Codex：科研工作者的智能助手，能否真正提升学术写作效率？
科研人员掌握Codex的三个阶段阶段一：从“了解”到“上手” ——基础入门与环境配置★全面认识并比较现有主流AI智能体框架，挑选适合科研工作的解决方案。★本地化部署Codex，配置第三方模型及常用扩展程序，奠定操作基础。★领悟其“对话交互”理念，构建项目记忆体系，使AI能够持续理解你的长期研究目标。阶段二:从“上手”到“精通” ——插件功能与场景定制★熟练运用Plugins、Skills与MCP三大模块，灵活对接Gmail、MATLAB、文档、表格、演示文稿等日常办公与教学应用。★开发科研专用技能包（Sk
AI一键生成医学PPT，告别熬夜排版
下班后，你拖着疲惫的身体回到家，突然想起——下周的病例讨论会PPT还没开始，然而：手头还有大量工作未完成没时间找模板、调颜色、对齐元素上次做的PPT被批评"太丑""不够专业"……难道今晚又要通宵？我们都知道，对临床医生和医学生而言，一场高质量的学术汇报、一次顺利的开题答辩、一场有影响力的会议发言，背后往往是数十小时的投入。但现实是，门诊、值班、写病历已占去80%的时间，哪怕熬夜3-5小时，留给PPT的，往往只剩“睡前一小时”或“周末半天”。更棘手的是，医学PPT不仅要求内容
AI助力论文创作，效率倍增！
伴随科技的迅猛进步，人工智能（AI）已融入生活的各个角落，尤其在学术界，其重要地位与影响正愈发显著。AI技术不仅能提升研究效能，降低人力投入，更能依托大数据分析，挖掘以往难以发现的规律与趋势。故而，对于学术界人士及科研工作者而言，理解并掌握AI技能已成为必备素养。AI在学术范畴的应用极为广泛，能够高效推进学术探索，同时提升研究效率与成果质量。（功能
温州AI干训：论文创作全流程工具评测
“AI赋能高效科研”系列首篇聚焦论文写作全流程，深度测评了多款AI工具。从选题、资料、综述、辅写、投稿五个核心环节出发，逐一拆解优势、使用技巧与不足，助力构建高效科研工作流。一选题发现与评估选题宝（微信小程序或网页）★优势：平台定期更新各类学科选题月报，为研究者提供前沿研究参考；根据不同学科领域等，可视化呈现年度趋势、研究关键词等信息，提供综合参考；从综合价值、学术价值、创新度等多个维度对选题进行量化打分，评估结果直观清晰；生成初步题目后，还能通过“选题智修”功能优化题目表述。★使用技巧：生成完整选题报告
AI阅界 | 学术研究智能伙伴
深夜时分，实验室的灯光依然亮着......你盯着屏幕上第47篇PDF文档，Ctrl+F搜索关键词无数次——❌ 研究方向更换了3次，导师建议“继续考虑”❌ 文献阅读速度永远跟不上新文献的发布速度❌ 好不容易找到一篇相关文献，却发现AI推荐的参考文献根本不存在❌ 撰写综述时，参考文献格式调整到崩溃如果这些场景你感同身受，那我们想告诉你：科研不必如此艰难。今天正式向你介绍这位“学术伙伴”：问天AI研究助手。网页版使用：https://assist.quryai.com/#/brain-storm/search桌
AI原生工具链丨西湖大学物理系第三场AI讲座圆满举行
2026年6月23日，西湖大学物理系AI系列讲座第三场：阿里云AI原生工具链-从科研效率提升到智能体协同正式拉开帷幕。本次讲座由物理系特聘研究员王乃舟博士主持。钉钉教育、阿里云教育资深架构师崔仁龙作为主讲嘉宾，围绕“AI原生工具链与科研效率提升”这一核心议题，为在场师生带来了精彩分享。拥有15年教育行业深耕经验的崔仁龙老师，在人工智能赋能科学研究、教育应用等领域积累了丰富的方案设计与落地实践经验。在本次讲座中，他从物理系师生的日常科研场景切入，系统介绍了一套“从对话交互到自主执行”的AI原生工具链。内容涵
AI18个月顶人类10年，硕博生会被淘汰吗？
撰文/momo排版/小毛驴审核/林奇今年初，由中科大自主研发的BOMARS人工智能系统，已被证实具备独立规划有机合成路径的能力。以往科研人员需耗费数周不断推敲的实验方案，该系统仅需3小时即可完成，且成功率由30%跃升至75%。同时，中科院的DeepScientist在材料学领域独立挖掘出3种全新超导材料，相关成果登上了《自然》期刊。这一探索过程按人类传统的科研进度本需耗时十年，而AI仅耗时18个月。更早之前，微软研究院在2025年底宣称：预计到2026年，AI将有能力提出全新科学假设，操控实验室硬件设备，
博士生的AI科研实践：构建可复现的实证研究流程
近期我一直在探索 Codex 与 Claude Code 的应用。Codex 并非论文代写机：经管博士科研 Skills 配置指南最初，我也容易陷入一个思维定式：以为只要安装几个 Skill，AI就能自动帮我完成回归分析、图表制作、数据整理，甚至顺手把论文写出来。后来我意识到，这种想法存在很大风险。对经管博士而言，AI工具的核心价值并非"替你做研究"，而是将那些重复、琐碎、易出错的环节，变得更为标准化、更具可复制性。例如 Stata 回归中最常见的问题，往往不在于模型本身的复杂度，而在于：变量名称拼写错误
指南分享 | CNKI AI 操作攻略速览
大众对中国知网（CNKI）早已耳熟能详，而 CNKI AI 则是知网专为学术场景打造的智能助理，它并非普通的闲聊机器人，更像是一位扎根学术圈的“资深专家”。在资源底蕴上，CNKI AI 与知网总库平台共用同一座高品质学术资源宝库。相较于通用大模型，CNKI AI 的核心差异在于：其回复与推演均依托确凿的学术文献，逻辑更为严密，极度契合论文撰写、文献梳理、课题考察等科研需求。此外，CNKI AI 深度嵌入科研全链条， offering 智能答疑、文献剖析、趋势研判等一系列实战功能，助力用户显著跃升科研效能。
AI研发新趋势：人类角色重构
AI现已承担大部分代码编写与复杂科研工作，人类工作重心逐步转为敲定研发方向、把控课题价值。人工智能公司Anthropic发布最新研究称，当下AI在代码编写、科研攻关领域效率大幅跃升，制约新一代AI研发提速的核心瓶颈，或将从技术短板转变为负责管控的人类。伴随全球大模型从通用对话向自主智能体快速演进，AI深度参与自身迭代研发已经从行业猜想落地为企业日常研发常态，各大头部厂商持续加码代码生成、自动化实验等能力建设，也让AI自研AI成为当前人工智能领域关注度最高的发展趋势之一。该企业发布题为《AI自主造芯》的行业
AI文献检索效率提升!智博科研平台在线培训火热报名中
ZHIBOKEYAN智博科研平台在线课堂｜AI 驱动高效文献查找，科研人必看！人工智能加持科研，一键探索全球学术资源还在因文献难寻、外文难以理解、整理耗费大量时间而困扰吗？图书馆特推出智博科研服务平台在线专题培训，全方位解析平台检索功能与AI科研工具实战操作，丰富的科研经验分享，全体师生切勿错过！PART 01平台亮点丰富文献库，一站式全面覆盖汇集10 亿+条中外文献元数据，覆盖期刊、图书、会议论文、学位论文、专利等全类型，涵盖所有学科领域，数据同步更新。AI全流程助力，科研效能倍增科研辅助工具贯穿研究全
AI助力经管科研：研一新生必备科研工具指南
工欲善其事，必先利其器。在AI技术重塑科研模式的当下，掌握一套高效工具组合，可助你大幅减少科研路上的摸索时间。对于刚入学的研一学生而言，面对繁多的文献、数据处理和论文排版等挑战，许多经管专业同学会遇到“工具选择困难”。Stata和Python该选哪个？LaTeX是否值得学习？Zotero如何使用？哪些AI工具真正能提升效率，哪些只是噱头？本文结合多年科研实战经验，为经管类研究生整理了一份“入学必备工具与AI助手工具清单”，按此配置，科研效率可提升至少3倍。核心工具推荐：Zotegrity免费开源，是文献管
写于2026年5月：AI科研与人类科研的差别在哪？
AI正强力渗入科研领域，论文产出的规模正在迎来一轮近乎指数式的增长。然而，大量文献的堆叠并没有按比例带来更高的认知含量，结果反而是：每一篇论文的平均价值持续走低。当学术逐渐变成“Agent对Agent”的社交场域，我们不得不重新追问：人的位置到底在哪里？一、AI进入科研之后到2026年时，人工智能已然成为科研流程中的常规一员。但与此同时，论文数量上升，海量“平庸稿件”也随之出现。核心原因来自语言模型的底层机制。语言模型本身擅长形成清晰的结构，因此AI生成的内容常常为了段落与论证的整齐而牺牲连贯的逻辑：引言
驾驭AI智能体：科研新范式
驾驭AI：智能体刘卫文 | 上海交通大学 副教授活动介绍若希望AI能编写代码、执行调研或充当科研帮手？本次分享将探讨大模型智能体领域的最新进展，解析智能体的发展脉络、关键构成、实际应用及评估方法，结合AI科学家、Gemini Deep Research、Claude Code等实际案例，帮助学生掌握智能体背后的技术原理，洞悉AI协同工作的创新模式，助力学生有效运用AI，从而增强科研效能与业务能力。嘉宾介绍刘卫文，上海交通大学计算机学院副教授，博士生导师。研究重点涵盖大模型智能体、大语言模型以及个性化算法等
物理学家视角下的AI科学应用变革
图源：Unsplash / Andres Siimon摘要：本文提出，人工智能的飞跃，特别是大型语言模型的崛起，其核心意义并非仅仅在于自动化，而在于复杂信息和人类专业知识（know-how）的承载、复制与共享方式发生了根本性转变。从这一视角审视，AI for Science 之所以意义重大，是因为它有可能重塑的不仅是科研效率，还有科学协作、科学发现、科研出版和科研评价的整体生态。文章勾勒了 AI 从科研辅助工具向科研合作伙伴演进的路径，并探讨了 AI 如何可能彻底革新科研出版模式。同时，文章强调，若要 A