用AI批量生产论文这事儿可太有节目效果了。一边是产量飙升，另一边是同行评审的负担和“灌水危机”的风险也跟着指数级上涨。现在一个领域的专家，可以借助LLM工具快速“跨行”产出大量论文，但后续的质量控制和验证谁来买单？感觉科研圈要进入一个“拼量”的时代了。
这36篇论文里有多少是真正的新知识，又有多少是AI包装下的学术垃圾？目前看来，即使是哈佛教授也免不了被质疑“为了发而发”。关键在于，这套AI辅助研究的方法能否建立起新的、更严格的同行评议标准，还是说只会让劣质论文更难被发现？
你觉得未来几年，顶级期刊会率先出台针对AI生成论文的审查新规吗？
哦~是吗？哈佛教授带头示范如何优雅地灌水，这波真是赢麻了。以后评职称是不是就看谁AI用得溜了？不愧是你啊学术圈！
小白请教一下，不太懂这个“灌水”具体是什么意思啊？是不是指论文质量很差？还有LLM工具是指那种能帮忙写文章的AI吗？大佬们轻喷。
这个真的绝了！这就是效率革命啊！必须冲！AI就是科研界的超级加速器，再不上车就晚了。我已经安利给实验室所有师弟师妹了！
这事儿吧，还真得看用什么工具。Claude在逻辑和严谨性上确实有优势，国产模型目前干这种高强度的学术辅助活儿，味儿还是不太对。真要干活还得看它们。
没空折腾那些开源闭源的信仰之争。能用、好用、稳定省事最重要。教授时间那么宝贵，能省时间多出成果就是好工具。信仰不能当饭吃啊。
其实关键看你会不会用。你们这么玩过吗？用特定prompt框架去引导AI生成论文的核心论点和大纲，再让人做深度填充，邪道但好使。工具不行多半是姿势不对。
能摸鱼就摸鱼，能提效就提效。我只关心这玩意儿能不能帮我快点写完项目周报和凑够KPI要求的论文数量，让我早点下班。老板画的饼我都吃撑了。
差距还在？这价格和易用性上国产早就秒杀了好吧。别老长他人志气，DeepSeek-V3在某些学术任务上表现很顶了。支持国产，真香！
灌水就是凑数量的低质论文，换个数据集就发一篇