作者整理了一份学术写作指南（GitHub 项目 EZ-to-write-a-paper），教硕博生如何借助 AI 助手（如 Codex、Claude Code）完成论文写作。文章按 Methodology、Result、Discussion、Introduction、Conclusion/Abstract 的顺序逐节讲解写作要点：方法部分实验已完成适合先写；结果先用通俗语言描述清楚；讨论部分写不好没关系可借助 AI 整理文献；引言晚点写；摘要结论最后让 AI 起草并人工核对。同时提醒 AI 用词不当、随意换词等通病，以及非母语者的写作问题，帮助读者顺利毕业并逃离学术圈。
中国人民大学开源了 EvoOntology，登顶 Hugging Face Daily Papers。传统做法是把数据字典塞进 prompt，但实验显示这反而使 Claude-Sonnet-5 得分下降 15 分。EvoOntology 让 Agent 自主维护数据本体：从问题出发整理指标定义与表关系，经真实数据验证后入库；通过 MCP 按需检索而非硬塞上下文；每次任务后分析出错点，只增量修改对应部分，新版需跑赢旧版才上线。该方法使 Claude-Sonnet-5 提升 8.8 分，GPT-5.5 在 DDR-Bench 上提升 26.7 分。已提供 Claude Code 和 Codex 插件，模型权重不变，变强的是 Agent 的数据说明书。
复旦大学与上海浦东密码学研究院团队发布论文，研究10个AI搜索平台（ChatGPT、Perplexity、豆包、DeepSeek等）的引用行为。研究发现：不同平台信源选择偏好明显，头部20个域名可占引用70%以上；80%平台引用了人为发布的虚构概念；发布渠道的选择比内容数量更重要，1篇高偏好平台文章效果可超过20篇低偏好平台文章；14美元即可购买GEO服务使内容被AI引用。作者总结：AI搜索的权力在于决定哪些信息有资格成为答案，GEO应面向不同平台建立独立信源画像，目标是让AI正确理解品牌。
作者抱怨每天花两小时刷X只能看到别人嚼烂的AI二手信息，提出应该直接关注一手信息渠道。文章推荐了7个AI信息源：AI News（每日AI社区动态汇总）、The Batch（吴恩达团队AI周报）、Hugging Face Papers（社区热门论文）、alphaXiv（论文讨论区）、arXiv（一手论文源）、LMArena（大模型真人盲测平台）、Artificial Analysis（模型质量速度价格对比工具）。作者强调信息差的关键在于是否蹲守源头，而非知道多少。
作者分享张拳石老师《致 AI 圈的每一根韭菜》一文的读后感。文章指出一些本科生虽有3-5篇顶会论文，却答不上大模型生成token概率、交叉熵等基础问题，因为文献调研、代码、写作等环节都可由大模型代劳。论文越来越容易生产，数量加速贬值，真正难替代的是底层理解、问题判断与研究动机。作者结合读博经历感慨：读博需五六年，而AI研究范式一年数变，追热点风险极高。文章适合做AI研究和准备读博的人阅读，促使思考：当写论文变容易后，如何判断研究者真正的能力。
梁文锋亲自署名的新论文公开了DeepSeek的Agent训练沙盒工厂DSec。该系统由约160台机器、3万核CPU、250TB内存组成，一天能造300万个沙盒，同时运行38万个，每秒新建超过5000个。DSec支持从简单函数调用到Docker容器、轻量虚拟机甚至完整Windows/macOS环境，通过镜像三层按需拼装和3FS文件系统按需拉取数据，内存节省三四成，单机最高承载3200个容器。论文还特别阐述了如何防止被训练的Agent作弊——如修改系统文件、绕过权限、扫描端口偷答案等行为。
微软开源了 Resource2Skill 项目，并发表了相关 arXiv 论文。该项目通过自动将教程视频、文章、代码等人类资源蒸馏成 Agent 可直接执行的技能，解决了技能来源问题。Agent 能够浏览、组合和运行这些技能，生成网页、PPT、Excel、Blender 场景甚至音频作品，标志着技能生成从手写进入自动提炼阶段。
本文阐述了高质量信息源是 AI 内容创作的核心基础，指出 AI 内容质量取决于输入信源的质量。文章系统梳理了 9 类通用信息源（如 X 关注列表、必读书籍、论文库、产品平台等），并以 AI 领域为例，详细列举了值得关注的大佬、书籍、博客、播客及 YouTube 频道，为构建 AI 知识库提供了详尽的参考清单。
文章探讨了世界模型与因子图之间的深层联系。作者指出，因子图本质上是基于能量的模型，可用于状态估计和SLAM。通过将世界模型锚定在“现在”，文章提出了STAG框架，该框架利用统一的因子图优化机制，同时处理基于过去数据的感知和基于未来目标的规划，实现了感知与行动的无缝融合。
本文由拥有丰富发表经验的教授撰写，旨在向新入学的博士生传授一套高效的论文写作系统。文章指出，写作困难并非源于缺乏天赋或自律，而是因为写作过程同时涉及内容、语言、受众、连贯性、结构和评估等六种高负荷认知活动。作者提出了“倒装流水线”工作法，建议从低认知负荷的图表和方法开始，最后撰写引言和摘要，以顺应大脑处理信息的规律，从而克服写作障碍并提升产出效率。
