不远的未来，让AI来干活，人类负责提出问题，引导AI干活和对AI生成的内容做判断，就够了。通过自动化研究和分析，STORM和Co-STORM能够生成多角度的、全面的解答，在我们对于某个学术问题的探讨阶段，还是非常有启发的。斯坦福大学的这款开源智能体agent，可以根据你提供的主题，自动搜索、分析并整合资源，生成一份带参考文献的高质量文献综述。STORM可以根据主题，检索互联网，识别不同观点，基于观

第一段的统计数据和最后一段的研究目的陈述都保留了，引文信息保留不变，需要精简的关于疫苗种类和接种情况的段落也改的很好，和上下文衔接流畅。比如前言部分关于疫苗种类和接种数量的大段描述，和本文“新冠患者出院后对住院康复和专业护理服务的需求“的调查不太相关，并不需要一大段描述，康复需求的推测描述有冗余，也需要精简。又或者收到的审稿意见里，编辑有一条是论文写作精简的要求：有的明确写了讨论或者方法部分需要精

但是3.7出来之后，有学员用课程里面的提示词出了html格式的技术路线图，视觉效果更好，几乎不用改。随着Claude 3.7 sonnet编程和代码能力在3.5基础上的进一步提升，很多网友展示了用3.7来输出ppt，绘制海报等效果。（课题标书中的“技术路线图”，一般分为以课题思路/实验内容为主线的、以实验中的具体技术为主线的、和以实验完成时间轴为主线三种绘制思路。下载为svg文件，然后打开PPT：

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

总之，我们提供的证据表明，通过将 glycoRNA-csRBP 簇定位为细胞与细胞外环境之间交流的调节器，细胞表面的视野得到了扩展。基于GPT4o最新的自回归模型文生图功能，采用类似语言模型的生成方式，将图像离散化为视觉token，按顺序（如从左到右、从上到下）逐步预测和生成图像块，每一步生成都基于之前的内容，类似于人类绘画时的上下文连贯性。示意图的绘制，包括玉米，饱满的玉米粒和脱水的玉米粒，基因

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

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。

从这篇单一的论文开始，Inciteful创建了一个引用网络，不仅揭示了引用你选择的文章的论文，还有那些通过共同引用和引用关系在上下文中相关的论文。向你展示了与你的课题相关的研究趋势和发展的“大局”。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。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

我把它使用的数据集表格发给ChatGPT，它帮我分析的结果果然是-—预训练阶段80%以上数据集是英文来源，微调阶段也是主要是英文来源。DeepSeek改的：本项目拟结合CRISPR-Cas9系统和PiggyBac转座子技术，靶向干细胞中的CXCR4基因以产生抗HIV-1复制的突变体，同时确保其分化和增殖功能不受影响。娜姐又对比了全文的润色效果，发现只要涉及逻辑不顺畅的地方，DeepSeek的润色效

另一方面，要在标题写明稿号、事由（编辑部每天收到邮件太多，不写清楚很容易被漏掉），邮件正文也要写清楚事件缘由，你的意图。作者方面来讲，盯着这审稿状态，几个月不动，等的心焦。编辑找审稿人也很头疼：一是要错峰找，圣诞期间最好找国内的，春节期间找国外的；一篇稿件，从投稿到在线，如果三个月能在线，就是环环相扣超级顺利了，有的某个环节卡住，拖个一两年的，也有。每年12月-来年1月份，正逢圣诞节、春节，再加上