论文不是写出来的:AI科研思维训练与智能协同写作实战电子书

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内容简介

名家力荐

前言

第1篇 AI写作范式

第1章 AI工具适配：创新与规范的融合

1.1 AI的质变过程

1.1.1 ChatGPT掀起AI预训练热潮

1.1.2 DeepSeek开启推理革命

1.1.3 AI助力学术论文写作

1.2 AI大模型的选择

1.2.1 AI大模型差异对比

1.2.2 AI大模型适配方案

1.3 AI智能体正在改变科研方式

1.3.1 从工具走向智能体的能力进化

1.3.2 智能体进入科研执行体系

1.3.3 科研走向系统与认知回归

第2章 AI写作范式：科研能力的实践路径

2.1 基于科研能力的AI写作范式

2.1.1 从AI工作原理到AI“幻觉”

2.1.2 从科研能力到AI写作原则

2.2 基于AI写作原则的提示词方法

2.2.1 输入文本精准化之法：资料投喂法

2.2.2 输入需求清晰化合剑：要素组合法

2.2.3 输入需求清晰化之术：分步指令法

2.2.4 输出结果迭代化之器：多轮优化法

第3章 AI赋能写作：学术论文三项标准

3.1 引入案例：开题报告的价值与常见问题

3.1.1 开题报告的价值

3.1.2 开题报告的常见问题

3.2 学术论文三大痛点：理论—问题—创新

3.3 从科研能力到学术论文三项标准

3.3.1 标准1：遵循规范性

3.3.2 标准2：适切学科性

3.3.3 标准3：符合学术性

第2篇 学术论文四大目标

第4章 加强知识储备与深入问题

4.1 构建研究框架

4.1.1 构建思路与逻辑

4.1.2 概念拆离法

4.1.3 层次分解法

4.1.4 拆分组合法

4.1.5 AI辅助构建研究框架

4.2 获取高价值文献

4.2.1 高质：增加文献储备

4.2.2 全面：采用滚雪球法

4.2.3 前沿：借助AI学术工具

4.3 深入问题的三种方法

4.3.1 方法1：学术史梳理

4.3.2 方法2：横向联想

4.3.3 方法3：情境对比

第5章 注入创新的四种方法

5.1 维度转换法：概念重塑

5.1.1 维度转换法的目标与操作步骤

5.1.2 AI赋能概念重塑

5.2 负面启发法：命题突破

5.2.1 寻找三类矛盾

5.2.2 AI赋能命题突破

5.3 应用拓展法：边界重构

5.3.1 理论边界的突破口

5.3.2 应用拓展法案例

5.3.3 AI赋能边界重构

5.4 逻辑调优法：逻辑验证

5.4.1 数据获取的可靠性与交叉验证

5.4.2 实验设计的对照组与控制交互因素

5.4.3 数据分析的多维度与动态性考量

5.4.4 分析结论的统一性与逻辑

第6章 提升理论价值与现实贡献

6.1 理论价值：做好文献的“综”与“评”

6.1.1 文献“综”与“评”的三个标准

6.1.2 文献综述的四条逻辑路线

6.1.3 文献评述的批判与创新

6.1.4 AI赋能撰写文献综述

6.2 现实贡献：写好开题或引言

6.2.1 分层级视角：分层次结构

6.2.2 讲历程视角：理历史脉络

6.2.3 谈作用视角：看实际效果

6.2.4 找问题视角：抓现实痛点

6.2.5 AI助力挖掘现实贡献

第3篇 AI写作工作流

第7章 坚守学术诚信：AI写作工作流的分拆价值

7.1 科研链条：遵循写作逻辑

7.2 质量保障：拆分任务管理

7.3 严谨治学：防止“黑箱”写作

第8章 实现学术目标：AI写作工作流的学术价值

8.1 基于倒金字塔模型的AI写作工作流：提升学术价值

8.1.1 从兴趣到题目：知识储备

8.1.2 从题目到问题：深入问题

8.1.3 从问题到难题：注入创新

8.1.4 从难题到数据：提升价值

8.2 基于倒金字塔模型的AI写作工作流：实战案例

第9章 AI科研智能体：让AI完成科研任务

9.1 为什么需要智能体

9.2 智能体是如何工作的

9.2.1 智能体的技术基础：从推理到行动

9.2.2 智能体如何完成任务：从一次生成到持续收敛

9.2.3 智能体搭建：从提示词设计到多智能体协作

9.3 科研智能体案例与实践

9.3.1 选题构思智能体：从研究兴趣到研究问题

9.3.2 文献综述智能体：从文献获取到认知构建

9.3.3 研究设计智能体：从研究问题到研究方案

9.3.4 数据分析智能体：从数据处理到结果解释

9.3.5 自建科研智能体：从使用工具到构建系统

9.4 展望：AI赋能科研的新阶段与人机协作的未来

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