我是好东西

爱看帅哥美女，偶尔也学习！

[Dr. Sezen Arslan @sezenalsra]

Türkiye’de akademi camiası henüz pek bilmiyor ama Elsevier sessiz sedasız dev bir şey yapmış: LeapSpace.

Makale ve tez yazarken uydurma kaynak sunmayan, arkasına koskoca Scopus ekosistemini alan bu araç, literatür taraması ve tartışma bölümü yazma sürecini baya baya kolaylaştırıyor.

Şu anda 14 günlük deneme sürümü açık. Tez/makale yazanlar kaçırmadan bir bakın derim. İlk keşfedenlerden neden olmayasınız?

https://t.co/wVGkwyjh0T

Ama tabii, yapay zeka araştırmacının yerini almaz. Son kontrol, yorum ve bilimsel muhakeme her zaman size ait.

📍Bu paylaşımım hesabımdaki diğer yapay zekâ araçları tanıtımında olduğu gibi, herhangi bir sponsorluk ya da ticari bir işbirliği değildir. Sadece bizzat deneyimlediğim akademik verimliliği artırdığına inandığım araçları araştırmacılara yol gösterme niyetiyle paylaşmaktayım.

[半吊子程序猿大铭 @CoderDaMing]

中国开源了一个花生大小的OCR，能一次性解析整个100页PDF。

叫'Unlimited-OCR'。仅3B参数。本地运行。

其他OCR工具都是逐页切割文档，容易丢失上下文。这个一次性读取整个文档。

→ 单次'长视野'解析（32K上下文窗口）
→ ���箱即用多语言支持
→ 标准基准测试93%准确率（+6超基线）
→ 40页以上<0.11错误率
→ 100%本地运行
→ 支持Transformers、vLLM、SGLang、Docker、Ollama、llama.cpp

传统云端OCR（Textract、Google Vision、Azure）成本1.5-15美元/千页。

这个在你的机器上运行。永久免费。

百度开发它来推进'DeepSeek-OCR'。已在HuggingFace获190万次下载，多数人还不知道它。

100%开源。

[Amto @XAMTO_AI]

面试前摸清公司底细，天眼查方便但想看完整信息得付费，自己手动搜又太费时间。

Agentic Company Researcher这个开源工具能帮你省掉这些麻烦。输入公司名称，一键就能生成一份结构清晰、信息密度高的研究报告，拿去准备面试完全够用。

它的工作方式是多智能体分工协作，几个AI各司其职，从官网、新闻、财报这些渠道自动扒资料，然后通过Gemini和ChatGPT两个模���配合做筛选、归纳、整合。

试了��搜一家做AI工具的公司，几分钟就出了份完整报告，业务方向、融资轮次、竞品格局、近期动态全有，直接导出存本地了。
用Tavily来过滤噪音保证信息质量，前端实时显示进度不用干等，报告还能直接下载。不错不错

https://t.co/UABs75aivW

[Samet Karakaş @sametkarakastr]

Bence bu, akademik makale okumayı gerçekten değiştirebilecek işlerden biri.

GPT-5.6 Sol, tek seferde bir arXiv makalesini alıp çalışan, kodu incelenebilen ve sonuçları etkileşimli biçimde deneyebileceğiniz bir Marimo notebook’a dönüştürüyor.

Yani yalnızca makaleyi özetlemiyor; deneyleri yeniden kuruyor, görselleştiriyor ve mümkün olduğunda hafif bir örneği sıfırdan çalıştırıyor.

Özellikle yorumlanabilirlik, inference engineering, ajan sistemleri ve benchmark çalışmalarında bir makaleyi saatlerce pasif biçimde okumak yerine doğrudan kurcalayarak anlamak mümkün hâle geliyor.

Bir makalenin bağlantısını verip kısa süre içinde oynanabilir bir araştırma ortamına dönüştürebilmek gerçekten muazzam.

[小奇说 @xingbugengming]

自从Codex昨天的大更新后，我推荐四个必装插件，能给到夯中夯

1️⃣Template Creator：简称skill生成器，你可以把你的工作流用它进行整合复盘，制作成可复用的skill

2️⃣Computer Use：解放双手！Codex可以直接接管你的电脑，伟大无需多言

3️⃣Github：无论是让Codex下载Github上的开源软件还是将文件上传到Github上，都非常easy。在Github上看到有用的skill，直接把Github的链接甩给Codex即可

4️⃣Sites：如果说你受不了Cloudflare或者是Vrecel部署网站，那么Sites一键部署可以省去你非常多的麻烦

[Geek Lite @QingQ77]

用于国家自然科学基金申请书初稿结构化诊断的 Agent Skill，帮申请人找逻辑断点并给出可执行的修改清单。

https://t.co/qOsqxLnDGJ

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

给朋友发几个 GB 的大文件，网盘经常卡在龟速上传，还得对方专门登录下载。

AlterSend 这个开源工具，主打设备之间直接传文件，不经过任何云端服务器中转。

全程点对点加密传输，不限文件大小，电脑端和手机端都有客户端。

GitHub：https://t.co/iBZ2tl6Qz2

配对过一次的设备，以后传文件不用再扫码验证，直接选中就发。

经常要甩大文件给别人、又嫌网盘慢的朋友，这个可以留着备用。

[Mohammed Ashour @Dr_Ashour93]

طلاب الدكتوراه - أي مجلة ستقبل ورقتك البحثية؟ اكتشف ذلك باستخدام 3 خطوات بسيطة.
1. اذهب إلى https://t.co/35jf6bRQeK
2. قم برفع ورقتك البحثية
3. 𝐑𝐞𝐯𝐢𝐞𝐰-𝐢𝐭 سيقترح 10 مجلات الأكثر صلة. هذه المجلات من المحتمل أن تقبل ورقتك البحثية.

[Akademik Yapay Zeka @AkademikYZeka]

1/
Araştırmacılar için Elsevier’in yeni AI aracı: LeapSpace Adres: https://t.co/vKag1WbPvM Scopus + milyonlarca hakemli makaleye dayanan, bilimsel araştırma odaklı bir AI workspace. Kısaca: Güvenilir kaynaklarla çalışan “akıllı araştırma asistanı”.
2/ devam →

[徐跑跑 @xupaopaogm]

冷知识：闲鱼进货是从这里来的

https://t.co/6e9yAjY64Q

[Xudong Han @Xudong07452910]

现在很多人聊 Research Agent，最容易想象的画面是：

给它一堆论文，让它自己想一个新 idea。

但这篇论文提醒我一个很关键的问题：

idea 的质量，很多时候取决于它有没有被放回真实的文献脉络里。

论文提出了一个系统，叫 ResearchStudio-Idea。它的目标是把 ML 研究里常见的 idea 生成方式，整理成可以复用的 skill。

它主要包含三个部分：Paper-Search 负责找相关论文，Scoop-Check 负责检查 novelty claim 有没有撞车，IdeaSpark 负责真正生成研究想法。

最核心��是 IdeaSpark。

作者分析了 2021–2025 年 ICLR、ICML、NeurIPS 的 1,947 篇论文，从里面抽出 31 个 ideation sub-pattern，最后整理成 15 个可复用的 research ideation patterns。

这些 pattern 更像是研究经验的压缩：什么场景适合用，通常解决什么 bottleneck，和已有方法怎么拉开差异，过去哪些论文用过类似思路。

实验结果也比较直接。

在 100 个 ICLR 2026 Oral seeds 上，IdeaSpark 的 idea quality 得到 3.87/4，并且在 88 个 seed 上排名第一。相比之下，裸模型直接生成 idea 的效果明显弱很多。

论文里还有一个很有意思的现象：

GPT-5.5 bare 的 novelty 分数最高，但 quality 最低。

这说明一个问题：看起来「新」的 idea，不一定是好的 idea。很多时候只是因为它太泛、太空，所以不容易和已有工作直接撞上。

这篇最有意思的地方在于，它把 Research Agent 的重点从「多生成几个想法」，推进到了「把想法生成变成一套可复用的研究技能」。

未来真正有用的 Research Agent，可能会越来越依赖这种 skill library。它需要读更多论文，也需要把证据、瓶颈、已有方法和风险放在同一个框架里考虑。

AI 科研的下一步，可能会从「更会幻想」走向「更会沿着真实研究脉络提出问题」。

📎 arxiv: https://t.co/azmsDtFhv1

[خطة البحث @res_plan2]

#لكل_باحث_وباحثة

منصّة https://t.co/IPM0DIHMz1 هي أداة ذكاء اصطناعي مخصّصة للبحث العلمي وليست شات عام مثل شات GPT. تركيزها الأساسي: مساعدتك في مراجعة الأدبيات (Literature Review) والبحث في الأوراق العلمية بطريقة أسرع وأذكى.👇👇

[智见AI-大鹏 @zjp1997720]

【摁头推荐的PPT skill】
😱卧槽兄弟们，我找到最牛逼的PPT skill了！

碾压式的领先市面所以PPT skill，PPT master原地失去王位～
本来做PPT狗屎一样的Codex（PPT-master也无法拯救），用上这个skill都能做出非常高级的PPT，而且可以二次编辑！
转发起来，好东西必须让大家一起用！
仓库地址：https://t.co/QMhTCi9maw

[Xudong Han @Xudong07452910]

现在很多人聊 Research Agent，默认期待是：

读论文、找 gap、想 idea、做实验、写 paper。

但耶鲁大学的这篇论文问了一个更深入的问题：

LLM 生成的研究想法，和人类研究者真正做出来的 paper idea，差距到底在哪里？

论文的核心概念叫 research taste，可以理解成「研究品味」：你通常会发现什么样的问题，用什么方式把它变成一个 contribution。

它的实验设计挺巧。

作者从真实论文里抽取 human idea，再反推 4 到 8 篇最可能启��这个 idea 的 prior works。然后把这些 prior works 的标题和摘要给 LLM，让模型在同样的文献上下文里生成一个新的 research idea。

这样比较的重点，就从「单个 idea 看起来新不新」推进到「一批 idea 的分布像不像人类研究者」。

论文一共用了 11,683 个 human ideas，覆盖 ML 会议论文和 Nature Communications 里的自然科学论文；模型包括 Claude、Gemini、GPT、Qwen、DeepSeek 等 9 个设置。

结果很有意思：人类 idea 的分布明显更宽。

在人类论文里，只有 12.1% 的 idea 属于 bridge opportunity，也就是把不同文献、方法或证据流连接起来。

但在 LLM 生成的 idea 里，这个比例变成了 47.1% 到 64.2%。

方法层面也类似。

人类论文里，synthesis / unification 只占 5.1%；LLM 这里是 22.5% 到 38.7%。

简单说，模型很喜欢把研究问题理解成：

这里有两个东西，可以把它们整合一下。

论文还发现，给模型更多上下文也没有明显解决这个问题。full-paper context 版本没有让分布更接近人类；开启 thinking mode 甚至可能让模型更强化这种 bridge-and-synthesis 倾向。

这篇最有意思的地方在于，它没有简单说 LLM idea 好或不好，而是指出了一个更隐蔽的问题：

LLM 可以生成很多看起���合理的研究想法，但这些想法的类型可能高度集中。

这对 AI for Science 和 Research Agent 很关键。

对于真正强的 Research Agent，难点在于能不能形成更宽的 problem-finding 能力：发现 failure、识别机制、提出测量工具、构造系统、修改局部假设，而不总是回到「整合两个已有东西」这条安全路径。

自动科研如果缺少这种多样性，最后可能会变成一种很流畅的同质化机器。

📎 arxiv: https://t.co/GrrulIuJrF

[عبدالله محمد الجدعاني @Abdullhaljedani]

لطلاب الماجستير والدكتوراه ||

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[GitHubDaily @GitHub_Daily]

AI-research-feedback，一个给 Claude Code 用的学术审稿技能。

核心能同时跑六个审稿智能体，分别盯语法、前后一致性、公式、图表和论证漏洞。

还能指定 QJE、AER 这类期刊，模拟对应审稿人的挑剔程度，最后合成一份结构化审稿报告。

GitHub：https://t.co/4GYilYO4KC

除了完整审稿，还有轻量快查版、论文和代码一致性检查、基金申请书审阅。

一条 curl 命令就装好，可直接读 LaTeX 源文件来审，经济、金融方向的期刊也支持��

[Geek Lite @QingQ77]

将学术论文 PDF 自动转化为幻灯片、海报、项目主页、小红书笔记或微信公众号文章

https://t.co/d7PyaRYWlN

一个 Claude Code 技能包，给一篇论文 PDF，它能自动生成 5 种宣传物料：PPT 幻灯片、学术海报、项目主页、小红书笔记、公众号文章。解析论文靠 MinerU，每个技能独立文件夹可以自动触发。浙江大学 AI4GC Lab 做的。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想申请技术专利但在交底书时，要画系统框图和流程图，还得改 Word 文档，颇为麻烦。

在 GitHub 上看到「中国专利.skill」这个 Claude Code 技能，把从项目文档到专利交底书成稿的整个流程跑通了。

自动扫描项目文档和代码挖专利点，还能联网国知局公布公告站做查新对比，避开和已有专利撞车。

GitHub：https://t.co/9VrYZ3wY3V

产出的交底书带系统框图和流程图，脱敏后直接出 Word，方便转给代理人修改。

补材料或纠错也不用推倒重写，���在原稿基础上迭代追加。

适合手里有技术方案、又不想在写交底书上耗太多时间的开发者。