AI会写，
为什么论文还是投不出去？

研究、写作、完整性检查、评审、修订与定稿能力套件。

不能替代真实数据、研究判断和同行评议。

面向ML研究的跨模型评审、想法发现、实验与写作流程。

更适合可执行代码实验，不自动覆盖所有学科研究规范。

研究评价、想法发展、论文写作、润色和审稿经验。

导师式建议仍需结合课题材料和真实领域判断。

组织论文任务配置、研究、写作、图表和交付。

任务组织不等同于研究结果已被独立验证。

科学数据库、软件包与生命科学等领域流程技能库。

技能数量不能替代正确路由、版本核验和专业监督。

实证研究方法与第三方Skill集合的路由和目录。

聚合目录中的每个组件具有不同许可、质量和适用边界。

读取论文并生成科研配图提示或图像的本地工具与Skill。

图像好看不能证明数据和机制正确。

写作、润色、审稿、图表、文献与回应审稿意见。

Nature风格不等同于达到Nature的科学重要性。

ML/CV/NLP论文结构、段落逻辑和审稿人视角表达。

写作框架不能弥补缺失的实验与不成立的论断。

假设、文献、复现、实验、分析和写作的研究循环。

仍需真实执行、数据权限和领域专家确认。

多源检索、来源可信度评分、交叉验证和引用报告。

无法访问的全文、数据库盲区和错误任务定义仍会限制结论。