原创 让你更懂AI的 2025-11-17 11:02 北京
一键打包“博士的一周”
我把自己一周的博士日常全塞进了千问 APP——读论文、啃图表、跑实验、写 related work、救火 debug……结果用着用着，我突然有点怀疑：这手机里的模型，可能比我更像个 PhD。
我把自己一周的博士日常全塞进了千问 APP——读论文、啃图表、跑实验、写 related work、救火 debug……结果用着用着，我突然有点怀疑：这手机里的模型，可能比我更像个 PhD。
这两年，大模型的主战场悄悄从网页和桌面端往手机里迁。从偶尔打开网页问两句，到随手掏出来当默认工具，这件事终于开始变得现实。
千问 APP 公测时给自己贴的标签是多模态、长文本、复杂推理、专业问答。听上去确实很对味，但对科研狗来说真正的问题只有一个：在论文、实验、写作、debug 这些硬核场景里，它到底能不能接住活？
我的背景也很简单：AI 方向在读博士，白天对着 PDF 和实验图表发呆，晚上和训练日志对线，还得时不时帮别人改 related work。
每天的工作流就是：几十页的论文、花里胡哨的实验曲线、动不动就爆炸的训练过程，以及永远写不完的稿子。
所以这次我不测花活，也不看它会不会讲段子。我只关心一件事：如果把它当成一个随身的科研打工人，它能不能撑住博士生的那套工作节奏。
我把博士生的一周拆成了五个典型任务，按顺序全扔给千问。所有测试都在主对话里完成，不切模式、不点应用中心，尽量贴近日常使用。
Case 1. 论文 PDF：它读论文的方式，竟然跟我差不多
这次我挑了一篇结构不算轻松的论文：《Black-Box On-Policy Distillation of Large Language Models》。内容涉及蒸馏、对抗学习、on-policy 优化、GPT-5 黑盒场景……属于那种读到一半脑袋开始发热的类型。
我把论文 PDF 扔进千问，设定了两轮提问来测试它的理解能力。
第一轮：抓重点
提示词
我现在想快速抓住这篇论文的重点，请你仔细精读全文，帮我讲清楚三件事：
1）它主要解决什么问题？
2）作者最想强调的三点贡献是什么？
3）最后再用一句话概括：这篇论文的核心价值在哪？
千问的回复截图：
第一轮里，千问的总结很“组会感”：问题、贡献、核心价值三件事都抓得紧，也没有废话。读下来能感到它是真把重点看懂了。
第二轮：论文复现清单
提示词
我现在准备复现这篇论文，请你按照「数据构建 → 模型结构 → 训练设置 → 评测流程」四个维度，整理一个我复现必须关注的清单。
尽量结构化，能保证我照着做就能复现。
千问的回复截图：
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这个复现清单看着就像是经常跑实验的人写的：数据怎么整、训练怎么配、判别器怎么起、评测怎么跑，都给到了能立刻跑实验的程度，没有凑字数，也没有瞎猜。
Case 2. 实验图：一个在看图，一个在脑补
第二个任务我选了一张很常见的折线图——两条线一路抖着往上走，步子没几步，但情绪比我写 rebuttal 时还不稳定。
我把图丢给千问和 ChatGPT，让它们先读一遍，再看在复现视角下它们能不能抓到重点。
第一轮：读图
提示词
我给你传了一张实验图，请你帮我把它看清楚：
1）横轴、纵轴分别代表什么？
2）每条曲线分别对应什么方法？
3）这张图最关键的结论是什么？
注意：一定要基于图里能看到的内容，不要脑补。
千问的回复截图：
千问的分析很扎实。哪个区间在涨、哪里在抖、哪条线从哪步开始甩开，都能指到具体位置。能感到它确实是在盯着图看。
ChatGPT 的回复截图：
ChatGPT 像是预设了一个“实验该长什么样”的模板，开口就讲收敛和效率。听着不违和，但图里并没有这些证据。
第二轮：复现视角
提示词
换个角度：如果我要复现这组实验，你觉得这张图里最值得注意的三条观察是什么？
每条观察都要能指到图的具体位置，并简单说说可能的技术原因（按图里的趋势来推，不要凭空想）。
千问的回复截图：
千问继续保持稳定输出。三条观察都能指到坐标区间，推断也基于曲线形状本身。
ChatGPT 的回复截图：
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ChatGPT 提到的早期信号、中期停滞、后期噪声这些概念很像过往经验，但这张图本身并没有提供这些线索。
Case 3. 审稿人模式：能不能挑出论文里的硬伤？
这次我给千问上传了一篇 OpenReview 上的 ICLR 2026 投稿论文 PDF。
论文内容从几十到几百门语言一路铺到百亿级 tokens，中间还塞了语言多样性和 pivot 语言。读到第三页基本就开始犯困，只能顺手点杯美式续命。
提示词
这是我最近在 OpenReview 上看到的一篇 ICLR 2026 投稿。我把论文 PDF 给你了。
请你用审稿人模式精读一遍，重点说三件事：
1）它最值得肯定的点是什么？
2）最核心的问题是什么？（请指出具体位置，例如“方法 2.2 里逻辑跳跃”）
3）如果让作者立刻改，你会给出哪些可执行的建议？
按论文本身说话，不要套审稿模板。
千问的回复截图：
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这一轮千问的风格很直接：不铺垫、不客套，盯着实验设计哪里合理、哪里不对劲，说的问题也都能精确到页码或段落，翻一下就能验证。给出的建议也是能让你立刻在 Overleaf 照着修改的那种。
Case 4. 训练日志：谁能看懂模型为什么炸了？
这次我没出阅读理解，也没出数学题，只将一张模型训练日志截图发给了千问和ChatGPT，看它俩谁能先找出锅在哪。
我让它们基于这张截图判断：到底是哪一步炸的？为什么炸？如果现在就要修掉，要怎么下手？
第一轮：事故现场是什么？
提示词
我截了一张训练日志的图给你，你帮我看看训练到底是在哪里炸掉的？是什么导致的？
请直接基于日志本身分析，不要给模板化回答。
千问的回复截图：
千问一眼就锁定了 step 133、loss.backward()、OOM 这一串线索，还把 seq_len 从 1024→2048 后显存怎么被吃满的过程讲得很清楚。
ChatGPT 的回复截图：
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ChatGPT 更像在写事故复盘：先重述配置，再讲注意力复杂度、碎片化、fp16。内容不出错，但不少结论并不是从截图里推出来的，更像是根据经验把“可能的原因”都列了一遍。
第二轮：那怎么修？
提示词
那如果现在要我复现并修掉，你会怎么做？
请基于日志里能看到的具体现象，给一个工程上真正可执行的 debug 方案，而不是泛泛建议。
千问的回复截图：
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千问给的建议很务实：调 batch、开梯度累积、加 checkpoint、补显存日志——都是能立刻验证的那种。
ChatGPT 的回复截图：
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ChatGPT 给出的是一整套“大而全方案”，从 allocator 到多卡再到碎片调参全覆盖。看着全面，但和截图里给的线索并没有特别强的对应关系。
Case 5. Related Work：它能写得让我愿意读下去吗？
写 Related Work 的痛苦你懂的：脑里有十篇论文，手里只有一句 “Recent studies…”。
所以这次我干脆把任务扔给千问，看它能不能把这一段写得自然流畅，又能顺着我的研究方向把话接下去。
提示词
我现在要写论文的 Related Work（英文）。主题是长上下文 LLM。
我把几篇代表性工作给你作参考：Transformer-XL、Longformer、BigBird、Memorizing Transformer、Retentive Network、Gemini 1.5。
请你帮我写一段自然的英文 Related Work，不要逐篇介绍，也不要写成综述式列表。
我想要表达的核心是：
1）大家是怎么一步步突破长上下文瓶颈的
2）这些方法为什么仍然没完全解决 long-context 下的稳定性 / consistency 问题
3）最近的大模型（例如 Gemini 1.5）在更大尺度上怎么继续延伸这条线
不要模板句式，不要堆名词，写得顺一点、连贯一点。
千问的回复截图：
它写出来的 Related Work 像是在讲长上下文模型这些年的技术演进：从 Transformer-XL 的瓶颈，到 sparse attention，再到外部记忆和 RetNet，最后自然落到 Gemini 1.5。
整体是把一条路线讲顺，而不是逐篇点名文献，风格也更轻松。
它为什么比我还稳定？
五个 Case 跑下来，我最直观的感受就是：它怎么这么稳？
其实原因不复杂：千问的底层能力刚好长在科研场景的痛点上：
1. 长文本扛得住：几十页 PDF、十万字材料塞进去不会断片，不会中途忘前文。论文越长越容易看着看着断线，它很少出现这种情况；
2. 推理链条不断：不管是拆方法、读图、还是查日志，它的思路都能一直顺着往下走，不飘、不乱跳。你问一句，它不会反问你三句，非常节省脑力；
3. 多模态细节抓得准：无论是实验图，还是训练日志截图这种零碎输入，它都能抓得住细节。这就是它在 Case 2 看图、Case 4 查日志表现稳的根本原因：它是真的在看，不是在猜。
说实话，千问的强不仅仅是“模型多猛”，更多的是它刚好特别吃科研这套输入：PDF、图表、代码、long log……你塞什么它都能顺着你的问题继续往下走。
写在最后
千问 APP 的产品取向很明显——核心能力全堆在一个地方：主对话。其他全部做减法。
不用换模式、不用跳页面、长文本/PDF/截图全在一个对话里解决。对写论文、跑实验、改稿子的研究生来说，少切换点界面、少想一步是什么，比堆一堆花哨功能更实在。
五个 Case 跑完，我的整体感受很简单：它不是万能，但它在科研场景里是真的好用。稳定、直接、不绕弯，也不会把你往奇怪方向带。
如果哪天它突然要收费，我嘴上肯定会抱怨，但是大概还是会点续费。
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