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  3. 烦恼，关于AI agent下的科研现状，以及科研小白如何才能上手找到深入问题获得有价值的idea？

烦恼，关于AI agent下的科研现状，以及科研小白如何才能上手找到深入问题获得有价值的idea？

Yaqilin 2026-07-17 18:52 1

楼主现在是一名即将读研的临床学生，做科研做过一点生物信息学相关的数据分析，断断续续忙了半年多了，因为自身没有训练过成熟的代码训练（现在agent可能对于我们这种非开发的研究也没什么必要了），只会读一点简单的R和python的代码，现在自己看的也少了报错交给llm了，客观感觉现在不断进展的agent就会取代掉大多数的数据分析，医学研究可能也就只有劳动密集型的跑蛋白养老鼠这种不动脑的了，codex的skill用过但是暂时不能达到发表的水平，和Token也烧了三四百块了，感觉自己只是在浪费钱，因为分析数据其实也不涉及创新难度也不能和那些nature mothods或者biotechonoloy这些专门研究开发方法学的期刊相比，目前感觉这种开发才是能发高影响因子的创新，不然的话就哪怕生物学实验做的怎么严密其实很多时候也即是在堆工作量，看得多了也差不多，可能难点就是怎么选一个新的分子。


毫无疑问的是AI agent的发展 虽然现在还不能做到完全取代 但是取代也就是近两三年的事情了，都说以后这种科研重要的不是你的方法学或者你会怎么写代码 而是说你的科研品味 或者是你的idea的新颖性这种话，但是这些东西又该怎么培养呢？有些厉害的博士生会说看一些顶刊文献经常全是问题idea很多做不完写不完之类的sci发一堆，那怎么才能达到这种深入程度的了解和第一性原理 有自己能独立发现问题的程度呢？

做临床研究那么你统计学就必须熟练应用可以实战，那具体来说这种我又要怎么补充基础呢？做基础研究的分析或者公共数据库的分析，我现在有一篇快结束的公共数据库分析的，还在调整内容也没什么效率，因为还没正式入组所以师兄也比较放养大家都有自己的事情做，发不发的了就是我自己的问题，现在组图和写作选刊什么的都是我自己想然后有情况了再和师兄商量，adobe illustrator也不是很会用，现在整个人的状态就是非常烦恼的在宿舍摆烂，越发不出来越不好发，怎么才好，佬们有没有什么经验之谈

最新回复 (4)
  • Yaqilin 楼主 07-17 18:54
    1楼

    欢迎临床或者生物信息学相关的佬或者是科研经验丰富学习方法好执行力强的佬都来交流一下，这种困境怎么才能解决呢

  • Beyfish 07-17 19:11
    2楼

    我是临床心理学领域的，分享一下我目前的使用情况，也不一定对。

    搜索、下载文献主要用 scansci-pdf 和 l 站某个大佬开发的 paper-search。选刊用 l 站某个大佬开发的 letpub skill。审查稿件和研究设计问题等用的 academic-research-suite，这个有 codex 和 Claude code 两个版本，可能不同 harness 需要针对性适配，一般会两个 agent 并行工作。

    关于选题、数据挖掘等是自己各种测试等搭建了一个针对自己学科研究方向的 agent，在导师的项目计划书等的文件上让它联动调用以上所有的 cli、mcp、skill 进行深度调研，然后再人工判断。找到某个题目以后再不断的和 ai 进行 brainstorming。

    大概这样用公共数据库挖掘了两个课题，数据跑完以后我小导说这个课题还行可以做。但是具体还没有投稿。

    以上仅供参考。

  • Yaqilin 楼主 07-17 19:51
    3楼

    好的谢谢佬了，你能力好强方法也很成熟，那我想问公共数据所需要的统计分析学习以及自己分析的能力这一点是怎么补充的呢，自己对于AI的能力有纠错能力吗？以及如何建立针对自己研究方向的agent呢？

  • Beyfish 07-18 00:02
    4楼

    对于一个新领域/新方法/新数据进行学习的最好方法就是模仿。我本科是学计算机的，所以会在研究生阶段科研中有一点工程思维。先跑起来再迭代，先完成再完善再完美。关于具体应该使用什么方法，你可以自己做一个workflow让ai去检索顶刊/学界内普遍比较认可、达成共识的分析方法，在这些被验证了的、达成共识的、前人的基础上再与AI进行讨论和微调。其他的部分一句两句说不清楚，主要还是一个重在尝试不断迭代，跑出符合你元认知的工作流。因为要不断迭代，所以做好版本管理很重要。

* 帖子来源Linux.do
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