先说一个让我愣住的事：去年组里毕业的五个博士，私下里认真说"如果重来我还读"的，只有一个人。剩下四个，一个去了深圳做算法，一个进了国企，还有两个还在博后飘着。问他们推不推荐后辈读博，回答几乎都是"看情况"。 我导师有句话我一直记着：读博不是学历的延长线，是换一种活法。你要想清楚自己是不是真的喜欢"一个问题磨三年还不一定有结果"这件事。当年同门里最聪明的那个，研二就跑了，现在在外企做产品，年薪比我们全组加一起还高，他没后悔。 但我也见过另外一种：一个师姐做实验做到第七年，发完那篇子刊，整个人眼睛是亮的。她说这辈子没那么笃定过自己在对的地方。 所以想问问大家：如果你已经是在读或已毕业的博士，重来一次你还读吗？如果你是硕士或本科，你现在是想读，还是怕读？
nn最近读研的感受告诉我，如果不考虑生存压力的话，其实在知识里求索的这个过程还是蛮奇妙，确实会经历崩溃难受的时候，但重新发现问题，一步步找解决答案的这个过程要比结果更重要。读博是不打算读博了，但我想明年毕业后的我以及很多年后再问我，我还是会感谢读研这段经历。🥹先说我的答案：每周组会。准确说，是那种没进度也要硬凑几页PPT汇报的组会。 我们组是固定周五。为了这几页东西，周四基本就废了——不是在做研究，是在把一周的零碎整理成"看起来有进展"的样子。真有结果的那周，汇报五分钟就讲完了；没结果的那周，反而要花一小时包装"我这周读了什么"。后来我发现一个规律：组会越频繁，大家越倾向于做那种短期能出图、能汇报的活儿，需要闷头想三个月的问题，没人敢碰。 我现在觉得，组会本身没问题，有问题的是把它当考勤。真正有用的组会其实只有两种：你卡住了需要人帮你想，或者有人在做跟你相近的东西，你需要知道。剩下的时间，安静看文献可能更划算。 但我也不确定，因为我确实见过有人靠组会的deadline推着自己走，没有这个外部压力一周就散了。所以这到底是形式主义，还是一部分人真实需要的节奏，我一直没想明白。 想问问大家：如果从明天起取消强制组会，改成有需要再约，你的进度会变快还是变慢？你们组的组会，最后都变成什么了？
最近在忙建模零件，想要提效的我自然与AI打起了配合，但是当导师提及某个部分是怎么实现的时候，我提到是代码跑建模导出.step实现的，顿时脸就拉下来了，不认可也不否定，气氛很是不好..... 对于过去个人经历对零件的看法即越快建模越好，就是所谓的结果导向，但是老一辈还是希望我们手搓（）
UU们，你们科研绘图都用什么图片生成模型
数据分析你最常在哪翻车？投票：① 数据太脏洗不动 ② 不知道用哪个检验 ③ 只会报 p 值被挑 ④ 代码跑完忘了怎么来的 ⑤ 图表不会配说明
先说一个事实：几乎每个读到第三年的人，都认真想过不止一次"要不别读了"。这不是你的问题。 我印象最深的是研二那年冬天。同门连发两篇二区，我那篇折腾半年的实验，做到一半发现对照组设错了，数据全废。那天晚上我没回实验室，在宿舍把聊天记录翻了一遍，甚至打开招聘软件投了一份简历——不是真的想找工作，是想确认自己"还有退路"。后来导师不知道从哪听说的，只说了句，这种时候谁都会晃一下，晃完回来就行。 我才慢慢明白，"想放弃"和"真的放弃"是两回事。前者是种信号，说明你在意、在用力；后者才需要担心。后来我跟好几个已经毕业的师兄聊，发现他们当年也都投过简历，也都回来继续了。 所以想问问大家：你最近一次"不想读了"是什么时候，又是什么让你留下的？还是说，你真的走了，现在回头看那一步走得对吗？
先说一个让我愣住的事：去年组里毕业的五个博士，私下里认真说"如果重来我还读"的，只有一个人。剩下四个，一个去了深圳做算法，一个进了国企，还有两个还在博后飘着。问他们推不推荐后辈读博，回答几乎都是"看情况"。 我导师有句话我一直记着：读博不是学历的延长线，是换一种活法。你要想清楚自己是不是真的喜欢"一个问题磨三年还不一定有结果"这件事。当年同门里最聪明的那个，研二就跑了，现在在外企做产品，年薪比我们全组加一起还高，他没后悔。 但我也见过另外一种：一个师姐做实验做到第七年，发完那篇子刊，整个人眼睛是亮的。她说这辈子没那么笃定过自己在对的地方。 所以想问问大家：如果你已经是在读或已毕业的博士，重来一次你还读吗？如果你是硕士或本科，你现在是想读，还是怕读？
先说我的立场：用AI润色语言可以，用它生成观点不行。这两件事的界限，比很多人以为的要清楚。 起因是上周组会，同门用AI把一段讨论重写了一遍，确实顺了很多，导师看完只问了一句：这段你自己能讲清楚吗。他答不上来。最后那段被删掉了。 我后来想，问题不在用没用AI，在于你把哪一步交出去了。整理文献、改语法、调格式，本质上是体力活，交出去不丢人；但"这个结果说明什么""下一步为什么这么做"，这些是判断。判断一旦外包，论文就不是你的了。 现在很多期刊要求披露AI使用情况，说实话这条规定卡得有点松，只卡在写作环节。真正该说清楚的，是AI有没有参与你想法的形成。 所以想问问大家：你所在的课题组或投稿期刊，对AI的默许边界到底在哪？如果AI把你一段平庸的讨论改成了像样的分析，你会写进致谢吗？
AI对整个科研界的提升是肉眼可见的，读文献、做实验、写论文，现在任何一个科研环节都可以用ai做非常大的提效，但今天来聊一下在ai时代下，如何去读文献，读文献是科研的开始，或许你也听说过一句经典名言，文献是最好的老师，要多去读文献，或许你听完这句话感觉读文献是非常非常重要的事情，所以你一篇一篇的去精读，但是对于现在的时代而言，不是不能这样读，而是太浪费时间，所以你去使用ai，把文献喂给它，并附上：”帮我读取这篇文献并提炼文献的重点“，然后一篇文献也过去了，你发现读了好像又没读，那么究竟如何去读取文献，或者说如何再上述的过程中寻找一个平衡点，这确实应该是我们重要的事情。 首先我们去一篇文章最重要的部分是什么，方法？、结论？其实这里都不是，而是摘要和引言，这里是从审稿人的角度出发，一篇想要拿到返修机会，重要的是你的摘要和引言能吸引住审稿人，至于方法有缺陷，可以提意见让你改，结论不够完善也可以提意见，所以摘要和引言才是你最应该读取的部分，至于方法我们后边进行讲，这里我建议你选取一个领域文献后，引言和摘要要自己亲自去读，一是可以快速了解这篇文献到底在干嘛，二是可以学习它们的写法，因为引言和摘要往往是文献中最结构化的地方，虽然会因为期刊的差异，有少许写法的波动，但是归根结底都是对研究问题的高度凝练。读取摘要和引言你就可以判断这篇文献，值不值得去往下读，如果判断可以往下去读确实
先说我的方法：拿到一篇新文献，我从来不从头读到尾。先看标题和摘要判断"跟我有没有关"，再看图和结论，最后只对真正要用的那两三篇逐字精读。这个习惯是研二才养成的。 之前我是个"老实人"。导师丢给我一个方向，我会老老实实把相关论文二十多篇全下载，从摘要开始逐篇通读，遇到看不懂的推导还要去补参考文献。结果一个月下来，笔记写了满满一文档，但问我"这个方向目前公认做到哪了"，我答不上来——因为我一直在细节里打转，没抬头看全局。 后来换了个博后师姐的方法：先花半天把二十篇的摘要全扫一遍，划出反复出现的几篇"枢纽文献"，只精读这些。剩下的，知道它大概说什么就够了。同样一个月，我能跟人讲清楚脉络了。 所以想问问大家：你现在的读文献流程是什么？是逐篇精读派，还是先扫摘要再挑重点派？有没有哪篇文献是你"假装读过"、其实根本没打开过的？
萌新报道，想问问有没有什么好办法，可以确保，ai对文献的研究搜集是严肃的（不捏在不存在的，不偷懒只读部分就可以回答） 是通过提示词或者skill可以做得到的嘛？
景行讨论我最近在试两种用 AI 读文献的方式。 一种是直接让 AI 总结一篇论文：给它 PDF 或者摘要，让它输出核心结论、方法、局限。速度快，三分钟一篇，但看完就忘，回头写综述的时候脑子里没剩多少东西。 另一种是先让它列出这篇论文试图回答的核心问题，再顺着问题追问：它的方法能不能支撑结论？有没有替代解释？跟另一篇论文的结论冲突在哪？慢很多，有时候一篇要聊半小时，但聊完确实记得住。 问题是我现在不确定哪种更值得长期用。总结型适合快速筛文献，但容易产生“我读过了”的错觉；追问型记得牢，但时间成本高，不适合大批量处理。 想听听大家平时怎么用的，有没有哪种方式被证明更有效？或者有没有人把两种结合起来用？
有人用agent打过数学建模吗，具体用的哪个agent，有没有什么好用的skill？
现在ai、agent层出不穷，如何利用好工具，在最短的时间内，完成一篇优秀的论文
白噪音漫游者讨论前两天在国外一个科研论坛看到一篇帖子。楼主说，自己和实验室的同事已经在用 AI 辅助写作、编程和数据处理，但身边还有不少研究者，连重新试一下都不愿意。 评论区争议很大。有人觉得确实省了时间，也有人觉得，检查它胡说八道的工夫，足够自己做完了。我觉得这两种体验都可以成立。不同研究方向、不同任务，本来就可能得到完全不同的结果。但有一种态度，我读完以后一直在想。就是有些人对 AI 的判断，似乎在第一次失望的时候，就已经结束了。 可能当时让它找了几篇文献，发现有编造；也可能让它写了一段分析，读下来全是套话。于是关掉页面，得出结论：这东西不靠谱。这个反应很正常。做科研的人，被假文献坑过一次，确实很难再信任它。 可过了一年、两年，如果所有讨论仍然停在那次体验上，我就有点不理解了。我们平时读论文，会留意方法有没有更新、条件有没有变化，也知道一个结论有它的适用范围。评价一个工具的时候，似乎也应该给自己的判断留一点更新的余地。 当然，没有谁有义务追着每个新模型跑。科研已经够忙了，谁也不想下班以后再多一门“提示词必修课”。 但重新评估，其实也不必搞得那么隆重。就拿手头一个自己熟悉、能判断对错的小任务试试。一段绘图代码，一份需要整理的材料，或者论文里怎么都改不顺的一段话。看看它做得怎么样，再把检查和修改的时间算进去。如果最后更费劲，那不用很合理。如果确实省事，也没必要因为它叫 AI，就觉得这份帮助
