我论文里犯过的那些低级错误
写 SCI 论文这件事,被拒稿的原因有很多。但有一类原因特别冤——不是内容不好,是写作不规范。 我自己就被这种事坑过。第一次写英文论文的时候,导师看完初稿,第一句话不是讨论方法或实验,而是:”你这个单位前面怎么不加空格?” 当时我一脸懵。后来才知道,”5mm”是错的,”5 mm”才是对的——这是 SI 国际单位制的硬性要求。摄氏度除外,”2°C”不加空格。 这种细节,写错了不会影响你的科研水平,但会让审稿人觉得你不专业。审稿人一旦觉得你不专业,后面的内容他看的耐心就少了一半。 几个我踩过的坑 of 连用三次以上,句子就废了。 我刚开始写的时候特别爱用 of,写出过这种句子:”The theory of the conditions of the absorption of light”。导师直接划掉,改成 “The theory and conditions for light absorption”。 后来我养成了一个习惯:每次写完一段,全局搜索 “of”,看有没有三个连在一起的。有的话就用 for 替换一部分。 缩写在 SCI 论文里不能用。 can’t 要写 canno...
用了半年 Claude,我摸出来的几个真实好用的用法
标题党文章里说”Claude 让效率提升 100 倍”,这种话听听就好。 但用了半年之后,我可以说:有些场景它确实帮我省了大量时间,有些场景它根本不行。今天说说真实的使用体感,不吹不黑。 最好用的场景:帮你读东西 这是我用得最多的功能,也是 Claude 最擅长的。 把一篇 20 页的论文 PDF 丢给它,让它”总结核心方法和实验结果”,两分钟出结果。以前我粗读一篇论文要半小时,现在用 AI 先过一遍摘要和关键信息,再决定要不要细读,效率提升大概三到五倍。 读研报、读技术文档也一样。把文档丢进去,问具体问题——“这篇报告对 XX 行业的判断是什么?””这个 API 的认证流程是怎样的?”——比自己从头读快太多了。 但要注意:AI 的总结有时候会漏掉你真正关心的细节。所以我的流程是”AI 粗读 + 自己细读”,不是完全交给它。 第二好用的场景:帮你改东西 写完一段文字、一封邮件、一段代码,让 Claude 帮你优化——这个场景的效果非常稳定。 我写公众号文章的时候,初稿写完会丢给它,让它”指出逻辑不通顺的地方、语言不够口语化的地方”。它给的反馈大部分时候是中肯的。 写英文论文...
论文被拒,可能不是你方法不行,是故事没讲好
我有一个很深的体会:同样水平的工作,讲法不同,结果可能天差地别。 去年我帮一个师兄看论文初稿,方法扎实、实验充分、数据也不错。但读完之后我的感觉是——“所以呢?这个工作为什么重要?” 问题出在哪?他写的不是”论文”,他写的是”实验报告”。方法一二三,实验一二三,结果一二三,平铺直叙,没有任何张力。审稿人看完可能也是同样的感觉:”技术没问题,但我不知道为什么应该接收这篇。” 后来导师帮他改了引言,只改了两段话,把”我们做了什么”换成了”这个领域有什么问题→现有方法为什么解决不了→我们怎么解决的”。重投之后,过了。 方法没变,数据没变,变的是叙事。 讲故事不是吹牛 先澄清一件事:学术论文里的”讲故事”,不是夸大结果,不是捏造数据,不是花言巧语。 它的本质是:帮助审稿人在最短时间内理解你的工作的价值。 审稿人不会主动帮你梳理逻辑。他们每个月审大量论文,没有时间去猜你想表达什么。如果你的论文需要”阅读理解”才能看懂贡献,那大概率会被拒。 好的叙事,就是降低审稿人的认知负担。你帮他省时间,他给你好评价。这不是讨好,是专业。 四件事决定你的论文叙事质量 第一,问题要在第一段就点出来。 ...
我每天都在用的 6 个 AI 工具,说说真实体验
标题党文章里动不动就”效率提升 10 倍”,但实际上大部分 AI 工具用下来,体感提升可能也就两三倍——不过这两三倍已经足够改变工作节奏了。 今天不写测评,就说说我自己每天在用的几个工具,好用在哪、坑在哪,一起说。 Skill Create:把重复劳动变成一键执行 这是我觉得最被低估的一个工具。 它干的事很简单:把你已经跑通的工作流程,转化成一个可以复用的 Skill。下次遇到同样的任务,直接调用就行。 我用它干过最实际的一件事:把我每周写研究进展总结的流程做成了一个 Skill。以前每次要花一个多小时回顾这周干了什么、整理成文字,现在基本半小时搞定。 优点: 一次投入,长期受益。适合任何有重复性的工作流程。 坑: 你的工作流本身要先跑通。如果流程本身就是混乱的,Skill 只会把混乱自动化。 Document Skills:处理文档的效率确实高 这个是官方出品的,主要处理 Excel、PPT、PDF 这些文档。 我用得最多的场景是 Excel 数据处理。实验数据整理、格式清洗、批量分析——以前手动搞几个小时的活,现在十几分钟能跑完。PPT 生成我试过几次,能用,但生成出来...
读完 6 个巨富的金钱观,我一个研究生想了很多
最近读了一些关于洛克菲勒、巴菲特、福特、卡内基、比尔·盖茨、马斯克的金钱观。 本来只是随便翻翻,但越看越觉得有意思——不是因为他们有多少钱,而是因为他们对钱的理解,和我们普通人完全不一样。 我一个月奖学金几千块的研究生,聊巨富的金钱观可能有点搞笑。但有些道理跟你有多少钱没关系,跟你怎么看待钱有关。 福特那句话,戳到我了 福特说过:”如果金钱是你获得独立的希望,你将永远也不会得到独立。在这个世界上,一个人所能拥有的唯一真正的安全保障,就是知识、经验和能力的储备。” 这句话让我想了很久。 作为一个研究生,我现在的经济状况就是”基本够用但没有余裕”。以前我会想,等以后赚够了钱就安全了。但福特说的是:钱可以贬值、可以损失、可以被各种意外吃掉,唯一不会被拿走的是你脑子里的东西。 知识、经验、能力——这些才是真正的安全感来源。不会贬值,不会被偷走,而且越用越值钱。 想通这一点之后,我对读研这件事的心态变了。以前觉得读研是延迟赚钱,现在觉得读研就是在投资自己——用两三年时间换一套别人拿不走的能力。这个回报率,比任何理财产品都高。 巴菲特:越早开始越好 巴菲特的核心观点很简单:开始存钱并及...
这么多 AI 工具,我是怎么分工的
我现在每天同时用好几个 AI 工具:Claude Code、Gemini CLI、Kimi、DeepSeek、ChatGPT、OpenClaw…… 刚开始的时候很混乱,什么事都问 ChatGPT,有时候效果好有时候效果差,也说不清为什么。后来慢慢摸出来一个规律:不同的工具有不同的长处,用对了效率翻倍,用错了事倍功半。 今天分享一下我自己的分工方式。不一定适合所有人,但至少是我实际验证过的。 我的分工逻辑 想通一个概念、学一个新东西 → ChatGPT ChatGPT 的知识面最广,解释能力最强。你问它一个你不懂的概念,它能用你能理解的语言讲清楚,还能根据你的追问不断深入。 我读论文遇到不理解的方法时,第一个问的就是它。不是让它帮我读论文,而是让它帮我理解论文背后的原理。 写代码、调 bug → Claude Code / Gemini CLI 写代码这件事,我目前的体感是 Claude Code 和 Gemini 都很强,各有优势。Claude Code 在理解复杂上下文方面更好,Gemini 在快速生成和调试方面效率高。 我的习惯是用 Claude Code 做比较复杂的项...
华罗庚 70 年前说的两句话,我到现在才真正听懂
1956 年,华罗庚在北京大学做了一场演讲。 核心就两句话:聪明在于学习,天才在于积累。 70 年前的道理,今天听起来还是觉得扎心。不是因为道理老了,是因为我们还是没做到。 “他天生就聪明,我比不了” 你是不是也这么想过? 看到别人发了顶会,觉得人家就是聪明。看到别人代码写得快,觉得人家就是有天赋。 华罗庚不同意。 他初中数学并不好,被老师批评过。他后来回忆说:”我小时候并不聪明,只是比别人多用了一些时间。” 他所谓的”多用时间”是什么概念?别人每天学一小时,他学三小时。别人做一道题,他做十道。别人遇到难题跳过去,他反复琢磨到想通为止。别人坚持几个月就放弃了,他坚持了一辈子。 他的”聪明”不是天赋,是时间的累积。 只不过这个过程别人看不到。 天才的真相 华罗庚说:”天才在于积累。” 这句话我以前觉得是鸡汤,最近才真正体会到它的意思。 我从去年开始每天读一篇论文。刚开始很痛苦,一篇 DETR 的论文能啃三天,读完了也说不清楚核心思路。但读到第 30 篇的时候,我发现自己看新论文的速度快了很多——不是因为我变聪明了,而是积累到了一个临界点,很多概念已经不需要重新理解了。 这就是...
如果 70 岁的你给现在的你写一封信
前段时间看到一个问题:如果 70 岁的你能给 20 岁的自己写一封信,你会说什么? 一位 70 岁的长者给出了 5 条建议。每一条都很朴素,但仔细想想,又觉得扎心。 不是什么新道理,但有些道理就是要被戳很多次才能真的听进去。 别老翻过去的账了 你是不是也经常这样:反复回想曾经的失败,后悔当时为什么没做另一个选择,脑子里不断循环”如果当时……”。 心理学上把这叫”反刍思维”。研究表明,每次回想过去的失败,大脑的反应跟你真正经历失败时是一样的——等于你把同一件痛苦的事经历了一百遍。 过去已经发生了,改不了。反复回放不是反思,是自我折磨。 我自己也有过这种阶段。去年两个国赛都拿了三等奖,当时很不甘心,连着好几天都在想”如果那个环节再多准备一下就好了”。后来发现这种想法除了让自己更难受之外,什么都改变不了。 过去是学费,不是包袱。学费交了就交了,背着它走只会更慢。 别提前预支明天的痛苦 担心明天的答辩、担心下个月的论文进度、担心毕业后找不到工作。 但研究数据说,85% 你担心的事永远不会发生。剩下 15% 发生了的,大部分你也能应对。 担心不会改变结果,只会消耗你今天的精力。你在焦...
找对象这件事,我想通了一个标准
前段时间看到一个说法,觉得特别准: 真正厉害的人挑选伴侣,只看一件事——和对方在一起,你是更有能量,还是更疲惫? 不是看对方多好看、多有钱、多优秀。而是看:和这个人在一起之后,你是更自由、更松弛、更有劲头去干事情?还是更压抑、更内耗、更想逃? 这个标准听起来简单,但我觉得它比所有”高价值伴侣清单”都管用。 “对你好”不是决定性因素 很多人找对象的标准是”对我好”。 这当然重要,但问题是——“对你好”是最低要求。任何一个正常人都应该对伴侣好。把最低要求当成核心标准,很容易踩坑。 更大的问题是,恋爱期的”好”可能是表演。有些人在追你的时候送花接送嘘寒问暖,目的达成之后就变了一个人。不是所有的”好”都是真的,有些”好”是有条件的。 “我对你好,但你要听我的。”“我对你好,但你不能让我不高兴。” 这不是爱,是交易。 生命力才是核心标准 我后来觉得,真正重要的判断标准就三个问题: 第一,和这个人相处完,你是更有能量还是更累? 有些人自带能量场,跟他们聊完天你觉得充了电。有些人像一个黑洞,你的精力被源源不断地吸走。 第二,你能不能在这个人面前做真实的自己? 不需要伪装、不需要压抑、不需...
投稿 SCI,我因为漏了一个文件被退回过
辛辛苦苦写了几个月的论文,投出去当天就被退回了。 不是质量问题,是文件不齐。 编辑的回复很客气:”请补充完整后重新提交。”打开投稿系统一看——原来还需要单独上传 Title Page。 就这么一个文件,耽误了将近两周。 后来我才知道,这种事太常见了。据说超过 30% 的 SCI 投稿因为文件不齐被退回。不是论文写得不好,是基本功没做到位。 从那以后我给自己列了一份清单,每次投稿前逐项打钩。今天分享出来,希望你不要踩我踩过的坑。 五类文件,缺一类都可能被退 SCI 投稿的文件大致分五类:核心文件、图表文件、投稿信、审稿人建议、声明文件。 核心文件是入场券,少一张都进不了评审环节。包括正文(Manuscript)、标题页(Title Page)、摘要(Abstract)、关键词(Keywords)。 正文的格式要注意:双倍行距、页码标注、部分期刊还要求行号。这些看起来是小事,但格式不对编辑会直接退回。 标题页是最容易漏的。大多数期刊要求盲审,正文里不能出现作者信息,所以作者姓名、单位、通讯作者邮箱这些要单独放在 Title Page 里上传。我第一次投稿就栽在这里。 摘要一般 1...











