最近我读研的朋友小陈被论文折磨得快爆了，三天两头念叨着要放弃。
她把改了第八次的论文交上去，结果还是挨了导师的一阵批斗：
想当然，文章太空洞，结论下得过于潦草，缺乏分析讨论；
她不是个例，成千上万的科研人都要面对无尽的调研、反复修改的论文。
其实，
想轻松过审，写出优秀文章，不能死磕，你得找对方法
！
我的学妹就是一个很好的例子。
学妹今年研二，在一个严苛的导师手下，每天饱受折磨。
“别给我发什么普刊，你这篇毕业论文至少发个南大核心。”导师最近定下的毕业目标，直接让她秃了头。
为此她经常点开几百个网站去搜文献，筛选数据。但却耗费巨大的时间和精力，还收集到一堆无用又重复的垃圾资料。
好不容易整理完所有数据，放进Spss里统计分析，出来的结果却与自己的结论相差甚远。
崩溃的她向身边大佬
请教，大佬说自己
去年就开始用学术圈大火的AI工具了
，早就美美实现发SCI自由了。
用AI检索文献，可以快速定位最有影响力的文献和重要作者，在短短几秒内返回大量精准文献，帮你圈住选题。
外文文献往往更具有前沿性和权威性，不管是组会分享还是作参考文献。比起僵硬、语义颠倒的机翻，AI都更具有针对性。
它可以
筛选出学术专有名词，并针对长难句进行精准翻译
，面对长文本翻译也不怯场。无论从准确度、流畅度还是专业性上都降维打击。
更重要的是，你还可以利用AI检查自己的英文摘要；而且有的高校要求写全英论文，AI也能
辅助你检查语法、用词等错误。
不少同学还在用PPT、Excel手动绘制图表，碰上ddl就更焦灼了。
AI能把数据自动输出成韦恩图、散点图，甚至一键生成医学专业的微生物、组织图形模板，让你躺着就做出高级专业图表。
一张兼顾科学性和美观性的图片，会大大提升文章的可读性。而且
Nature、IEE
E等越来越多的国际期刊开始要求论文必须有图片摘要
。
但是大量科研人员并没有掌握这个技能（至少学校是不教的）。如果花钱买呢？那更是高达1000元以上/张，还要花费成倍的时间和设计公司沟通。
所以啊，在一众科研人用别的绘图软件卷生卷死的时候，
AI绘画已经凭借便利性和精美性成为我们实验室的新宠了。
现在，
不但是一个拼学术硬实力的时代，也是拼“武器库”软实力的时代。
真心建议，当大家都乘上工具的顺风车的时候，别做吃尾气的人。
多少人抱着做高精尖研究的初心入门，但却倒在了那些琐碎、重复、繁杂的工作，不断陷入内耗和拖延的循环怪圈。
所以学会把学术杂活分配给AI助手很重要，节省下来更多精力在研究本身。
不再浪费大量时间在搜索上，只需看几篇核心文章；
面对一堆资料不再迷茫，总能快速提炼总结；
被导师夸有逻辑、论据充分，可以尝试投稿......
现在的AI识图和几年前的识图完全不是一个量级！不但可以
直接读取图表、分析图表
、读取物理题、解答物理题；
还可以把冗长的论文PDF文件甩给他，他就会
自动帮你提炼出关键要点、新颖发展、实验过程并进行分析。
用AI可以
自动帮忙检测和纠正你的排版、语法等错误
，避免被导师骂狗血淋头。
不仅如此，如今AI在科研界也受到不少学者青睐，大佬们都将它视为未来的科研趋势。
《自然》杂志发起一项关于“科学与AI”的研究调查，全球1600名研究人员参与调查的结果显示了他们对于AI的看法：
人工智能工具（AI）在科研中的应用越来越普遍，甚至未来有可能发展成为研究的主导。
*标红为认为有用，标黑为认为无用；可以明显看出，受访者“压倒性”得认为，人工智能工具“非常重要”、“必不可少”
眼花缭乱的分析工具，寸步难行的安装过程。而之后，还有
学习软件上各类五花八门不同图表教程或代码，付出巨大时间成本和金钱成本
，这些琐碎的准备工作耽误了多少分析时间？
而AI可以
自动完成Spss中数据统计操作，并精准分析实验和调查的数据
，省时省力，减少人工输入可能出现的错误。
简单提供实验目的、方法和材料等信息，AI可生成详细的实验方案，也可对你已有的方案进行评估可优化，减少实验的消耗。
伴随着AI在科研领域的广泛应用，未来不会AI的人，就相当于科研小白。
现在市面上的AI课程鱼龙混杂，有些教得浅，直接粗暴甩个工具包给你用，实际什么都没学到。
风变科技作为一家擅长发掘趋势、致力前沿技术推广的公司，早就是数字化领域的教育行家。
先后将Python、智能化交易、RPA等原本属于少数人的技能普及化，
八年内培养了1200万+学员，
还被工业和信息化部教育与考试中心评定为“工业和信息化人才培养工程培训基地”。
今年是AI彻底爆发的元年，它正以前所未有的速度颠覆传统的职场和生活方式。
为了让更多人享受到这项前沿科技，
风变早已跟国内500强大厂签署合作——接入科大讯飞的AI大模型。
并针对0基础小白，打磨了一套
AIGC一站式持续成长方案:
这段时间不少人都陆续用上了AI工具，但发现不是卡顿，就是出图速度慢，还动不动提示出错。
