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AI写论文两周干完博士一年工作!冲击顶刊
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文献整合。能把好几篇论文的结果串起来，但参考文献的人名、标题、期刊你必须让它逐条复核。
Claude不擅长：
保持非标准的约定。你让它记住一个自定义规则，它干着干着就溜回教科书默认值了。
诚实验证。它会说“已验证”，但根本就没逐行核对。你得逼问：“你确定你真的每步都查了？”它才老实。
知道何时收手。找到一个错误，就以为大功告成了，不会再去检查还有没有别的。
审美。图表的字体、图例、颜色、位置，全要你手把手调。
抗压。你逼它想深一点的时候，它容易给你一个你想要的答案，哪怕那个答案站不住脚。
为了让Claude干活靠谱，教授摸索出了一些独门心法。
1. 交叉验证。让GPT去查Claude，让Claude去查Gemini。最难的积分是GPT算出来的，然后Claude拿过去整合进论文。
2. 树状结构。不让Claude背所有东西，而是建一个文档树，让它随时查阅。
3. 强制诚实。在配置文件里写死：“永远不要说『这就变成了』或者『为了一致性』来跳步。要么展示计算过程，要么说『我不知道』。”
4. 重复追问。因为Claude找一个错误就停，你必须反复说：“再查一遍。”直到它找不到新问题为止。
5. 告别网页版。教授认为，真正的质变是用了Claude Code——能访问文件、执行命令、调用工具的那种，而不是在对话框里聊天。
人类物理学家，要失业了吗？
在文章最后，教授抛出了几个终极的灵魂拷问。
品味，是唯一的护城河
首先，人类科学家真的要失业了吗？
教授的回答是——并不是，物理学家的品味，将成为唯一的护城河。
虽然目前AI能达到博士后水平，但它缺乏一种Taste。这是一种直觉：在无数条研究路径中，哪一条是通往真理的？哪一个问题是值得花费生命去探索的？
当计算力和知识变得像自来水一样廉价时，提出好问题的能力，才是区分大师与庸才的唯一标准。
理科生的出路：去工地，或者去读诗
接下来，教授给现在的理科生提了两个建议，听起来非常魔幻——去“工地”，或者去读诗。
第一条，其实就是去实验室搬砖。
AI虽然能推演宇宙，但它无法替我们在真实世界里拧螺丝。那种需要触觉反馈、实地测量的实验科学，人类还能再抗几年。
第二条，就是去读人文艺术。
如果未来AI真的在所有理性领域超越人类，物理学可能会变得像法国文学一样，成为一种“纯粹出于人类爱好”的学科。
我们研究它，不是因为它有用，而是因为我们喜欢思考。
而很多人说AI有幻觉，会出错，所以认为AI不行。
教授觉得，这纯粹就是逃避的借口！
现在的AI，已经不是能不能用的问题，而是你愿不愿意花那20美元订阅费去改变命运的问题。
那些嘲笑AI有幻觉的人，正在错过这场人类历史上最大的生产力红利。
洪水已至，谁在方舟上？
这个实验说明，科学研究的“半自动化”时代已经彻底结束了！
而且，这种改变是不可逆的。就像有了计算器没人会再用算盘，有了Claude Code的物理学家，再也不会回到那个对着草稿纸熬夜的时代。
最后，教授在文章最后表示：“我感受到了前所未有的智力成长。我从不卡壳，我每天都在学习，我正在挑战那些以前想都不敢想的难题。”
这也许就是未来几年科研的常态：人类负责品味，AI负责苦力。
有一点是确定的，我们已经没有回头路了。
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还没人说话啊，我想来说几句
Claude不擅长：
保持非标准的约定。你让它记住一个自定义规则，它干着干着就溜回教科书默认值了。
诚实验证。它会说“已验证”，但根本就没逐行核对。你得逼问：“你确定你真的每步都查了？”它才老实。
知道何时收手。找到一个错误，就以为大功告成了，不会再去检查还有没有别的。
审美。图表的字体、图例、颜色、位置，全要你手把手调。
抗压。你逼它想深一点的时候，它容易给你一个你想要的答案，哪怕那个答案站不住脚。
为了让Claude干活靠谱，教授摸索出了一些独门心法。
1. 交叉验证。让GPT去查Claude，让Claude去查Gemini。最难的积分是GPT算出来的，然后Claude拿过去整合进论文。
2. 树状结构。不让Claude背所有东西，而是建一个文档树，让它随时查阅。
3. 强制诚实。在配置文件里写死：“永远不要说『这就变成了』或者『为了一致性』来跳步。要么展示计算过程，要么说『我不知道』。”
4. 重复追问。因为Claude找一个错误就停，你必须反复说：“再查一遍。”直到它找不到新问题为止。
5. 告别网页版。教授认为，真正的质变是用了Claude Code——能访问文件、执行命令、调用工具的那种，而不是在对话框里聊天。
人类物理学家，要失业了吗？
在文章最后，教授抛出了几个终极的灵魂拷问。
品味，是唯一的护城河
首先，人类科学家真的要失业了吗？
教授的回答是——并不是，物理学家的品味，将成为唯一的护城河。
虽然目前AI能达到博士后水平，但它缺乏一种Taste。这是一种直觉：在无数条研究路径中，哪一条是通往真理的？哪一个问题是值得花费生命去探索的？
当计算力和知识变得像自来水一样廉价时，提出好问题的能力，才是区分大师与庸才的唯一标准。
理科生的出路：去工地，或者去读诗
接下来，教授给现在的理科生提了两个建议，听起来非常魔幻——去“工地”，或者去读诗。
第一条，其实就是去实验室搬砖。
AI虽然能推演宇宙，但它无法替我们在真实世界里拧螺丝。那种需要触觉反馈、实地测量的实验科学，人类还能再抗几年。
第二条，就是去读人文艺术。
如果未来AI真的在所有理性领域超越人类，物理学可能会变得像法国文学一样，成为一种“纯粹出于人类爱好”的学科。
我们研究它，不是因为它有用，而是因为我们喜欢思考。
而很多人说AI有幻觉，会出错，所以认为AI不行。
教授觉得，这纯粹就是逃避的借口！
现在的AI，已经不是能不能用的问题，而是你愿不愿意花那20美元订阅费去改变命运的问题。
那些嘲笑AI有幻觉的人，正在错过这场人类历史上最大的生产力红利。
洪水已至，谁在方舟上？
这个实验说明，科学研究的“半自动化”时代已经彻底结束了！
而且，这种改变是不可逆的。就像有了计算器没人会再用算盘，有了Claude Code的物理学家，再也不会回到那个对着草稿纸熬夜的时代。
最后，教授在文章最后表示：“我感受到了前所未有的智力成长。我从不卡壳，我每天都在学习，我正在挑战那些以前想都不敢想的难题。”
这也许就是未来几年科研的常态：人类负责品味，AI负责苦力。
有一点是确定的，我们已经没有回头路了。
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