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多篇论文的审稿报告模式化，竟然出自一个“审稿工厂”

10月23日发布于medRxiv的一篇预印本文章中，学术侦探Dorothy Bishop、René Aquarius和Maria Ángeles Oviedo-García表示，他们在某篇同行评审中发现了"模板化"的审稿意见，进而顺藤摸瓜发现了一个"审稿工厂"

近日，《中国社会科学报》发表评论员文章《学术研究容不得精致利己主义》，引发了青年学者的共鸣。

中国科学技术信息研究所今日在京发布《2025 年中国科技论文统计报告》。报告显示，我国各学科最具影响力期刊论文数量、高水平国际期刊论文数量及被引用次数继续保持世界第1位。

自 1987 年以来，中国科学技术信息研究所（以下简称“中信所”）一直承担着中国科研人员在国内外发表论文情况的统计分析工作，每年定期公布中国科技论文产出整体分析报告，并开展对中国科技期刊等基于科技论文的科技统计分析工作。在开放科学发展、全球科技竞争与合作深化的

对于科研人员、学生，或是需要学术资料支撑工作的从业者而言，找到高质量且贴合自身需求的学术文献，是开启研究和学习之旅的重要起点。然而，面对海量的信息，很多人常常陷入“找不到、找不准、找不全”的尴尬困境。今天，英辑Editeg就为大家分享5个经过实践检验的学术文献

是什么特质推动了科学发现？人们通常认为经验至关重要，成功源自多年知识积累与团队合作。这在大多数诺贝尔奖得主身上确实如此，他们的平均年龄获奖年龄为 58 岁。

在当今学术研究领域，获取论文资源的方式多种多样，但研究者们常常遇到一个令人困惑的现象：同一篇论文在不同免费平台上的呈现结果可能天差地别。有的平台显示全文可下载，有的仅提供摘要；有的平台标注了准确的引用数据，有的则连作者信息都残缺不全。这种差异不仅影响研究效率，

一项跨学科的大规模研究揭示了科学家使用人工智能（AI）撰写手稿的普遍程度，自OpenAI的文本生成聊天机器人ChatGPT横空出世以来，AI辅助论文写作呈稳定增长趋势。在某些领域，此类生成式AI的使用几乎已成为常规操作，高达22%的计算机科学论文显示出大语言模

人工智能正在颠覆学术出版的完整性。一项最新研究揭示，ChatGPT等大语言模型工具被大量用于生成几乎相同的"克隆"研究论文，这些论文能够轻易通过标准抄袭检测系统，并已有数百篇成功发表在同行评议期刊上。这一发现为科学文献的可信度敲响了警钟。

9月17日深夜，今年1月引发全球轰动的开源AI大模型DeepSeek-R1，在经过8个多月严格的同行评审之后，登上国际顶尖学术期刊《自然》杂志封面，成为全球首个经过同行评审的大语言模型。

过去判断人工智能是否“聪明”，我们总爱提一些听起来很厉害的标准：能不能解高考题？能不能赢奥赛？能不能帮我们洗碗做饭？但这些本质上都还是“人类能力复制”。而真正的“超级智能”，应该是能推动科学进程、打破人类认知边界的存在。

在讨论 AGI 或者通用机器人定义时，人们往往会自然联想到一些直观的衡量标准，比如 AI 能否解出高考题、在国际数学奥林匹克（IMO，International Mathematical Olympiad）上获得金牌，或者机器人能否胜任家务。这些标准固然能体现

在讨论 AGI 或者通用机器人定义时，人们往往会自然联想到一些直观的衡量标准，比如 AI 能否解出高考题、在国际数学奥林匹克（IMO，International Mathematical Olympiad）上获得金牌，或者机器人能否胜任家务。这些标准固然能体现

在 “抢发成果” 与 “学术优先权” 的双重需求下，预印本平台已成为高校教师分享研究的重要渠道。arXiv 作为物理、数学等基础学科的 “老牌平台”，2025 年单月投稿量突破 1.8 万篇；Research Square 则凭借 “全学科覆盖 + 同行评议可

为此，西湖大学自然语言处理实验室推出了首个AI生成学术成果的开放预印本平台AiraXiv，以及首个模拟人类专家思考链的AI审稿人系统DeepReview。

本科生即便时间有限，也能通过高效策略实现科研“突击”。关键路径包括：选准方向（兴趣+可行性+产出），与导师高效沟通（具体任务、主动反馈），技能速成（目标导向、边学边用），项目执行（拆解成可交付的小单元、重视数据质量），以及成果包装（海报、报告、预印本、代码仓库