用 Codex 辅助写论文 Introduction 的心得

分享一下最近用 AI 辅助写论文的一点心得，先讲 Introduction。 这次工作打算尝试 Nature Machine Intelligence，所以整体是对标 NMI 来写。我觉得 AI 生成的东西不能直接用，但作为初稿和思路整理，确实有帮助，后面还是要自己慢慢打磨。 我的过程大概是这样： 1. 先在 Codex 里安装 academic-writing-agents。因为下游测试和 Results 基本已经跑完了，我就直接在项目文件夹里建了一个 Codex 项目，把已有 manuscript、实验结果和文献位置都放进去。 2. 然后用 research agents 调研 NMI、NCS 和一些相关会议论文。我自己做实验的时候也看过不少文献，所以这里不是让它凭空写，而是让它结合材料分析：我们这个工作的 story 到底是什么？related work、novelty、gap、positioning 分别该怎么讲？这一步我觉得挺有用。AI 给的判断不能直接信，但它可以反复挑战你的思路。结合自己的判断来回聊几轮，能得到一个还不错的写作方向。 3. 接着让 Codex 分析 NMI 的 scope。结合我自己的理解，NMI 的 story 相对比较直白：一个明确的 AI/ML 系统缺口，一套可复用方法，大规模或多任务验证，再加一个非本领域读者也能理解的实际用途。NCS 可能更偏方法一些，个人拙见，也欢迎大家分享看法。 4. 然后继续分析 NMI Introduction 的写法：第一段怎么进入问题？related work 怎么压缩成 gap？方法是怎么自然出现的？段落之间是怎么接上的？ 5. 最后让 Codex 先写 blueprint，不急着写全文。先看每一段的逻辑是不是顺，再结合自己的想法改几轮，基本就能形成 Introduction 初稿。 整体感受是：AI 比较适合帮我整理材料、挑战 story、搭 blueprint。但 novelty 是否站得住、claim 有没有夸大、哪些句子能不能用，还是要自己判断。 后续再分享 Results 部分的写法，以及实验图表怎么画～ #科研人的日常 #论文写作 #sci #学术论文 #codex #大模型