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[科技]如何看待FARS批量制造100篇论文？ |
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FARS（全自动研究系统）已运行228:28:33，累计生产研究论文100篇。这将会对学术圈有多大冲击？ ?? FARS官网：Analemma ?? … |
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科研论文已经大幅贬值，这已经是不可争议的事实。短期内，有一定收入的科研人之间比拼的一个重要指标是谁单位时间烧的token多；没有经济能力的硕博生之间比拼的一个重要指标是谁会白嫖各种ai，谁玩ai玩的好，玩的6。 事实上在FARS出来之前，去年的时候，有灵性的科研人大都明白善用各类ai，已经可以实现全流程的vibe research了（这里谈的更多是面向发表的vibe research）：查文献有google research出的google实验室；科研绘图有nano banana；编程有claude code，cursor，windsurf，kiro，codex，gemini；想idea以及帮忙英文学术撰写可以用去年的gemini 3.0 pro，gpt，claude，然后快速写完初稿，直接扔到吴恩达的stanford paper review系统里让ai给审稿意见（最好是人工对stanford paper review展开ddos攻击，这个系统给的意见相当专业），根据审稿意见修改初稿，在stanford paper review里拿到大修意见后就可以准备投递了，然后根据小红书的情报进行选刊，投递，返修，发表。作为学生来讲没什么经济能力，要学会白嫖，去年gpt搞美国大兵认证的时候参加一下这个优惠活动可以领到一年免费用gpt 5.2的机会，gemini的学生认证也可以在应用端免费用一年的gemini 3.1 pro（虽然这个可能不是满血版的，满血版的在ai studio，今年开过年之后ai studio开始每日限额了，即使这样绑信用卡还能领300刀credits，能用很久）；claude的话有条件上claude code，经济拮据走kiro号池，一个月50块人民币爽用claude sonnet 4.5。但凡是搞计算机科学的大部分方向的学生，只要能够找到足够数量的相关领域开源github仓库（主要是给ai rag，快速把脚手架搭起来），并且熟练掌握上述ai的使用，给你3个月时间，你不把主要结果做出来我直接吃（3个月都多了说实话）。所以FARS只是把这些功能做的更集成了，更优了，FARS这个新闻出来的时候我确实没那么奇怪，只是长舒一口气，终于有vibe reseaech的新闻爆出来了。 今后的科研评价指标，应该逐渐趋向做出有意义的产品，解决有价值的问题，在市场上赚到可观的收益，这样的科研才是有意义的科研。 在此奉劝诸位硕博生用最小代价满足毕业条件，再数论文篇数，再搞期刊鄙视链是纯粹的虚度时光与自我欺骗。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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刷小红书刷到了这玩意，据说生成的论文iclr平均分数还能有5分，有点兴奋加焦虑，我还以为ai技术忽然有了什么终极飞跃马上就可以自我迭代了。。。 然后去gitlab上翻阅了十几篇，哦握草这顶天了不就ei水平么，怎么给到这分数的，仔细一看哦原来分数也是ai给的。。。牛逼 这让我有了似曾相识的感觉，一年前sakana好像也搞了自动生成论文agent,也是碰瓷了iclr，说生成的论文中了iclr，结果其实只是中了workshop。。。 反正从我个人的感觉来看，我没觉得fars和之前sakana那个有明显提升，现在的这些宣传真的有点浮躁了，ai自动科研前景是很好的，但这条路也显而易见的很棘手，应该沉下气来脚踏实地做好工作，而不是一直花心思去过度宣传制造焦虑。 |
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唯帽子论笑嘻嘻了，以前靠黑手套拿到了白帽子的，以后就统统都洗白了，终于可以睡个安稳觉了。 还没拿到帽子的以后更难拿帽子了，底层科研民工将再无出头之日。 唯一的活路就是赶在学术大通胀彻底引爆前，在教育部和基金委的评价体系反应过来前，搞一票大的，抢一顶帽子。 别笑现在的 AI，更别去和 AI 比进步速度。 从 0 到 1 很难，但是从 1 到 100 只是时间问题，这个窗口期没几个月的。 FARS 产出一篇像模像样的短论文平均不到 3 个小时，以后还会更快。 你 3 小时读的完一篇论文吗你？ 我用 AI 辅助我也读不完，读完也来不及理解，更没法评估。 所以说，现在阅读和评估论文的成本已经反超了生产它的成本。 这就带来一个悖论，过去你实力过硬，完全不怎么需要宣传，高质量的论文会自动带来声望。 研究者只要把成果发表在顶级期刊上，自有同行会仔细研读引用，声望自然而然就有了。 但现在，因果关系完全倒置了。 如果你没有声望，你的高质量研究根本就不会进入任何人的视野。 你的论文会被淹没在每天数以千计格式完美的 AI 泔水里。 旧的评价体系完全失效，人类的信任机制立马就会退化到最原始的阶段。 我信任这篇论文，是因为我认识或者听说过这个作者，或者我看大家都在讨论他。 同行会不会点你的论文，和你摘要写的好不好，内容是不是新颖已经完全无关了。 只会因为你的推文获得了 114514 个点赞，业界大牛在社交媒体上提到了你的作品，知乎、Hacker New 和 Reddit 在热议这篇论文。 注意，不是你质量高所以被热议，是你热议才会被人发现质量真高。 酒香也怕巷子深，你过去再怎么看不起营销，现在你也不得不去学了。 你必须学会在 X 上发精美的 Thread，在知乎、小红书自个儿给自个儿解读。 必须在 GitHub 上开源代码，写一份极其详尽的 README 文档，最好再录制一些教程教学。 甚至还要主动联系一些具有影响力的科技媒体和 KOL 给你转发、背书。 否则，除了爬虫，没有人会看你的标题一眼。 虽然非常的政治不正确，但是搞科研前你得先活下来。 旧的评价指标迟早要崩盘，现在就是打一个时间差。 没有经济能力的，去白嫖，去薅各种教育版、试用版的羊毛。 有预算的，直接上满血版的 Deep Research，用最顶级的 Agent 集群。 论文是不值钱，但论文现在还能换来职称、编制、学位。 趁着旧体系还没倒塌，赶紧拿着你那些没有灵魂的论文，去把该拿的学位拿到，去把能占的坑占住，去把能申的项目经费搞到手。 别罪恶不罪恶的了，历史是由胜利者书写的，活了下来才有资格定义什么叫正确。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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最近好几个朋友给我转了FARS已经持续三百多个小时的纯AI造学术论文的直播，从idea到plan到experiment到writing，有的欣喜有的恐惧，我刚好一直处在“ai恰到好处地帮我学习和工作 ”和“又在差不多什么都能帮我最后岂不是直接替代我”的这条fine line之间来回摆动。直到一句话让我豁然开朗【体系在系统性地惩罚探索】，在我20年读研之前，至少语言学的风就在往量化刮，期刊也可能确实在有意无意地欢迎实证研究，因为数据可验证可复现，可量化优劣，没那么模棱两可。 回到FARS三百多个小时的直播，2个小时就是一篇高水准文章（高水准的定义不是我说的，吴恩达团队的审稿系统呈现的数据），背后一百多张显卡的算力，每篇文章平均一千美元，贵吗，不贵，为了效率和职称，性价比很高，但是适用于所有学科吗？ 我真做了统计，聚焦点都是AI 领域内数据充足、实验可复现、成果可量化的方向，核心是大模型 / 强化学习 / 架构 / 评估等工程化、可规模化验证的子领域，这些方向的共性，很明显，数据开源 / 易生成、实验可代码化、结果可量化、论文可快速产出。那回答这个问题，适用于所有学科吗？我不敢说明天，反正今天还不太适合我现在的学科，为什么，因为我现在的项目用的就是代码极强的claudecode，我不计开销地用agent，结果我还是每天加班，一个礼拜也只有一点点推进，甚至时不时参数过大过小，几天训练直接从头来过。 但是核心问题已经不只是ai能不能适用于所有学科然后取代人类学论文了，而是升级到更哲学层面的“体系在系统性地惩罚探索”，因为探索是长时的 是静默的 是跟不上项目申请周期和职称评定的，探索本身已经开始系统性地危及生存。所以数据多的学科门庭若市，没有数据的学科赶紧拉着带数据的学科一起合作，最后的现状就是所有学科都在疯狂寻找懂计算机懂AI懂学科融合的人才。但是我又发现了问题，至少在中国，计算机学院的大佬们不愿意和别的学科合作，我很久都不知道为什么。 后来终于有个计算机博士朋友几句话给我讲明白了，最大的矛盾在哪，别的学科拼了老大劲做的文章，在计算机领域没有任何创新点，这份简历对他一点意义都没有。而就算文科团队里招聘一些计算机方向的学生，没有高维度的学术训练和多学科了解，在团队里也只能做一个水手而不是船长，哪怕强如RTX5090接在主机是Macbook上，性能还是一点发挥不出来，而从水手跨越到船长，可能就是一整个博士生涯的长度。 当 AI 能轻松搞定所有可量化、可规模化的学术产出，剩下的那些不可量化、不可速成、甚至可能徒劳无功的探索，会不会最终变成无人问津的孤岛？而我们这些还在孤岛里跋涉的人，又该守住什么？ 毕竟，RTX 5090 的意义从来不是适配一个不兼容的系统，而学术的意义，也从来不是迎合一套只看效率的评价体系。 |
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26年开年的三个标志事件，都是应用层的东西，应该用统一的视角来看 cursor官方用智能体集群搓出来浏览器 claude官方用智能体集群搓出来编译器 复旦团队FARS尝试全自动化深度学习科研 虽然质量存在争议，但重点是看趋势。类似的想法24年就有，前两年做不了的，现在勉强能做了。归根结底是单体agentic能力突破了某个阈值，同时也说明agent数量是一个有效scaling维度 openclaw爆火体现的是另一方面，有些事模型本身已经能做了，做的不赖，只是我们还不敢给它权限 |
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