Eric Topol 对话 Ethan Mollick:AI 现在走到哪、将走向何方
沃顿商学院教授、Generative AI Lab 负责人 Ethan Mollick 在 Eric Topol 的 Ground Truths 播客中讨论 AI 现状与走向。
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沃顿商学院教授、Generative AI Lab 负责人 Ethan Mollick 在 Eric Topol 的 Ground Truths 播客中讨论 AI 现状与走向。
SciSpace 举办了一场 39 分钟的网络研讨会,由阿德莱德大学的 Dr. Faheem Ullah 讲解系统文献综述的 8 个步骤,从确定综述必要性到分析与报告数据。他建议研究问题控制在 2 到 6 个,先用 8–10 篇已知相关论文试测,并称评审者通常会质疑纳入研究少于约 50 篇的综述。研讨会还演示了用 SciSpace 的 SLR 智能体从研究问题生成 PRISMA 流程图等环节。
SciSpace 发布指南,说明如何用 SciSpace Agent 按 PRISMA 2020 完成系统文献综述(SLR):从 PICO 研究问题、纳入排除标准、数据库检索到分阶段筛选与数据提取。
一项发表于 Journal of Informetrics 的研究收集2015至2025年256种工程期刊的1,839,962篇文章,将12项措辞、风格与结构指标与各自2023年前趋势的投影比较。
Anthropic 发布研究报告,基于 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日的 20.7 万次科研会话(12.9 万次 Claude 对话和 Cowork 会话、7.8 万次 Claude Code 会话),显示科学家主要将 Claude 用于数据分析和写作,数据收集与假设生成较少。
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I'm a published author now, thanks to my Perplexity teammate. I created a teammate called AuthorBot whose role is to write technical books. I asked it to publish a Very Short Introduction (in the style of Oxford University Press) to fault-tolerant quantum computing on Kindle. AuthorBot did everything itself: It pulled 92 papers from 1956 to 2026 as research, wrote an 8-chapter monograph with 64 equations and 13 figures, formatted the EPUB3 and 226-page print edition, submitted the book to KDP, and notified me when it had been accepted by Amazon.
alphaXiv OpenResearch 发布 v0.2.25,重写了实验引擎并支持在对话中途切换 harness。该版本新增跨工作区聊天记录搜索、可调整大小的聊天输入框和土耳其语界面,并修复了远程会话中 alphaXiv 登录不打开浏览器、Linux 桌面端无法粘贴剪贴板图片等问题。项目还支持以 .orx 文件分享项目、发布为 openresearch.sh 链接。
Peter McCrory 在 X 上称,科学家使用 Claude 时主要集中在数据分析和写作,数据分析约占 Claude 会话的三分之一、约占 Claude Code 会话的近一半。科研构思与数据收集的使用比例更低,尽管受访科学家将这些任务评为重要。原文未说明统计口径与样本范围。
scite API 以 Smart Citation 分类为核心,将引用语句标注为支持、反驳、提及或未分类,并区分语句计数与引用文献计数;SciSpace API 则提供 Search API 与 Task API,后者由智能体规划检索、阅读、分析与写作,返回生成文件链接及带引用的文字答案。两者均能给出带引用的回答,差异在于前者提供出版物层面的引用证据,后者覆盖完整研究工作流。
Anthropic 用隐私保护方法分析 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日间 207,049 条消费版 Claude 与 Claude Code 科研会话,按 SciNet 分类体系标注学科与任务。
入选理由Anthropic 用 20.7 万条会话数据刻画科研人员实际把 AI 用在哪些学科和任务上,可与自身使用习惯对照。
SciSpace 发布 PRISMA 2020 流程图填写指南,逐框说明识别、筛选、纳入三阶段中记录、报告与研究三种计数单位的区别。文中以 Adelaide 大学 Dr. Faheem Ullah 的综述为例:从 6 个数据库检出 4634 条记录,经标题筛选、去重、摘要与全文筛选,再经滚雪球补充 5 项,最终纳入 74 项研究。
SciSpace 发布研究论文讨论部分写作指南,给出 10 步流程:先用一两句话回答研究问题,再解读主要发现、与既往研究(含结论相左者)比较、解释意外结果、说明意义、交代局限及其影响,最后提出具体的后续研究方向。指南建议讨论篇幅与引言相当或略长,并列出审稿人常批的重复结果、过度推断、忽略相左研究等错误。文中称 AI 最适合用于查找支持或反驳各发现的对照研究并核对引用,解读仍应由作者自己完成。
SciSpace 发布文献综述矩阵使用指南,提供免费模板与示例,矩阵按来源逐行、按比较维度逐列(作者年份、方法、样本、发现、局限等),读文献时填写后横向对比可发现研究空白。指南给出虚构示例演示如何按主题而非逐篇写作,并说明可用 SciSpace 文献综述与自定义列自动生成表格,但每格需对照原文核验。
SciSpace 发布面向非英语母语研究者的英文论文阅读指南,提出 9 项策略:分轮次阅读(先摘要、图表与结论)、建立个人术语表、掌握论文常用套语与模糊限定词、选择性翻译后回到原文。指南建议让 AI 用简单英语解释段落并核对所依据的原句,再用自己的话写 3-5 句英文摘要;相关 webinar 还演示了用 Chat with PDF 就论文提问并核对原文。
SciSpace 推出 Search 和 Task 两个 API 的早期访问,公开上线预计在数周后。
入选理由材料把检索与综述两类学术任务拆成两个 API,并给出早期定价和接入方式,研究者可据此判断能否嵌入自己的文献流程。
一项预印本研究以Schultz等(2025)已发表的“Spanish plume”天气模式综述为基准,用其102篇文献语料分四步测试ChatGPT Deep Research、Gemini Deep Research、Claude网页版、Codex、Claude Code和NotebookLM:检索、逐篇解读、跨文献综合、提出未来方向。
入选理由以102篇已发表综述为基准,分四步实测六款通用AI工具,给出研究者可直接照做的八条使用建议。
一项预印本研究以Schultz等2025年发表的西班牙羽流(Spanish plume)综述为基准,用其102篇文献语料分四步测试AI工具:检索文献、判读每篇、跨文献综合、提出未来方向。
面对 ChatGPT 等 AI 工具让学生可随时获得协助,高校教师的核心角色应从传授内容或答疑引导,转为守护学生必要的认知挣扎。教师需为学生划定哪些任务可交给 AI、哪些必须独立完成,并据此重新设计学习成果。文中以伦理学课程为例,让学生先独立撰写案例摘要,再把 AI 当作苏格拉底式对话伙伴检验理解。
alphaXiv OpenResearch 发布 v0.2.24,新增俄语(ru)界面本地化,并支持用 alphaXiv 账号登录、让智能体调用其工具、在对话中选择文库论文。
非常同意这个观点,而且它远不止适用于数学。 专业能力依然重要,[科学领域] + AI 能比以往更快地理解/完成更多事情。
Frank Calegari has a great post on Terry's blog: https://terrytao.wordpress.com/2026/11/01/mathematics-has-changed-lets-act-like-it/ I think it aligns most closely to what I've been thinking and trying to say (and I believe communicates it better than I've been able to). Some highlights: "I hope AI can help mathematicians break out of the straitjacket of being constrained by the first natural conjecture they cannot prove, and work on unraveling the deeper mysteries woven throughout our subject." "The natural grooves of our profession have very much been bent toward more narrow technical expertise than a bigger vision. AI allows us an amazing opportunity to broaden ourselves as mathematicians." "There are so many problems in mathematics that are still so fresh and vital but were previously untouchable that the opportunity to approach them is massively exciting. We need to be more ambitious, to create bold research plans that weren’t even conceivable a year ago." "The difference in reaction between the optimists and the pessimists is that, for the pessimists, the game is over. For the optimists, the game has just changed." "[T]here now exists an amazing new tool to study mathematics. To turn away and say that the community of mathematics as it currently exists is more important than mathematics itself would be a terrible mistake." "[I]t takes one look at the arXiv to see many people in our profession rushing out AI-assisted papers in a somewhat unsightly rush to be the “first” to prove things." [Aside: mere days after the qRH result, I had something like a half-dozen emails in my inbox, some from amateurs but some also from tenured faculty, with Lean formalizations of nonvanishing on Re(s)> 7/8-1/10^k for various large values of k. What the hell are you even doing? That kind of thing may have been valuable years ago, when it was difficult and signaled deep understanding and great technique. Today? Who the hell cares?] "To me [this is back to Frank now], someone who chooses a worthwhile problem, obtains a proof completely using AI, understands it thoroughly, and uses it to develop interesting further questions or directions has made a substantial mathematical contribution." "If you, as a senior mathematician, are stressed about being scooped by AI, then you are not being ambitious enough." [On hiring:] "I am looking for a narrative of where you want mathematics to go, the technical ability to explain why this may be possible, being able to converse about many areas of mathematics, and a demonstrable record of having done all of this in the past." "What I want a graduate student to achieve at the end of their PhD is a view of mathematics that extends well beyond their discipline, and yet with demonstrable technical skills on at least some class of problems." "I advocated above that we need to evaluate work as if AI was involved. But this does not imply that we don’t need to teach students to do deep mathematics without AI just as the existence of computers doesn’t mean we should no longer teach children arithmetic." [I've often said similar things as well...] "All of my friends in the humanities truly believe that having mathematicians in society both as custodians of one of humanity’s oldest intellectual activities and explorers of the frontiers of knowledge is important. I understand that some part of the culture we so deeply care about will disappear, and as humans, an emotional response to that is very natural. But this is a time to explain to everyone that there are so many great new opportunities, possibilities, and reasons to be optimistic. We are on the verge of a new era of mathematics, and I am excited to see what happens." Bravo Frank!
Paperpal 改版编辑器工作区,Web 端将格式、引用、字体与对齐合并到顶部单一工具栏,Web 和 Word 端新增 Agents,可在同一对话中完成研究提问、提纲构建与章节起草。
The Scholarly Kitchen 文章指出,AI 既被用于写作也被用于稿件筛查,却可能一边引入错误一边识别自身引入的错误,形成“漏桶”循环。作者认为,AI 披露只说明是否使用及如何使用,无法证明研究诚信;JAMA 网络已于 2026 年 8 月更新指南,承认披露政策可能不足以应对虚构内容。文章主张把重点转向问责与验证框架,由人类判断补足技术检查,而非以是否使用 AI 作为诚信评估依据。
SciSpace 发布网页指南,对比 Springer Nature 文本与数据挖掘(TDM)API 与科研 API 的用法。Springer Nature 的 Meta、Open Access 与 Full Text API 分别提供元数据、开放获取全文和协议授权下的出版社 XML,用于语料摄取而非生成研究答案。
一项 arXiv 预印本对 628 项原始研究(2021 年 7 月至 2026 年 10 月)做了系统综述,并按同等算力预算对十种提升 LLM 生成代码质量的技术做受控复评,覆盖正确性、可维护性、效率与安全四类基准。
得克萨斯农工大学等机构的研究者提出 UnderSpec-DR 框架,系统评估用户查询欠明确如何影响深度研究代理的最终答案质量与中间检索行为。
研究团队构建了一个人在回路中的 AI 智能体,为每位学者汇集带出处的证据并起草一句话 TSBM 影响摘要,供工作人员复核。在一个 CTSA 中心的 10 名 KL2/K12 职业发展学者上评估,两名工作人员独立编码全部 507 条发现,81.7% 被接受或修改;每人每名学者中位耗时 14 分钟,而人工汇编估计需 15 小时。
独立写作者咸鱼(公众号「葬AI」)在 ChinaTalk 播客中谈中国 AI 行业,称自己从 2025 年下半年起完全弃用 AI 写作,理由是模型编程能力变强而写作原创性明显下降。他还做了一个让普通人按“梗度”给视频模型排名的网站,并与主持人就中美哪边炒作更严重存在分歧。
曾参与制定当今软件工程课程体系的 Titus Winters 如今主张几乎推倒重来,他在 The Pragmatic Engineer 播客中讲述了 2010 年 Google 对约 2.5 亿行 C++ 代码的大规模重构,当时由 10,000 名工程师编辑,团队用 MapReduce 解析、抽象语法树匹配和代码生成完成,远早于 LLM 出现。
Digital Science 宣布收购 AI 原生研究与写作平台 Jenni AI,后者称有 189 个国家的 800 多万学生和研究者使用。收购后 Jenni AI 将接入 Digital Science 的研究数据,先从收录 1.71 亿篇研究出版物的 Dimensions 数据库开始,使其用户找到和引用的来源可对照已发表文献记录核验。
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