AI科研不完全指北：Top10 PhD烧了上万刀的真实经验。 Context Is All You Need
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
写这篇文章的起因很简单：我在 Twitter 上看到一个帖子，标题是"全网最完整AI科研终极指南"。点进去被浪费了人生的5分钟。
作者显然就是把几篇文章丢给ai，自动化的生产出一篇垃圾。流程图画得花里胡哨，工具列表也罗列得无比齐全，从文献检索到论文生成一条龙，看完让人觉得 AI 做科研这件事已经被彻底解决了。但凡真正用AI跑过一整套深度学习实验的人，都知道这篇东西有多离谱：它把科研最难、最脏、最痛苦的那部分，直接用漂亮的方框和箭头抹平了，就好像这个世界有一条通往成功的路，没有任何分叉和转折，AI就在那条路上一直往前走。
既然这种文章都有人点赞、有人收藏、有人转发，那我干脆也写一篇，把我自己踩过的坑、踩出来的经验，原原本本分享出来。
我是TOP10 的CS PhD 在读，发过 CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS 等顶会，也担任过基本上所有主流顶会的审稿人。我有能力判断AI产出的东西到底有没有基本科研质量。
我用的主力模型是Claude Opus 4.6、GPT-5.4 xHigh，以及Gemini 3.1 Pro。我强烈不建议任何人拿低智能模型去做任何形式的科研探索，那纯粹是在浪费生命。
我目前订阅了Claude Max 20x、两个ChatGPT Pro、五个GPT Plus、Gemini家庭组Ultra，还有Super Grok。每个月Claude的额度基本能烧完，其中一大半都砸在了research上。这些订阅不是为了炫富，而是想证明：我真的把这套workflow从零搭起来、反复迭代过N次、真实跑通过，而不是看两篇教程就跑来分享。
Paper2Code、Sakana AI的The AI Scientist、Oh My Research、Hermes research skill，以及市面上能找到的各种“自动化科研框架”，我基本都clone下来对比过。结论很残酷：这些通用库对你真正发出一篇有价值的工作，几乎没有任何帮助。
注意，我不是说AI做科研没用，而是说“开箱即用的agent system”没用。你必须根据自己的领域、自己的方向，去定制一套真正属于自己的workflow。
写这篇文章的起因很简单：我在 Twitter 上看到一个帖子，标题是"全网最完整AI科研终极指南"。点进去被浪费了人生的5分钟。
作者显然就是把几篇文章丢给ai，自动化的生产出一篇垃圾。流程图画得花里胡哨，工具列表也罗列得无比齐全，从文献检索到论文生成一条龙，看完让人觉得 AI 做科研这件事已经被彻底解决了。但凡真正用AI跑过一整套深度学习实验的人，都知道这篇东西有多离谱：它把科研最难、最脏、最痛苦的那部分，直接用漂亮的方框和箭头抹平了，就好像这个世界有一条通往成功的路，没有任何分叉和转折，AI就在那条路上一直往前走。
既然这种文章都有人点赞、有人收藏、有人转发，那我干脆也写一篇，把我自己踩过的坑、踩出来的经验，原原本本分享出来。
我是TOP10 的CS PhD 在读，发过 CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS 等顶会，也担任过基本上所有主流顶会的审稿人。我有能力判断AI产出的东西到底有没有基本科研质量。
我用的主力模型是Claude Opus 4.6、GPT-5.4 xHigh，以及Gemini 3.1 Pro。我强烈不建议任何人拿低智能模型去做任何形式的科研探索，那纯粹是在浪费生命。
我目前订阅了Claude Max 20x、两个ChatGPT Pro、五个GPT Plus、Gemini家庭组Ultra，还有Super Grok。每个月Claude的额度基本能烧完，其中一大半都砸在了research上。这些订阅不是为了炫富，而是想证明：我真的把这套workflow从零搭起来、反复迭代过N次、真实跑通过，而不是看两篇教程就跑来分享。
Paper2Code、Sakana AI的The AI Scientist、Oh My Research、Hermes research skill，以及市面上能找到的各种“自动化科研框架”，我基本都clone下来对比过。结论很残酷：这些通用库对你真正发出一篇有价值的工作，几乎没有任何帮助。
注意，我不是说AI做科研没用，而是说“开箱即用的agent system”没用。你必须根据自己的领域、自己的方向，去定制一套真正属于自己的workflow。