阻碍科研进步最大的绊脚石是什么？怎么提速写论文的过程？如何利用好人工智能？以下是博主在一次公开报告上的经验分享。
当我们学习一个新的软件的时候，比如visio，接触知识边缘的人习惯性的会去网上搜集教程，然后按照网上的系统教程一步一步学，而掌握核心知识的人则会选择直接上手。两者的区别是学习的速度和深度不一样，这就决定了他们在有限的时间内收益是不一样的，最重要的是边缘人在将学到的东西应用到自身的时候有很大的困难。
所以我总结的关于多数研究生甚至博士生都存在的一个困局（针对边缘人）：
1、在有限的时间内，他们学到的东西和质量远远不如核心人，核心人会节省出更多的时间去学习新的东西，这就是为什么优秀的人会以变态的速度成长。
2、边缘人会承认核心人的优秀，但似乎都羞于向核心人学习和靠拢。
3、边缘人都喜欢在边缘徘徊，都习惯性地想要通过网络解决自己的问题，而不是向核心人请教。
4、真正的技能不是从网上获得的，这就是为什么所有的学生用的同一个网络却有等级之分，往往核心人都聚集在优秀的高校和实验室，学习他们的经验才是打破困局的不二之选。
核心思想：学习核心人的学习方法
02 如何利用核心人的学习方法写论文？
讲一些跟网上不一样的，论文速成的方法。先看一下论文的产出过程，以及能提速和难提速的过程。
1）有一批有价值的数据（难提速）
真有一批有价值的数据（大部分情况）
老数据的深度挖掘形成新的数据
举个例子：
当做完一个仿真，有限元除了应力位移外还有什么数据是有用的？好像也就这两种数据形式了，过程和收益是不对等的。
当看到相关文献描述了应力和生长的关系，而目前还没有相关论文去定量计算这个过程的时候，我找到了突破点，相当于数据的二次挖掘，在此基础上形成了一个章节的内容
要明白一个道理：摆在眼前的数据谁都能说出个12345，但是数据背后的故事和联系是更值得去发现的，这需要时刻保持敏锐。
2）数据到图（能提速）
很多人觉得画图难的原因之一是确实不会
之二是确实画不出好看的图
提速的方法就是，我给你们模板，你们照着画，画多了自然就会了，靠自己提高太难了，质量是绝对可以保障的。
3）围绕图形成解释文字（材料方法、结果）（能提速）
找一篇最相关的论文，他们材料方法写了什么东西，你就写什么东西，把里面的参数改成自己的即可，在多次审稿意见的要求下，慢慢形成完善的内容。
结果最容易写，你自己做的东西写起来很快。
4）查相关文献写引言（难提速）
因为我们是先有的数据后营造背景，由果到因这一步比较难
背景不是从无到有营造的，处理数据之前会有一个模糊的背景，只是没有细节化的线索
最多看十几篇文献，就能把故事的脉络了解清楚，然后按照一定的结构把文字写出来。也可以用Kimi自动读文献，更快地获取大量文献内容。
5）形成中文初稿（能提速）
用Chatgpt把自己写过的话改成通顺且逻辑清楚的语言，以前我的想法是用这种工具会弱化自己的思考，但是现在人工智能发育很快，不跟进时代的话反而腐朽了。
Chatgpt能够避开信息泛滥，具有最好的搜索效果。
6）检查无误后形成英文（能提速）
为什么有的人推荐直接写英文呢？这样做的好处是能避免机翻造成的中式英语问题，这样做的坏处是修改和理解难，不容易缕清思路。
对于新手，还是建议留一个中文的底过渡一下，利用Chatgpt可以很大程度上避免语法和中式英语问题，建议翻译后把翻译的内容手打到电脑上，不要复制粘贴，这样能强化记忆一些知识点。
03 我写论文的过程
当我研究脊柱应力与生长关系时，看到其他论文利用Matlab程序实现了医学影像的半自动测量，但是论文并没有分享具体的程序代码。
通过询问Chatgpt，它告诉我，有了这些数据我需要进行怎样的处理，需要用到哪些统计学方法。
我又把我想实现的操作告诉它，让它帮我写一个matlab代码，它竟然真的写出来了，我很确信，用的这个代码与文献作者的相同。
有了基础代码以后，需要对代码进行改进，实现个性化要求。
如果说写代码有点基础的话，那统计学分析可真的是啥都不会了，于是疯狂在网上查资料，如何在SPSS中操作，不同的统计学方法有什么区别，边处理数据边学统计学，用了大概两天时间，搞定数据分析。
基本上一看数据我就知道要画成什么样的图，所以在数据到图的过程中没有卡壳。
总的来说，只要平时积累得多，看文献看得多，对自己的课题足够敏感，做科研写文章就会有一种柳暗花明又一村的感觉。
或许会有人问：
我为什么正好有那么多数据？
我为什么正好会写代码？
我为什么学习新的事物学习的很快，应用的很快？
我为什么一次就能把图画得很好看？
所有的都不是偶然
我不断地写公众号内容
我不断地帮别人看论文、画图
不断地帮别人解决各种程序问题
所有的都是积累的结果
04 总结
写论文的建议
按照正确的过程去写，能提速的部分一定要去请教，打破信息差
建议多看一下我写的公众号内容，真的很全面
写论文一定要有足够的执行效率，认准了一件事就要高效率地解决
搞科研的建议
不要虚度时光，找到自己感兴趣的技能，没有就选择你必须要学会的技能，去深入锻炼
如果你任何东西都需要人教，需要人点拨，那你的学习方法是肯定存在问题的，因为真正厉害的人都是在教别人怎么做，这样的人能量溢出，我也希望你们成为这样的人
每天都要有可以量化的提高，量化就会有产出，画了一幅图，解决了一个具体的问题都是产出，用这个标准衡量你们每天是否在虚度时光。
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