论文都找出来， 然后呢，不要去盲目崇拜他们，而是去带着挑刺眼光去读，你要去问自己作者提出来的这个方案，他在什么极限场景下面会崩溃？比如说当你这个系统的一个访问量啊，或者是吞吐量突然暴增十倍的时候，他的贷款还能撑得住吗？当他的硬件资源极度受限的时候啊，他还能跑得动吗？ 当数据出现大规模的噪声或者说错误的时候，他的这个容错率还剩多少？还能够正常运行吗？对，所以说你只需要把这些文章放在这些极端环境下去测试他们到底还是不是真的可行，如果不可行，那就是你的这个问题的来源， idea 的 来源也是你后续去想解决办法的一个着手点。 所以说这个是一个非常扎实，简单又可靠的一个找 idea 的 方式。所以说总结下来呢，就是科研或者说 idea 这个东西，它绝对不是一个玄学，而是一个讲究方法论的东西啊。你这个把寻找灵感的感性过程变成去套用公式的理性工程，你就会发现其实做科研好像也没有这么难，也没有这么痛苦， 所以说今天这三个公式呢，大家可以去结合现在自己的课题，去对号入座一下，看看有没有什么可以用到的啊，如果听下来之后呢，还是觉得抽象啊，不知道该怎么套用。可以把你的疑问发在评论区里面，我都会解答的。好了，以上就是本期视频的全部内容，欢迎这个同学们点赞收藏。

最近某博主炸开了锅的，什么数据造假，学术不端，真，跟咱们普通学生没啥关系。这一天天的连初稿都挤不出来，净挨导师骂了，哪还有精力去折腾调研。 差不多得了，咱脆皮大学生为了小命一条，合理借助一下工具没问题吧？手里头有选择题和开题报告的就直接填进去好了。这学历字数更是不用动脑，格式模板 直接选定学校，一键就能给知网可查的正规文献端上来，大纲也能到位。刚才聊数据呢，是不？这里随便点几下， 对应图片啊，表格啊代码啊都能满上？最后出来的初稿内容有图有表，逻辑完整，比起自己瞎拼硬凑胡乱编转靠谱太多！ ok 了，兄弟们又逃过一劫！

人类真的能写出来有价值的吗？能。我最近在考虑这件事情，因为我们的工作成果其实能写论文的特别多。如果说不要求他的引文术到底达到一个什么样的规模，只是说他具备了为人类创造真正价值，就变成一篇论文来说，我们可能每周都能够产生一到两篇论文，我们自己的工作，这 些论文要不要发表？其实发表之后对于人类的信息是有贡献，如果你说这贡献可能不那么大，没有那些巨头大， 但它其实确实有贡献，它会帮助下一代的 ai， 就 这个信息被 ai 吃掉之后，它会帮助下一代 ai 变得更健全。但是那个出发点是不是还是人的研究？ 不对，它的出发点不是人的研究，它的出发点我觉得更像是现实世界的需求，或者说是人类的需求，而不是人类的研究。人类的研究是个伪命题，人类的情感需求和人类的现实需求才是所有事情的起点。而人类做不做研发这件事情没有那么重要。你的研发主体到底是 人还是 ai， 这身本身就没有那么重要。而研发是为了完成某个研发目标而进行的研发，不是为了研发而进行的研发。这是我的观点。那我现在想，那如果这个论文它是 ai 产出的，那我们是不是应该给 ai 署名权？我觉得这件事情可数可不数， 因为你像比如说我如果去写论文的话，我可能会同时调用，我现在能调用所有 ai 来做这件事情，每个在里面做一个阶段。那图片可能是用到 image two 或者用到 banana 去做，那文字部分可能会用到 s r， pad， 或者用到 ai 的 模型去做。它还可能是写了一段，而另一段我最终用了另一个模型的参数。如果你的所有的整篇你用了同一个模型在做创作，那我觉得你标记上无可厚非，你就写上就行了。 如果像我这样用了很多的模型在做这个论文工作，它只是过程计算，我是把它当成一个把某类结果进行表述的一个主体，而它不是思考本身。

以为 ai 能帮你一键出论文？大错特错，直接深层的内容、逻辑、断层词汇、廉价神稿人一眼就能看穿，甚至会直接给你打上学术不规范的标签。真正的高手用 ai 从来不是代写，而是把它当成最顶级的 academic enhancer。 我是 华哥，七年科研辅导经验，最近半年助力一百八十多个学子顺利拿下录用。 今天教你三步，彻底驯服 ai， 写出顶刊级学术文风。第一步， narrative pattern learning。 别直接下指令，先为给 ai 四篇本领域的一区文章，指令是深度解构这些文章的 argumentation、 rhythm 与专业表达权重。你现在的身份是具备二十年经验的顶刊资深主编。 第二步， mechanism driven content upgrade。 这一步最关键，把你的初稿提交，要求它严丝合缝，保留我的原创观点，利用 first principles 将实验改进挂靠在底层基理上，用高阶动词替换所有基础词汇，实现从实验报告到科学发现的逻辑深格。 第三步， academic rigor calibration 关键收尾指令是深度解剖文中是否存在 over generalization， 删除所有情绪化、夸张化的表述，确保权威制恰论正严谨，完全符合医区发表标准，修改后机位全无，论文档次直接拉升。 你要明白，科研论文不是拼凑出来的，是需要领路人带你把技术缝进肌底里的。我把这套顶刊专属的 ai 指令模板加使用手册全部打包好了，大屏扣指令，华哥给你安排。

师哥为什么不建议你们拿 deepsea 或者豆包直接写出稿呢？这俩工具就像没摸透对局机智的新手，压根衔接不上文献数据库。最后给你整出来的参考文献全是瞎编乱造，纯属虚假出装，想必这几天耿同学的大瓜大家都吃到了吧？ 也别整的心态，破防游戏输了可以重开出稿咱也有专属打法，今天磊哥手把手教你们一套上分套路，靠着织网，二十分钟就能搞定一篇格式拉满、图表齐全、 ai 检测稳稳通关的出稿第一步，先敲定选择题，相当于选英雄， 没方向的也可以找 ai 聊聊想法，让他给你推荐几个备选英雄。第二部，搜集参考文献，这就是咱们的核心装备， 本科出稿认准知网就够了，记住别去捡老掉牙的远古装备，专挑近两年的前沿文献，精选十五到二十篇就行。第三步，梳理研究思路。哪怕你脑子里想法乱糟糟的也不用慌， 直接让傻包帮你整理出装思路，还是非常牛逼的。根据这段话，再结合上传的参考文献，规划出稿的研究思路与研究方法。前面这些前置准备全部就位，就轮到咱们的专属黑科技登场了。 把信息填好，上传参考文献，工具会深度解析，直接给你搭好整篇论文的大纲骨架，对局路线一目了然， 通读一遍，有瑕疵的地方手动微调优化右侧面板，还能按需勾选公式图标，这些相当于直接补齐铭文和装备，全部搞定，一篇贴合你研究方向的完整出稿就出炉了。整套流程丝滑到底是不是特别简单？

对着电脑发愣到深夜，导师那边又来问你，初稿怎么还不教你？嘴上嘟囔着老邓催命，可还不是得乖乖熬夜。 这时候你可千万别动那个歪心思，直接把题目往 ai 里一扔，指望他给你吐出几万字合格文章， ai 滤一超标打回去反复改才是最折磨的。那玩意是好用，但得用对地方。我给你捋一条反向操作的路子，先去织网，把文献扒下来， 这一步省不得，防止后面参考文献全是瞎编的。然后把文献丢给 deepseek， 让他根据这些资料给你出研究方向和思路，再搭个三级大纲创新点，这关就算过了， 剩下的体力活就来这里。先把手头的研究思路粘贴进去，再把文献也贴进去。接着把 deepseek 给的大纲粘进去，让他解析图标公式代码往里加，不满意随时改，比在 word 里手动调方便多了。等他跑完的结果拿到手，你最后通读一遍，顺一顺，这不就能定稿了？

你是不是也以为现在的 ai 论文想拿顶会非得用几百张 a 一 百显卡去砸大模型？很多时候模型堆的越重，在自动驾驶机器人这种吃实时性的场景里反而死的越快。 大厂拼算力，咱普通硕博生拼不起。今年很值得盯的一个方向叫液态神经网络。 mit 刚出的架构，用十九个神经元就能直接开车，普通笔记本就能跑，不卷大模型，算力只解决时序硬伤。 今年想拿这个方向做选择题的同学，这几个方向值得你冲。第一个，去极限场景里做应用，别去跟大牛应聘底层数学理论，直接把液态神经网络往自动驾驶、医疗监测或者无人机控制里缝，这个算法天生自带动态适应场景，越极限模型的抗造性能越明显。 第二个，去网络结构里做细数化，盯着他的突出动力学做文章，琢磨怎么在特定任务下把参数裁的更狠，计算速度提的更快。别人堆巨量参数，你就用几十个神经元搞定同样的事。 第三个，去和经典时序做跨界，试着把它和传统的卡尔曼绿波或者物理 o d e 结合起来，一个负责用物理规则盯住下线，一个负责用动态网络冲上线。这种卷核心机理的闭环序式是很多顶会都喜欢的选择题。 但这三个角度到底怎么落地，很多人看完论文依然理不清代码怎么改？如果你现在定不下选择题，如果你翻烂了文献，也找不到不用拼算力的创新点，那我整理好了一份业态论文，开源代码和改进路线全部理顺了。想少走弯路的评论区打业态，于哥发你。

昨天收到一位粉丝私信，说自己的小论文已经被拒了好几次，想让我帮他看看，我让他把稿子发给我，一看，好家伙，直接就是把题目丢给 ai， 生成的论文逻辑混乱、学术不严谨、文献造假， ai 位太重，几乎踩遍了所有雷区。这让我想起之前和几位刊编辑的交流， 他们提到一个关键观点，一篇能发表的论文，每一个环节都必须经得起推敲，要形成一条完整的学术链条。这句话也启发了我， 是不是可以用论文写作规律来设计 ai 的 使用流程呢？于是我开始系统拆解刊论文的写作过程，最终把它细化成了二十多个步骤， 从选题到投稿，每一步都有明确的目标，每一步都配上精心设计的提示词。只要你按流程一步步走完，出来的不是一堆 ai 拼凑的文字，而是一篇真正能拿去投稿的刊论文。如果你也在为刊论文发愁，回复这个，我把这本 ai 赋能论文写作手册发你。