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原创 用ChatGPT翻译润色被坑了？这些技巧要注意
之前就遇到过作者语言写作不过关，审稿人给了大修，要求润色，作者花钱找了润色公司润色，还提交了润色证明。但是，返回的稿件，我一看就知道润色公司使用AI润色的。得益于其深度学习的能力，ChatGPT可以更准确地理解句子之间的逻辑关系和上下文含义，从而在翻译或润色时保持意思的准确性和连贯性。但是，也有人说ChatGPT翻译润色不可靠，大模型有“幻觉”，它并不知道自己在说什么，一不小心，就被带沟里了。事实上，我在使用ChatGPT润色了论文的时候，经常会被它的深厚的专业知识和强大逻辑性惊喜到。
2024-04-09 18:09:01
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原创 中文论文翻译成英文，该如何润色？（建议收藏）
因为中文习惯经常说“在...的基础上，本文调查了” “为了评估..., 我们进行了”，直译过来，就是“Based on..., we investigated”, "To evaluate the..., we performed..."其实在英文语言中，主谓宾才是句子的核心结构，越早出现越好。我会用任何语言和你交谈，你会发现这种语言，翻译它，并用我的文本的修正和改进版本，用英语回答。但是，对于英文句子的流畅度，特别是在精准的提示语条件下，再来润色初级翻译稿，那ChatGPT的精准度会大大提升。
2024-03-27 19:56:18
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原创 开源可本地部署的 Kimi K2 Thinking，实测能否替代 GPT 5.1/Claude 4.5完成深度科研任务？
总结：Kimi 的预评审结果不仅是“找问题”，它还会按照期刊偏好、统计方法规范、引文质量、实验设计逻辑这些维度，结合你自身领域（比如心理学、生物医学、公共卫生）的主流研究范式，提出“可立即执行”的具体改写方案，而不是一句空洞的建议。这是大家日常很费时费力的场景。论文预评审环节，需要先分析目标期刊的论文特点，然后再读取我提供的初稿论文，按照我给出的评审标准，给出具体合理的评审修改意见，帮我提升论文的水平。从结果来看，kimi检索信息的能力很强，但是很多信息不是一手的期刊官网信息，这个有待加强。
2025-11-22 09:43:38
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原创 GPT-5.1更新实测：哪些学术场景被真正增强？
GPT-5.1：自适应推理（Adaptive Reasoning）：简单任务减少“思考”，复杂任务增加推理深度 实测更稳、更准、更省时。相比5 thinking，5.1思考了2分41s，并且把整个的思考链条详细展示给你：包括读取了多少条数据，每个主题多少条，最后分析的关键词有哪些。一句话总结：OpenAI有意将ChatGPT打造成最懂你的贴身私人助理，GPT-5.1将朝着更智能、更人性化的方向进化。娜姐测试了之前的翻译润色场景，90%以上GPT-5和5.1效果相当，剩下10% 5.1会更智能。
2025-11-22 09:41:27
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原创 这个综述智能体：一键生成万字长文，可指定高质量参考文献来源，还能联网PubMed，科研效率拉满！
深度研究也可以上传背景资料，但由于AI上下文长度的局限，一般最多10篇pdf已经到上限了，Gemini可以到20篇，但是写一篇综述论文动辄需要100多篇参考文献，没有哪个大模型能容纳这么多附件资料。4 一键生成万字全文：大纲确认后，它会基于对所有论文的深度理解，逐个章节进行详细撰写，最终生成一篇逻辑连贯、内容翔实、引用规范的万字综述长文，并直接保存为Word（.docx）文件。收费，899元/份。（正如学员说的，写一篇综述文章也要大几千了，日常的文献综述、主题调研场景都可以用，相比之下，可太便宜了。
2025-11-22 09:35:37
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原创 娜姐，杂志社发来的proof被我该死的邮箱拦截了，晋升急需有卷期页的论文，还有没有办法？
然后再研究目标期刊近半年发表论文的时间节点，估算一下从投稿-接收-在线-分配卷期号的大致时间，做到心中有数，再去投稿。带有卷期页的论文，能在WOS正式检索到，才算你这篇论文盖棺定论，工作结束了。从收到接收函，到online（一周之内），再到收到Proof通知（一个月之内），再到WOS检索（带有卷期页的论文上线之后一月内）。娜姐，我的文章7月就online，然后9月杂志社发来的proof被我该死的邮箱拦截了，最近才提交的proof，现在页码、卷、期还没有，我该怎么办？
2025-11-22 09:34:37
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原创 停止内耗，娜姐戳穿“AI率”的3大伪命题
一方面，需要修炼自身，能够向AI问出更有深度、更关键的问题，也能对AI输出的内容做取舍；有同学用的在线降AI率的工具，降完AI率指标是0，但是文章面目全非了。因为你的文章从头到尾，句与句、段与段是一个有机整体，像一整块拼图，是严丝合缝铆在一起的。但是，最终做决策的是你，你对AI输出的观点进行取舍，接受或拒绝哪些修改。对于领域内的内容，什么是高质量的、有洞察的观点，什么是低质量的、AI生成的“废话文学”，你作为作者，应该一眼甄别。很多人检测了一圈，发现最有效的“降AI率”的邪修，是多加逗号，或加段落分隔符。
2025-11-22 09:33:45
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原创 申请数量增加65%，成功率“腰斩”。Nature数据揭秘：学术界“僧多粥少”的真相
ERC的“起步基金”（Starting Grants），这是专门面向博士毕业2到7年的“青椒”的，今年的申请量比2024年增加了13%。与此同时，洪堡基金会的代表向 Nature 透露，在他们增长的申请量中，来自印度和中国的申请人占了最大份额，来自美国的申请人也有所增加。但与此同时，UKRI的整体成功率在同期内几乎“腰斩”——从2017-18年的36%暴跌至2024-25年的19%，这是十年来的最低点。“但硬币的另一面是，” Leptin 补充道，“我们的钱没有变多。申请人暴增，经费却没有同等增加。
2025-10-22 12:20:53
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原创 AI率的误区：编辑说的AI率，和你说的AI率，是一个标准吗？
国际通用的AI率检测工具Turnitin，也因其频发的“误判事件”，导致很多国外顶尖高校（如范德比尔特大学、密歇根大学等）公开宣布，不再将它的AI率检测结果作为学术不端的直接证据，而是改由任课老师根据内容质量进行主观判定。仔细一读，发现降AI后的文字风格完全变了，许多地方的意思变得前后不通，原本清晰流畅的文风被彻底“改坏”了。文字是信息的载体，j交流的工具。这里，娜姐再澄清一个误区，同样是“高AI率”，内容的呈现质量是完全不同的。学员问我，娜姐，用课程的AI润色，效果是挺好，但是这个AI率该怎么办？
2025-10-21 10:46:02
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原创 如何在Proof阶段用AI高效校对论文，把错误率压到最低?
但是输出效果不稳定，同一篇文章，有时候能查出来很多问题，有时候几乎全忽略。一般来说，发勘误/更正，没够上撤稿的严重程度，都是文章的一些小错误造成的。论文到Proof阶段，作者都已经收到接收函了，文章也被反复修改过多次，作者自己很难再发现问题。3 作者姓名、单位等标识信息：说大不大，但一旦弄错，在毕业、职级晋升等时候，就不能算工作量证明。总之，最后是换了一个思路，巧妙都解决了。2 Figures图片再次核对检查：是否有图片误用，图片显示是否清晰，标识准确。Proof校对阶段，需要仔细耐心认真的核对。
2025-10-21 10:43:10
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原创 一款基于AI的效率神器：谷歌NotebookLM高效科研指南
NotebookLM会综合所有提供的论文内容，提炼出共同的理论观点、发现或争议点，并在回答中标注具体论文出处。总之，NotebookLM定位“赋能你的高效学习和研究”，基于先进AI大模型，引用源完全可朔源，且能处理大批量各种形式的数据， 真的是知识工作者的信息管理和效率神器。作为快速了解一个主题的第一站，批量上传文献，利用NotebookLM快速梳理、提炼和总结信息，对该领域进展快速一览。1 聊天记录不保存。Chat栏的内容，下次再打开就没了，聊天记录是不保存的（文件一直在），有用信息需要及时存档。
2025-10-21 10:35:21
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原创 Claude 4.5发布，Agent能力提升：学术写作效率又又升级了！
Sonnet 4.5的突出亮点是agent能力的提升，但是，过于复杂的任务它也会频频出错，比如选题的“读取附件-写代码分析数据-提取信息-给出答案”，适度复杂的任务可以完成的很好，比如文献综述。根据官方公告，称本次更新“世界上最好的编码模型、构建复杂代理的最强大工具、使用计算机的最佳模型”，代码能力和agent能力的显著提升，将AI从“辅助工具”升级为“独立生产力”。个人觉得4.1的这个信息呈现就可以了，sonnet 4.5的legend过于详细，但是，呈现信息都是准确无误的。GPT-5表现不错。
2025-10-01 10:53:24
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原创 想论文快点过？eLife 3.7万条审稿记录揭示：这类“引用”正悄悄影响审稿人决定
识别与警惕： 研究的文本分析发现，那些强制引用的审稿人，在提出要求时更喜欢用 “need”（需要）和“please”（请） 这样的词，看似客气，实则传达的是“你必须引用”的潜台词。原来喜欢用“might”、“suggest”的是温柔好说话的审稿人，喜欢说“need”、“please”的是更强硬做派的。eLife 最近的一篇研究，通过对四大期刊、超过37000份审稿意见的分析，用数据实锤了学术圈里一个心照不宣的“潜规则”：你的文章能否被接收，有时真的取决于你是否引用了审稿人，以及，引用的时机。
2025-10-01 10:51:29
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原创 AI预评审“模拟审稿”，精准提升论文质量，投稿更快更稳！
AI预评审，核心思路就是让它站在目标期刊编辑和审稿专家的视角，对你的稿件进行全方位的“挑刺”和“质检”，提前暴露问题，让你在投稿前就完成一轮高强度的“内部测试”。目的不是简单的语法润色，而是对齐目标期刊的刊文方向、研究深度，对你的稿件进行查漏补缺，并提出极具针对性的修改意见，从而大大提升论文发表成功率。一份意见精准、且有具体改进建议的评审意见，既可以用于自己论文的投稿前预评审，又可以用来辅助你完成审稿任务。传统的论文修改，我们更多依赖于导师，师兄师兄师姐或合作者的意见。
2025-10-01 10:48:52
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原创 SCI论文讨论部分被审稿人说“没深度”，升级版提示词+最新AI大模型，帮我成功翻盘
讨论部分难写在，不仅要“叙”-概括自己的结果，更重要的是“议”-把自己的结果和已知文献结论进行对比，体现你对文献的归纳总结、对实验结果的分析解释以及对研究领域理解的广度和深度。但是，相比之前的1.0版本，有了AI的初稿，可以帮我们节省6-70%的工作量。总的来说，除了第二步需要自己根据AI给出的初稿进一步加工，让讨论部分更深入全面，第一步和第三步现在的大模型在升级版提示词提示下，完成的更好了。AI会根据你的主要结果，和讨论部分框架，帮你理顺逻辑，撰写流畅、清晰的讨论部分全文。整体的效率和质量全面提升。
2025-10-01 10:46:44
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原创 Nature报道：AI健康算命师，提前20年预测你未来上千种疾病风险！
德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的生物信息学专家 Degui Zhi 教授就指出了它的一个局限：UK Biobank 的数据通常只记录了参与者首次患上某种疾病的情况，而一个人患病的次数和频率对于精准描绘其健康轨迹至关重要。他们将模型的目标从“根据上文预测下一个最可能的词语”，调整为“根据过去的健康史，预测未来最可能发生的疾病”。Delphi-2M 的诞生，预示着从“亡羊补牢”式的疾病治疗，迈向“未雨绸缪”式的精准预防医学的新时代。在绝大多数疾病的预测上，它的准确性都达到甚至超过了现有的单病种预测模型。
2025-09-26 09:42:23
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原创 SCI论文讨论部分被审稿人说“没深度”，升级版提示词+最新AI大模型，帮我成功翻盘
讨论部分难写在，不仅要“叙”-概括自己的结果，更重要的是“议”-把自己的结果和已知文献结论进行对比，体现你对文献的归纳总结、对实验结果的分析解释以及对研究领域理解的广度和深度。但是，相比之前的1.0版本，有了AI的初稿，可以帮我们节省6-70%的工作量。总的来说，除了第二步需要自己根据AI给出的初稿进一步加工，让讨论部分更深入全面，第一步和第三步现在的大模型在升级版提示词提示下，完成的更好了。AI会根据你的主要结果，和讨论部分框架，帮你理顺逻辑，撰写流畅、清晰的讨论部分全文。整体的效率和质量全面提升。
2025-09-26 09:40:02
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原创 睿思综述智能体：100篇高质量文献一键生成万字长文，还能联网PubMed，科研效率拉满！
对一个主题进行文献综述，是日常科研人绕不过去的工作，无论是写论文前言，综述论文，或者基金申请书的立项依据，需要根据主题，从海量文献中提取相关信息，梳理出清晰的逻辑线，再组织成流畅的文字。4 一键生成万字全文：大纲确认后，它会基于对所有论文的深度理解，逐个章节进行详细撰写，最终生成一篇逻辑连贯、内容翔实、引用规范的万字综述长文，并直接保存为Word（.docx）文件。3 智能撰写大纲：你可以提供自己的大纲，也可以让它根据所有文献内容，智能生成一个逻辑清晰的综述大纲，并支持你在此基础上修改。
2025-09-26 09:37:50
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原创 AI辅助SCI论文大修：一键生成回复信+同步修改稿，效率提升300%
AI可以针对多位审稿人的意见进行逐点（point-by-point）回复，语言地道流畅，能够处理邮件格式、礼貌性回复和部分内容修正。最新的LLM：GPT-5, Claude 4.1都是带有agentic功能，能规划复杂任务，并调用工具执行复杂任务的大模型。有时候审稿人意思模棱两可，你的反复揣摩ta关注的点是什么，回复的不好，很有可能下一轮被reject。这个2.0升级版，除了在response中完美rebuttle，在文中对应部分的修改，也会帮你一并呈现，基本上就是可以直接拿来用的版本；
2025-09-26 09:29:25
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原创 Science | AI“星探”上岗：不用申请，30万科研经费直接到账！科研资助新变革来了
西北大学的元科学（Metascience）家Dashun Wang指出：他的研究数据显示，一个残酷的现实是：即使学术成果的商业潜力相当，终身职位的男性学者获得专利的可能性，要远高于他们的女性同行。Wang教授认为，如果AI能够被训练成只关注研究本身的创新价值和潜力，忽略掉作者的性别、声誉、职位等背景因素，那么它就有可能“挖掘出那些目前被隐藏在象牙塔围墙内的、未被开发的创新潜力”，从而克服人类评审中固有的偏见。这意味着，扎扎实实做好每一项研究，发表高质量的论文，其潜在回报可能远超你的想象。
2025-09-26 09:27:23
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原创 如何用AI写出顶刊Introduction？这套3步流程写作法，让审稿人无法拒绝
此外，还要考虑你投稿的目标期刊，比如有的侧重分子机制有的侧重临床，针对不同的期刊受众，Introduction部分的框架脉络也要做调整。在这样一个势不可挡的智能工具面前，聪明人会选择“打不过就加入”：积极拥抱AI，掌握正确的使用方法，持续用，跟AI一起进化。当然，因为有些论文是需要订阅的，AI只能抓取摘要部分，deep research帮你进行的文献综述会有不完备的地方。通过几种框架方案的对比，你也能更清晰的感知，哪一种方案是更合适的，其他的框架方案也有可取之处。这样在阐述每一个论点的时候，会更详细。
2025-09-14 08:33:04
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原创 实测用AI写论文Methods：这套“限定式提问法”，5分钟精准复现实验细节
特别是OpenAI，Altman的系列营销举措，表明这是一个精明的商人，以扩大用户数量和订阅费用为目标，除非万不得已，不会放弃中国市场。不确定的它用中文填空的形式标出来，要求你提供具体的[细胞库来源] [培养基类型] [细胞数量] [孵育时间] [货号，公司] 等细节信息，你用中文填空即可。Claude很智能的一点是，在Results部分已经有的信息，它会自动添加进来，比如本实验用的11个细胞系的名称，取样时间点，统计学方法等等。至于官网爱feng号，这是Claude的一贯作风，和ip有关。
2025-09-14 08:31:19
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原创 你的本子，AI先审！Nature披露首家基金会启用“AI初筛官”，714份申请刷掉122份
积极拥抱派：美国的非营利组织“美国科学家联合会”则敦促白宫科技政策办公室对基金申请进行AI分析，认为这将“预测科学的未来，加强同行评审，并鼓励公私部门做出更好的研究投资决策”。基金会用过去几年的成功申请书来“喂养”和训练这个AI模型，让它学习并掌握“优秀本子”的共同特征。当少数被拒的研究者追问算法为什么不看好他们的方案时，基金会坦言，他们也无法给出确切的解释，尽管他们正在努力理解AI的决策逻辑。和论文写作一样，如何用好AI产出高质量的内容，如何把控AI生成内容的方向激发人类的独有创造力，是人机协作的关键。
2025-09-14 08:29:12
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原创 GPT-5 vs Claude 4.1：谁才是论文Figure legend与Results写作的最强AI？
但是，这个待补充信息，除了5和6条，前面几条放在Methods部分就可以了，不需要在Figure legend中写这么细。这些才是关键信息啊。总之，Claude真的是按照论文Results部分的要求，和每张图片分图的信息来写作：包括每个小节的开头，段落的起承转合，且所有分图都引用了。后面按照这个流程：依次提交所有图片，让Claude输出初版，你补充图中不能看到的必要信息，Claude再完善就可以了。但是在Claude写作Results的过程中，它很忠实的遵循指令，一丝不苟的完成这个写作任务，一直到结尾。
2025-09-14 08:24:04
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原创 实测：这样用AI精准选刊，论文接受率提升300%
看它右侧的工作轨迹，有些是靠谱的，有些又显示匹配了The Lancet Public Health，甚至NEJM，这些跟这篇文章的主题“精神病学和心理健康”的主题相差很远。我们来测试一下当前最新的几大agentic模型（GPT-5, GPT agent，Claude 4.1），以及agent工具（Manus，GenSpark）在选刊方面的表现对比。现在，随着GPT-5，Claude 4等agentic模型的推出，理论上它们可以针对每一个合适的期刊，调用工具，依次查询期刊的相关指标，给出实时信息。
2025-09-02 09:36:23
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原创 GPT-5论文选题实测：如何从2000篇文献中提炼出3个可快速落地的高命中选题？
大模型有一个节省token的倾向，GPT-5 thinking最长是20w上下文，但是在输出的时候它并不会按照最长的限度来输出，而是倾向于偷懒；AI虽然有世界知识，但是它有的是预训练的旧知识，某一个领域的最新进展它是不知道的。需要经过主题分析，判断哪些领域过热，哪些领域是新兴领域有机会，进而得到有潜力的选题。好的选题点不仅新颖性强，可操作性高，既能引起编辑和审稿人的喜爱，整个过程实现起来也不难，可以说是事半功倍；3 对用户关注的选题进一步细化：进行实验规划，统计学分析，图表设计、注意事项等，加速课题实现。
2025-09-02 09:32:02
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原创 Turnitin查不出来了？娜姐这一句提示词，把AI率降得服服帖帖
我这篇检测的AI率是100%，如果你的AI率没那么高，降一次就差不多了。娜姐测试过市面上的一些提示词和AI改写工具，最主要的问题是改写后面目全非：AI率是降下来了，但是改后的文本不符合学术风格，和上下文也衔接不起来。对非母语者的不公: 也有用户反馈，非英语母语者被教导的规范统一的学术写作，恰好符合 AI 的写作模式，对非母语科研人员非常不公平。随着ChatGPT等AI工具的兴起，论文除了重复率检测，又多了一项AI率检测。因此，娜姐自己琢磨了既能降低AI率，同时又保留学术风格的“降AI率提示词”。
2025-09-02 09:29:53
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原创 AI已占领学术圈？Nature 112万篇论文揭示AI渗透的真相
3.更短的篇幅（追求效率的务实派）： 分析还发现，篇幅较短的论文（<5000词）比篇幅较长的论文拥有更高的AI修改比例。在CS领域，会议论文通常有固定的页数限制，更长的篇幅往往意味着更详实的附录和更全面的工作。意味着，在计算机这个AI技术的前沿阵地，已有超过五分之一的论文摘要和近五分之一的引言，是由AI撰写的。来自于对不同地区学者AI使用情况的分析发现，在预印本平台bioRxiv上，来自中国和欧洲大陆等非英语母语地区的论文，其AI使用率显著高于来自北美和英国的论文。但这究竟是个人感觉，还是已成燎原之势？
2025-09-02 09:27:38
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原创 顶级科学家的AI使用指南：从工具到合作伙伴
他说，“我觉得自己加速了，而且用更少的时间就提升了学习和创造力，重新找回了享受科研的乐趣。LLM 减轻了我的自我意识，让接下来的对话更有趣，也更有成果。Luke 一直尝试将面部“动作单元”（action unit）的测量融入自己的软件中，但可视化部分屡屡翻车：代码总是输出卡通化的草图，而非生动的面孔。写作，他认为，会让人“遗忘”，更糟糕的是，把文字与说话者割裂，阻碍真正的理解。泥板是最初的硬盘，随着时间推移，写作不仅成了教育与思想发展的工具，更是知识经济的就业引擎（这或许正是苏格拉底暗暗担心的）。
2025-09-02 09:26:06
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原创 博士/博后基金“立项依据”不会写？AI教你写出评审专家偏爱的本子
给评审专家传递的信息，要从“我们是谁，我们要做什么大事”调整为“我是谁，我有一个绝妙的点子，我有实力，请支持我迈出第一步”。围绕你的研究问题，开头研究意义的阐述，中间国内外研究现状的展开，起承转合，在合适的位置穿插你的研究基础。要想正确的精简，或者写好博士 / 博士后基金申请书的“立项依据”部分，首先你的搞明白二者的区别，这样才能指导AI写出符合要求的博士 / 博士后 基金申请书的“立项依据”。此外，进展部分要在合适的位置插入申请人的前期成果的陈述，表明项目的可行性。博后面上：“我/申请人”的视角。
2025-07-08 08:18:55
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原创 Perplexity学术研究完全使用指南：4大核心模块解析
Deep research能做的事它也能做，比深度研究可以完成的任务更复杂，耗时更久，生成的内容除了分析报告，还可以是统计表格，PPT，甚至轻量级Web应用程序。随着大模型功能的不断迭代，Perplexity的功能也在不断增加，目前除了经典的搜索“Quick search”，它还有深度研究、实验室Labs、空间站Spaces等功能。Perplexity作为早期的AI搜索工具，在AI还没有联网功能的时候，和ChatGPT的火爆程度不相上下，因为它很好的解决了文献或事实引用出处的问题。
2025-07-05 08:10:41
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原创 Kimi深度研究 vs. OpenAI / Gemini Deep Research：文献综述哪家强？（实测对比）
（刚开始，我看着Kimi的检索足迹是一些中文的口水信息网站，我还在担心，完了，这出来的报告能用吗？还好，Kimi用于信息判断和筛选的agent还是靠谱的，它前期的搜索可能就是这种广撒网的策略。然后，内容方面，也偏离了我给的内容框架，各种金属离子与AD的正负向作用原理一点没写，直接跳过了。前几天，有学员跟我抱怨：娜姐，Perplexity给的报告中的数据，一查引用源，都对不上。保证数据是最新且准确的。无论是写论文、项目书，做PPT汇报，前期都需要做一个主题综述，了解这个领域的概况，更新汇总前人的研究成果。
2025-07-05 08:09:09
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原创 GenSpark vs Manus实测对比：文献综述与学术PPT，哪家强？
2 最后，请将所有文字和图表合并到一个文档中发送给我（默认状态下，Manus会拆解任务，每个子主题生成一个markdown文档，图片一个，表格一个。我想着是不是框架给的太详细导致的。目前阶段，人还当不了甩手掌柜，让AI在单个任务上帮我们节省时间，而不是寄希望于一次完成多流程的复杂任务，是更切实可行的方案。GenSpark的操作界面，可以显示任务执行流程和访问的网址，跟OpenAI和Gemini的深度研究类似。一份高质量的文献综述需要：信息检索的全面性、内容分析的深度性、逻辑结构的系统性，以及引用的准确性。
2025-06-07 10:44:38
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原创 Gemini Deep Research：科研场景的四大妙用，让学术研究效率翻倍！
说实话，虽然在综合能力上ChatGPT的o3模型更强，但Gemini Deep Research有它独特的优势，特别是在某些特定的学术应用场景下，效果相当不错。但是，报告也存在有些小节和主题不相关的情况，取你需要的部分即可。现代科研越来越需要跨学科合作，Gemini Deep Research可以帮我们发现相邻领域的研究方法和合作机会。这种方法特别适合给论文中有争议性的观点寻找论据支撑，完善研究假设和理论框架，提高论文的严谨性。请基于过去XX年的同行评议研究，为我梳理[XX研究领域]的现状。
2025-06-07 10:43:04
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原创 Nature：多模态大模型LLMs如何驱动多组学与生命科学研究新范式？
生命科学领域的多个开创性工作，如AlphaFold2、RoseTTA fold（蛋白结构预测）、ESM2、ESM3（蛋白生成）、Enformer（基因表达预测）、scGPT、GeneFormer、scBERT（单细胞RNA-seq数据预训练）等，都验证了transformer在分子层面建模的潜力。该类模型预训练于包含基因组学、转录组学、表观遗传学、蛋白质组学、代谢组学和空间组学等多种组学数据，具有前所未有的能力描绘细胞的分子状态，为构建细胞、基因和组织的整体图谱提供可能。
2025-05-30 20:09:26
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原创 Connected Papers + Gemini 2.5 Pro组合，帮你快速理清领域进展，寻找创新选题
第二步： 将这张“知识图谱”中筛选出的核心文献，打包喂给拥有百万级超长上下文窗口的 Gemini 2.5 Pro，让它扮演一个超强科研助理，帮你深度分析、总结、对比这些文献，并从中提炼出潜在的研究空白和创新方向。这样一来，结合Connected Papers的“精准检索”和 Gemini 2.5 Pro的“智能分析”，不仅能快速摸清一个领域的全貌，还能在极短的时间内找到高质量的选题切入点。并指出当前领域还有哪些研究空白。这个组合的好处在于，对该领域相关文献的精准、全面的分析，进而给出最精准的选题建议。
2025-05-30 20:06:48
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原创 基于AI的6个学术搜索工具推荐：功能特点与适用场景分析
和传统的学术搜索平台pubmed、google scholar相比，AI驱动的学术搜索引擎不再依赖简单的关键词匹配，而是通过理解用户意图和语境，实现更精准、更具上下文关联的检索结果，并能够将搜索内容总结为完整答案。从一篇“种子论文”开始，Litmaps围绕它构建了一个引用网络，通过识别开创性的论文， 类似的论文，以及 引用你选择的文章的其他论文。SciSpace 首先利用AI理解内容，然后将其与数据库中论文的内容进行交叉引用，并整合为一个语句通顺，逻辑流畅，带有参考文献引用的段落。
2025-05-29 09:45:36
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原创 Claude 同时发布Sonnet/Opus 4系列新模型：实测科研写作能力飙升！
1 Claude 4系列的出现，代表了Claude系列能自主调用工具的agentic大模型的面世。模型即应用---随着Claude 4，GPT o3等agentic LLM功能的完善，对GenSpark、Manus这样的智能体是不小的冲击。2 Agentic LLM的出现大大减少了大模型的幻觉：能自主定义搜索关键词、执行搜索、进行总结的调用工具型大模型：从最初参考文献全靠胡编，到现在85%以上的准确率，进化很快。有意思的是，这10篇其实也是真实存在的，但是标题和刊名、作者等信息没对应上。
2025-05-29 09:43:06
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原创 审稿人到底在暗示什么？那些棘手意见背后的潜台词和高分回复套路
回复策略： 重写讨论部分。让AI帮助分析诊断问题，并添加最新相关研究的对比分析，讨论结果的更广泛含义，承认研究限制，并提出具体的未来研究方向。回复策略： 在回复中明确指出你的工作与前人研究的3-5个关键差异点，展示创新性。回复策略： 在回复信中强调研究的broader impact和对该领域的重要贡献，引用期刊的aims & scope说明研究的契合度，突出研究的创新性和临床意义。或者第一轮小修，和审稿人硬刚，第二轮被点了“大修”，审稿人返回四五页纸的意见，后面要花几倍的时间精力和审稿人周旋，险些被拒。
2025-05-29 09:40:37
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原创 ChatGPT o3+Perplexity组合：高效生成综述并精准匹配最新Top期刊文献
Perplexity引用的是2018年的2篇文献，o3更新到了2023年的Hepatology和2021年的Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology。我尝试了一下，用Perplexity先写主题综述的初稿，然后再让ChatGPT o3根据初稿逐句查找支撑文献，规定查找近五年的一区期刊文献，在文中实时引用，并在文末列出list。学员问，那能不能帮我们查找最新的top期刊文献，来替换哪些老旧的文献？数据的陈列，因为o3引用的文献更新，你还可以更新一下。
2025-04-24 09:39:34
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空空如也
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