各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。做科研久了我越来越觉得，真正决定一项研究上限的不是写作，也是最开始那个问题有没有想对。现在用AI模型几秒钟就能生成十几个“像模像样”的题目，可它能造句却未必知道这个空白是否真实存在。最近七哥重读《Nature Human Behaviour》中 Megan A. K. Peters 关于研究问题的评论文章，我更认同一个思路：好选题不是生成出来的，是经历发散、对照文献、不断收敛，再结合现实条件，一步步磨出来的。七哥将按照这四个步骤展开，利用 GPT-6 结合提示词，让大家挖掘出一个适合的选题。1、扫描论文我们只需要先提供一个相对明确的研究方向，GPT-6 就可以围绕这个主题继续拆解概念，扩展中