AI科研时代,人的价值在哪里(三):论文写作
作者探讨AI时代论文写作中人的价值。工程类论文因研究贡献明确、方法论可显性提取,AI较易介入;人文社科论文则依赖研究者的中心判断与叙述节奏,AI容易局部正确、整体失焦。好论文是各章节互相回应的整体,人的核心价值在于拥有作者性——决定文章要证明什么、如何取舍论证路径。作者建议将论文写作当作系统工程,通过结构化文献综述、显性记录研究意图、明确章节任务、提供参考论文、最后处理语言等方式合理利用AI,但研究者不能把作者性外包出去。
作者探讨AI时代论文写作中人的价值。工程类论文因研究贡献明确、方法论可显性提取,AI较易介入;人文社科论文则依赖研究者的中心判断与叙述节奏,AI容易局部正确、整体失焦。好论文是各章节互相回应的整体,人的核心价值在于拥有作者性——决定文章要证明什么、如何取舍论证路径。作者建议将论文写作当作系统工程,通过结构化文献综述、显性记录研究意图、明确章节任务、提供参考论文、最后处理语言等方式合理利用AI,但研究者不能把作者性外包出去。
文章探讨多智能体系统的底层协作架构。作者指出,多个 Agent 被拉进同一群聊会迅速退化为互相吹捧与上下文失控,根源在于系统拓扑结构选错。文章分析两种模式:一是主从派发模式(Master-Worker),适合因果链强、有客观裁判的硬任务如写代码,但存在总管上下文雪崩的风险;二是黑板模式(Blackboard),基于发布-订阅机制,适合多角色、长链路、无单一裁判的开放式协同,但易陷入惊群效应与责任真空。作者提出终极形态是'宏观黑板、微观树'的混合架构:宏观层面用企业级共享事件总线承载粗粒度里程碑事件,微观层面各业务部门内部为紧凑的 Sub-agent 树,在独立沙箱中消化琐碎任务后仅交付确定性成果。
作者基于几个月的实际使用体验,为Google Gemini正名,介绍了三个好用的工具:网页版Gemini速度极快、多模态能力强,适合处理长PDF、长视频等海量内容,回答风格自然有人味;Antigravity改版为Agent终端后掌控感下降,但前端交互和多模态理解依然出色;NotebookLM被作者誉为封神的第二大脑,可聚合各类资料建立个人知识库,无幻觉输出,还能生成PPT报告、知识导览图,以及将专业文档转为双人访谈播客,极大提升学习和工作效率。作者最后给出了三工具的日常使用搭配建议。
本文介绍了一套利用 AI 开发完整项目的工作流,以 DeepSeek Harness 科普网站为例,演示了从模糊需求到分阶段开发、测试、验收和迭代的完整过程。作者强调了将需求具体化、使用 spec 和 tickets 管理任务、人工验收、以及将新需求和新 bug 记录为 ticket 的重要性。文章还提供了可复用的规则和工具,帮助读者将这套流程应用到自己的项目中。
本文介绍如何仅利用 Codex 的原生机制,通过一个提示词实现轻量级 Graph Engineering。作者展示了如何设置“总包”和“Worker”角色,无需编写编排代码即可实现多 Agent 协作、审核与进度管理,提供了可直接复用的最小模板。