## 683｜吴恩达周末做了个AI小工具，助力科研人员评审优化论文

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这两天，我在X上刷到吴恩达发的一条消息，提到他自己用周末的时间，顺手开发了一个小工具，这还挺让我意外的。咱们总觉得像吴恩达这种级别的AI大神，肯定是泡在实验室里做什么高深研究，动辄就是能改变世界的大项目。可实际上，他遇到一个小痛点，周末就直接动手做个工具解决，简单直接。

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这个工具叫“Stanford Agentic Reviewer”，是一款针对科研论文的智能审阅器，一开始是吴恩达自己用的小工具，后来他的博士生Yixing Jiang做了优化改进。

吴恩达在X上说得很直白，他做这个工具的灵感来自一名学生。这个学生的论文在三年内连续被拒了六次，每次等待反馈都要好几个月。他就想，能不能通过AI来加速这个过程，帮研究人员更快地迭代改进论文。

我把这个工具的截屏和地址放文稿里了，你看了可能会嗤之以鼻，忍不住说句：就这？

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毕竟这段时间，网上太多人分享自己用AI做的炫酷工具，早就见怪不怪了。但咱们回到最朴素的逻辑：任何工具的核心使命，都是帮人快速完成任务。

这个论文审阅器，操作其实就三步：第一步上传论文PDF，第二步填好自己的邮箱，第三步选投稿目标——系统里预设了12个A类顶级学术会议，比如深度学习顶会ICLR、AI圈“世界杯”NeurIPS、计算机视觉第一会议CVPR等等。当用户选了某个具体会议，AI就会照着这个会议以往的审稿风格和要求来工作。提交完之后，你就只用等着邮箱收到反馈意见了。

反馈结果的质量到底怎么样呢？他们拿这个工具在ICLR 2025的审稿数据上做了测试，核心指标测的是斯皮尔曼相关系数。这听起来很专业，其实简单来说，就是衡量两组判断的排序是不是一致的，数值越高越好。结果显示，AI审稿人和人类审稿人之间的相关系数是0.42，而两位人类审稿人之间的相关系数是0.41。也就是说，这个源于周末项目的小工具，AI给出的反馈质量已经接近人类审稿的水平了。

想到这，我突然对“AI时代”这个词有了新的理解。不管是大神还是小白，在这个时代，都不需要洗手更衣、焚香沐浴，郑重其事地“研究AI”，而是遇到问题就直接用它动手解决，这才是当下最该有的姿态。

那吴恩达到底看到了什么痛点？说实话，要形容学术圈的论文投稿，那真是一个词——熬人。爱思唯尔（Elsevier）2025年11月最新发布的调查数据显示，68%的科研人员表示发论文的压力比两三年前更大了。更扎心的是，只有45%的人认为自己拥有安心做研究的时间。你想想看，超过一半的科研人员连安心做研究的时间都没有，还得扛着论文发表的硬性考核压力。

为什么会这样？因为科研人员的时间被严重挤压了。教学任务、报销流程、会议、填表、邮件，这些行政事务占用了他们大量时间。超过一半的受访者表示，科研时间被行政事务侵占，是他们压力的首要来源。

但发表论文又跟科研人员的未来发展前景息息相关，不管是评职称、拿项目还是晋升，都绕不开。哪怕科研人员有时间把论文写出来，又要面对更加折磨人的投稿审稿流程。要知道，具体到投稿流程上，顶级期刊的拒稿率能到80%-90%，普通期刊也在50%以上。你辛辛苦苦写完一篇论文，投出去，然后就是漫长的等待。

这正是吴恩达想解决的核心问题，而吴恩达的解决方式很直接：自己动手做个工具。这个“Agentic Reviewer”的核心功能，就是帮研究人员在正式投稿前获得高质量的审稿意见。它通过检索arXiv的数据来生成有依据的反馈，让你在投稿前就知道论文可能存在什么问题，该往哪个方向改进。

说到这，你可能会想：吴恩达是AI大神，自己做工具当然没问题，咱们普通人哪有这本事？

老实说，这个想法我特别理解，因为很多人对AI的印象还停留在“得学编程”、“得懂算法”、“得有技术背景”，觉得自己没有这些硬技能，就没法用AI解决自己的问题。

但其实AI的门槛，已经低到你可能想象不到的程度了。数据最有说服力，根据中国互联网络信息中心最新发布的报告显示：截至2025年6月，中国的生成式AI用户已经达到5.15亿人，半年时间就增长了2.66亿，生成式人工智能普及率达36.5%。更直观的案例是，我现在每周带一群小学生上AI课，他们完全不懂编程、不懂算法，照样能通过豆包这类工具，写出一些小游戏和小工具。

为什么门槛降低了？因为现在的AI工具，真的是“会说话就能用”。

你看现在AI工具的功能：支持语音交互、不用打字，直接对着工具说需求就行；还有AI生成提示词、一键优化这些功能，哪怕你不知道怎么组织语言，工具也能帮你理顺。这些设计能让不同年龄段、不同学历的用户都能轻松上手。你不需要懂代码，不需要懂算法，只需要把你的需求说清楚，AI就能帮你搞定。

而且，在实践中学AI，反而比系统学习更有效。学术研究已经证明了这一点，叫“干中学效应”。说白了，就像学游泳不能只在岸上看教程，得下水扑腾；学做菜不能只看菜谱，得自己炒几个菜。你边用边学，学得比坐在课堂里听课快得多。

说到这里，我看到网上有人在吐槽吴恩达的这个论文评审工具，说自己试了一下，发现它对AI领域的论文反馈挺好，但如果超出了AI的范畴，比如生物领域，就表现得没那么好。

老实说，看到这种吐槽，我的第一反应是：这才是机会所在啊。

因为吐槽是最简单的，但也是最没用的。你想想，吴恩达本身就是研究AI的，生物专业学生的痛点他根本没体会，自然不会特意做个工具解决生物领域的问题。但如果你是生物专业的学生，你完全可以直接参考吴恩达的这个小工具，花一两天时间，和AI一起做一个生物研究方面的论文评审工具，这样就能解决自己的问题，也比吐槽更管用。

而这就是我今天想和你分享的核心：AI时代，动手能力比吐槽能力更重要。

你自己的痛点，就是你最好的AI老师。不用等着别人来帮你解决问题，也不用抱怨现有工具不够贴合需求——带着你的痛点去用AI，在一步步解决问题的过程中，你自然就学会了怎么用AI，怎么让它为自己所用。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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