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科研出来的一个动作提示词，给群里的好兄弟们测试玩玩，结果他们都说出出不出来，还有肢体混乱的问题。 其实吧这个主要还是GPT本身的能力问题 首先是色情违规问题，这无可厚非，抽卡就能解决的事情 然后二是这个动作涉及的肢体和空间的关系，很容易导致肢体残缺的失败或者服装的叠加和手臂的包裹，大概成功率只有10%左右 如果是在lovart上的sd 5.0 Pro的话成功率蛮高的，但是在即梦上的话就几乎成功不了 其实出现问题主要还是文生图的原因，若果想要简单话控制，那就采用线稿动作参考吧，几乎不会失败。 但是我研究的就是文生图，我始终觉得文字去表达让模型扩散才会有更多的可能，在不考虑成本效益的情况下，发挥创造力和随机感也是很有趣的一件事。

科研最重要的是博士研究生培养。本届菲尔兹数学奖四个获奖者，两个是普林斯顿的博士，普林斯顿是最大的赢家。另两个是麻省理工学院和斯坦福的博士。美国数学重镇还有哈佛、伯克利、芝加哥大学。美国顶尖数学家基本上就这几所大学培养的，普林斯顿遥遥领先，已有9个普林斯顿数学博士获得菲尔兹奖。

科研 Agent 真正进入实验室，最缺的可能是一套能把论文、代码、数据和研究决策串起来的工作台。 上海人工智能实验室这篇论文提出 SciForge，一个面向科研流程的 AI 原生环境。 它会把论文、数据、代码、模型参数和人工决策连接到同一张 Evidence DAG 上，让研究过程能够持续保存，也方便后续追踪和复查。 研究者主要负责判断和审批，文献搜索、数据分析、绘图、实验执行和写作则交给后台 Agent 与工作流。 论文展示了基因发现、蛋白质设计、分子优化和论文复现等 8 个案例，其中一个长期任务经历了 132 个阶段，留下 199 次以上 Git 提交。 这项工作把科研 Agent 从单次任务工具，推进成了一个能够维护长期研究现场的系统。 科研自动化越深入，证据链和可复查性就越重要。 真正进入科研流程的 Agent，需要把做过什么、结论从哪里来，一起留下来。 📎 arxiv:

Codex 科研必备 Skills 1. Scientific Agent Skills | 31.7k⭐ 科研 Skills 百宝箱，包含大量科学数据库、计算分析、科研写作和可视化工具。 比较适合生物信息、化学、材料、医学和科学计算等方向。 2. Nature Skills | 31.1k⭐ 最近中文科研圈讨论度比较高的一套，覆盖文献检索、论文阅读、写作润色、科研绘图、统计检查、模拟审稿、投稿返修和实验日志。 需要说明的是，它是社区开源项目，并不是Nature 期刊官方推出的工具。 3. ARIS | 13.8k⭐ 全称是 Auto-Research-In-Sleep。 偏 AI、ML 自动科研，可以辅助寻找 Idea、规划并执行代码实验、分析结果、交叉评审和撰写论文。 4. AI Research Skills Library | 11.1k⭐ 覆盖模型训练、微调、后训练、RAG、多模态、GPU、实验评估、部署和论文输出。 更适合 AI、计算机和算法研究方向。 5. ARS-Codex | 7.1k⭐ Academic Research Skills 的 Codex 原生版本。 适合搭建从研究问题、文献调研、实验设计，到论文写作、模拟审稿和投稿前检查的完整科研工作流。 6. Research-Paper-Writing-Skills | 5.5k⭐ 偏 AI、CV、NLP 和 ML 论文写作。 适合辅助梳理 Abstract、Introduction、Related Work、Method 和 Experiments 等章节。 7. PaperSpine | 4.4k⭐ 专门解决论文主线混乱、创新点不突出，以及实验结果不知道如何组织的问题。 它更重视研究动机、核心贡献与实验依据之间的对应关系，而不只是润色句子。 8. codex-claude-academic-skills | 2.2k⭐ 面向中文科研用户的三件套，覆盖论文阅读与写作、Python / MATLAB 科学计算，以及Word、PPT 和科研图表输出。 9. paper-craft-skills | 896⭐ 适合论文精读、方法流程图、组会 PPT 和科研解读内容制作。 可以把论文转化成方法图、视觉化幻灯片和深度解读材料。 10. PaperJury Codex | 202⭐ 投稿前的 AI Reviewer。 可以对论文进行审稿、裁定、修改和复查，重点检查 Claim 是否过强、实验是否支持结论，以及可能存在的投稿风险。

搞科研的小伙伴们有福了。 Claude Science 上线了。 我一开始以为是个更强的科学模型，经过了解才发现不是。目前跑的还是 Opus 4.8，无需特殊权限，明天可以跑Fable 5。 简单来说，它卖的不是模型，是工作流。 一个把 PubMed、notebook、R、Python、六十多个科学数据库、HPC 集群全塞进一个环境的桌面应用。你平时做研究要在这些工具之间来回跳，它把这些收进一个工作区，一个主 AI 助手像项目经理一样帮你调度。 最有意思的是每张图都带着生成它的代码、说明和完整对话历史。还有个审稿 agent，定稿前替你查引用、算错没算错、图对不对。搞科研的都懂，难点从来不是拿到答案，是证明比如说这张图确实从数据里跑出来的。 Pro 订阅就能用，现在 beta阶段。目前只支持 Mac 和 Linux，是桌面应用而不是网页，第一次打开要自己配 Python 和 R 环境。Windows 的暂时用不了。 有UCSF 脑瘤中心拿它做胶质瘤分析，结果还过了独立验证。 Dario 说，Claude Code 怎么改了写代码，Claude Science 就想怎么改生命科学。

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在科研领域，把一系列方法论总结成一个简单的概念，也是很重要的贡献。 我们导师以前常说，你说出别人以前都没说过的东西，大家听完还觉得很有道理，这就是一种非常重要的贡献，甚至比单纯的工程贡献更重要。