3天精通Codex：AI助力科研与办公效率跃升
科研人上手学习Codex的三步路径第一步：从“知道”到“能用” ——入门与环境搭建★综合了解和对比目前主流AI智能体生态，选择适合科研场景的工具。★本地部署Codex，配置第三方模型及常用插件，打好操作基础。★ 理解其“交互”思维，建立项目记忆系统，让AI理解你的长期需求。第二步:从“能用”到“用精” ——工具插件与场景定制★掌握Plugins、Skills和MCP三大体系，灵活连接Gmail、MATLAB、文档、表格、演示文稿等日常办公与教学工具。★定制科研专属技能（Skill），比如自动生成实验方
聚焦 | 盛夏研修!人工智能助力医学研究效能提升与智能系统开发
一位大型医院的临床医师，日间忙于接诊、巡视病房、执行手术，夜间还需翻阅文献、撰写论文、修改项目申请书。这并非个别现象，而是众多医务工作者的常态。医学探索有其独特性——诊疗任务消耗了大部分精力，留给学术钻研的时间十分紧张；而科研成果的要求（职务晋升、课题申请、学位论文）却从未降低。智能技术的进步，为这一难题带来了全新的应对策略。正如北京清华长庚医院李栋教授所言：“AI为医师打造了一种类似‘超级智库’的作业模式。以往医师诊疗能力取决于个体阅历，如今，除了自身经验，世界各地的优秀诊疗方法都能被汇聚运用，这好比为
科研论文别乱用通用AI！3款专业工具让引用真实可靠
不少科研人员撰写论文、梳理文献时，常依赖豆包、DeepSeek等通用大模型，检索效率虽显著提升，但长期使用易陷误区：对专业文献擅自编造观点、内容无法追溯来源、缺乏规范参考文献支撑，若用于硕博论文或职称投稿，极易引发学术不端，导致盲审或投稿被扣分。通用AI侧重日常问答，难以满足学术研究的严谨需求。本文推荐3款专为科研打造的AI工具，覆盖文献检索、综述整理、单篇精读全流程，一站式破解科研文献难题。01 Perplexity AI｜自带溯源引用的学术检索引擎普通AI仅输出结论，Perplexity的核心优势在于
AI技术驱动科研创新效能升级与智能体开发应用专题培训
围绕海洋生物品种培育、高通量测序技术、基因组数据解析、生物信息可视化与学术成果输出现场研究难题，由中国科学院人才交流开发中心承办AI技术驱动科研创新效能升级与智能体开发应用专题培训，专门面向海洋领域研究人员设计实战型系统课程。当前海洋基因组研究普遍存在海量测序数据处理复杂、文献筛选速度较慢、图表制作耗费时间、课题申报逻辑梳理繁杂、自有科研智能体构建能力不足等实际困境。本次培训拒绝空洞理论讲解，全程采用实操训练模式，完全契合海洋生物基因测序、水产种质资源调查、生物信息数据处理等日常研究工作场景。深度契合海洋
AI驱动科研提效：智能体构建实战指南
国家层面持续强化人工智能与科研融合的政策布局。‘十五五’规划明确提出深化‘人工智能+’行动，推动AI与科研深度协同，各地也陆续推出专项支持政策。这标志着我国科研模式已从依赖传统要素与算力扩张，全面迈入智能驱动、效能跃升的新阶段。为帮助科研人员掌握AI核心能力、构建个性化智能科研体系，中国科学院人才交流开发中心拟于2026年7月、8月、9月举办三期‘AI赋能科研实践与智能体构建’高级研修班，特邀中科院院所及顶尖高校专家，讲授AI在科研全流程中的落地技能。具体安排如下：一、主题与内容（一）大模型基础原理与选型
AI赋能科研实战研修班招生通知
各有关单位：国家持续强化人工智能与科研融合的战略部署，‘十五五’规划明确推进‘人工智能+’行动，加速AI与科研深度协同，各地亦相继出台专项支持政策。我国科研正从规模扩张转向智能驱动的高质量发展新阶段。为帮助科研人员掌握AI核心能力、构建个性化智能科研体系，我中心拟于2026年7月、8月、9月举办三期‘人工智能赋能科研实践与智能体构建’高级研修班，特邀中国科学院及知名高校专家讲授AI在科研全流程中的实战技术。现将有关事项通知如下：一、主题、内容(一)人工智能大模型基础与选型1.大模型前沿技术与核心机制2.科
医学科研论文AI辅助写作指南：三款专业工具实测对比
深夜面对空白文档，文献查阅上百篇，大纲修改十几版，初稿重复率却冲到40%……这大概是每个医学研究生都遭遇过的困境。别焦虑，这篇2026AI论文工具测评直接给你答案：选对AI工具，从选题到降重全流程效率倍增。我们实际测试了多款工具，最终筛选出3款在医学专业支持上表现突出的选手：掌桥科研AI论文写作工具（全流程闭环+3亿真实文献库）、ChatGPT（通用逻辑与创意发散）、Scite.ai（智能文献溯源与验证）。核心结论是：掌桥在文献真实性、重复率（≤8%）、学术合规性上优势明显，尤其适合对文献质量和格式要求严
Nature新突破：多AI模拟科学家辩论，能否自主发现新知？
近年来，我们已习以为常：AI能阅读论文、归纳文献、编写代码、解析数据、润色文稿，甚至提供若干“研究思路”。但一个更为大胆的议题正浮出水面：AI能否真正投身于科学发现？请注意，这并非指“提升科学家效率”，也非“将数十篇论文浓缩为摘要”，而是更进一步——面对尚无标准答案的科学难题，AI能否自主查阅资料、提出多重假设、相互辩驳、筛选优胜方案、优化实验设计，最终输出具备实验室验证价值的科学假说？2026 年 5 月，《自然》（Nature）刊发了题为《Accelerating scientific discove
暑期AI特训：7月开启医学科研智能化升级与智能体实战
一位三甲医院的主治医师，日间忙于门诊接诊、病房巡查、手术操作，夜间归家后仍需研读文献、撰写论文、修改标书。这并非个别现象，而是众多临床医师的常态。医学领域研究具有独特属性——日常临床事务占据了绝大部分精力，科研时间本就捉襟见肘；然而学术产出方面的压力（职称评定、课题申请、学位论文）却丝毫未减。人工智能技术的演进，为这一困局开辟了全新解决路径。正如北京清华长庚医院李栋教授所言："AI为医师打造了一种近似'最强大脑'的运作范式。以往医师的诊疗水准取决于个体经验积累，而今，除却自身经验，全球顶尖的诊疗经验皆可被
亲测AI综述工具后我才明白：重点从来不是生成内容
很多人第一次用AI写综述，都是从一句话开始："帮我写一篇关于XXX的文献综述。"AI很快就能给你一篇看起来完整的文章。有背景，有小标题，有过渡句，甚至还能列参考文献。问题是，只要你真的准备把它放进论文或开题里，最难受的地方就来了：这篇文献真的能支持这个观点吗？这个结论是来自随机对照试验，还是来自一篇综述里的二手表述？研究对象和你要写的人群一样吗？AI写得很顺，但你不敢用。这次我拿LitSynth真实跑了一遍综述生成，问题是：Does intermittent fasting improve metabol
AI助力文献检索与精读技巧
AI助力文献检索与精读技巧在科研学习中，你是否也曾面临这些困扰——初涉新领域不知如何快速筛选优质文献？中英文数据库检索耗时低效？下载海量论文却难以消化、逻辑混乱？为此，图书馆联合中国知网推出‘AI助力文献检索与精读技巧’线上直播，带你掌握AI问答辅助文献调研的方法，系统讲解主流中英文检索策略，并传授高效阅读与文献管理实用技巧。欢迎准时参与，共同提升文献处理能力。一、直播时间：5月13日 15：00-16：00二、讲座主题：AI助力文献检索与精读技巧三、讲座内容：1、知网研学AI问答辅助文献调研2、常用中英
AI赋能科研：告别低效，掌握未来技能
写代码写到怀疑人生、数据多到处理不完、文献读到吐、绘图丑到被拒稿、本子改到麻木……这不是能力的问题，是工具代差的问题。“十五五”规划纲要更明确深化“人工智能+”行动，推动AI与科学研究深度融合。AI for Science正在打破传统科研边界，重塑科技创新发展体系。中国科学院人才交流开发中心将于2026年7月、8月、9月在北京、南京、成都举办三期“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班。不讲理论，全程实操。专治科研“慢、乱、累”。13大模块，专为理工科科研定制的AI实战地图。科研主流大模
大论文写作神器推荐：三款AI工具深度解析
熬夜改稿、紧急降重、文献综述写到头秃……这届研究生和学术人的痛，我懂。别焦虑了，直接给答案：经过2026AI论文工具测评，掌桥科研AI论文写作工具凭借3亿+真实文献库和全流程闭环胜出，ChatGPT在创意启发上无敌，Grammarly则是语言润色神器。三款工具各有所长，帮你从开题到答辩一站式搞定。一、测评总览：三款AI工具如何选？我们聚焦AI论文写作的核心痛点：虚假文献、逻辑不严谨、AI率高、降重费力。本次测评选取了掌桥科研AI（专业型）、ChatGPT（通用型）、Grammarly（辅助型）三款工具，从
知网AI功能试用开放
点击上方“蓝字”关注我们怎样参与？ 登录医院数字图书馆网站点击“特色知识库——知网AI”或输网址www.cnki.net/登录知网首页，点击搜索框下方的【CNKI AI】，开启你的智能科研之旅吧！使用前请扫描下方二维码绑定个人账号（如无账号请先注册）开启权限（有效期2026.5.13-2026.7.31），也可直接联系图书馆获取账号（0552-3832235,883079）。CNKI AI，是中国知网全面拥抱AI，赋能知识服务的全新探索，是推进问答式增强检索和生成式知识服务的场景实践。平台基于Al技术驱动
人工智能浪潮下，MSL转向MA仍是必选项吗
如果您希望每天按时收到我的最新文章推送，请点击蓝字(药圈南叔)加关注>点击右上角>设为星标⭐，谢谢！在医药行业的传统职业发展路径里,从MSL(医学联络官)转岗MA(医学顾问),一直被公认是标准的"上升通道"。大家潜意识里觉得,MSL是在前线跑腿、传达信息的执行层；而MA是坐在总部运筹帷幄的策略大脑。但AI技术的爆发,正在掀翻这套职业价值评估体系。如果未来那些"坐办公室定策略"的工作,AI干得比人还快、还全面,这条路还是唯一的解吗?过去,MA之所以被看作是MSL的