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

在进行数据分析的时候，通常有一个场景：我有一批数据，但是不知道该怎么分析，才能找到写论文的突破口和角度。因为目前的o1版本还不能上传附件，你可以将数据直接粘贴在对话框进行上传，同时告诉ChatGPT这一批数据都是这个格式，总计1万条。o1在回复的时候首先思考了28秒，以下是它的思考过程（它是真的在模拟人类大脑系统2的慢思考！这不，ChatGPT的最先进模型o1-preview和o1-mini版本最

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

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

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

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

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

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agent

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

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