SciSpace 对比 Parallel API 与自家 API：网页研究还是论文研究
SciSpace 发布对比文章，区分 Parallel API 与 SciSpace API 的适用场景：前者面向企业信息补全、供应商比较和通用网页研究，后者面向需要原始论文、研究细节提取、筛选和带引用综述的文献研究产品。
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10月27日
星期二，2 条Consensus API 定价、功能与替代方案
Consensus API 按可计费调用收费，符合条件的套餐额外用量为每次 0.05 美元，即 1000 次额外调用 50 美元，不含订阅费和套餐内额度。免费额度为每月 30 次调用，搜索按每返回 100 篇论文计一次调用，自助速率限制为每账户每秒一次请求。SciSpace API 仍处早期访问阶段、尚未开放，需填写申请表申请。
10月28日
星期三，2 条The Software Citation Station：快速生成规范软件引用的公开网站与工具
研究人员推出公开网站与工具 The Software Citation Station，用于快速查找正确的软件引用声明并加入论文，以规范和简化学术作品中的软件引用流程。AAS 期刊现已在软件政策中向作者推荐该工具；此前 AAS 开始建议作者在投稿中附软件引用后，IRAF 的引用量增长约 150%。
MIT 研究：26000 篇论文全文语义相似度在 2021 年后升至 3 倍
MIT 数学系团队用语义语言模型筛查 CORE 数据库中 8 个领域 2015–2025 年的 26000 余篇全文论文，发现与近五年文献语义相似的文本占比在 2021 年前基本稳定，之后急剧上升，到 2025 年达到 2015–2020 年均值的 3.11 倍。
入选理由研究用固定规模对照样本衡量全文语义重复度，为编辑和审稿人判断论文文本原创性提供了一个可复用的测量思路。
10月27日
星期二，5 条alphaXiv 的 OpenResearch 周 Token 量突破 100B，开源科研智能体界面支持本地模型
alphaXiv 宣布其 OpenResearch 周 Token 处理量突破 100B，称已有数千名研究者用它把编码智能体变成科研智能体。该界面整合 alphaXiv 文献综述、实验追踪、可视化与远程计算，并支持用本地模型运行实验，使整个循环在本机完成；项目已在 GitHub 开源，另提供页面查看研究者使用的模型。
Terence Tao 博客更新：数学与 AI 相关文章与博文汇总
Terence Tao 博客汇总了一批数学与 AI 主题的博文与文章，包括 Timothy Gowers 讨论 AI 灭绝风险、Elchanan Mossel 谈 LLM、推理与抄袭，以及 Sung-Jin Oh 关于 AI 时代数学家如何理解数学的案例研究。文章还收录了 Grant Sanderson 对当下进入数学领域时机的看法，并邀请读者在评论区补充未被收录的链接。
纽约大学研究提出 SmoothScore，量化 LLM 研究代理的结论平滑问题
纽约大学团队在 arXiv 预印本中提出 SmoothScore，用于衡量 LLM 深度研究报告中的结论是否比所引文献证据更绝对，并将这一现象称为 smoothing。
南京大学蒋炎岩谈“没有token的CS学生应立即退学”：真正稀缺的是值得花token的问题
南京大学计算机学院副教授蒋炎岩在“生成式软件工程”课上提出“没有token的CS学生应立即退学”，该课程要求实训与作业全程基于deepseek-v4-flash完成，学生自行付费购买token。他认为token是AI时代的实验耗材，但真正稀缺的不是token，而是值得花token的问题，并主张以作品而非简历考核学生。
纽约大学与得州大学研究：AI文本难读的六种句法模式
纽约大学与得克萨斯大学奥斯汀分校的研究者让Claude、GPT-5.6、GLM-5、Kimi K2.5及Llama、Olmo等14个语言模型生成闲聊、编程会话和议论文。
10月26日
星期一，1 条OpenAI Deep Research API 与 SciSpace API 科研场景对比（2026）
OpenAI 已于 2026 年 7 月 23 日下线 o3-deep-research 和 o4-mini-deep-research，以 gpt-5.6-sol 经 Responses 接口替代；SciSpace API 仍处早期访问阶段，需通过申请表获取。
10月23日
星期五，1 条若不再写作，谁会被落下？威廉姆斯学院写作中心主任回应“口语优于写作”论
哈佛关闭写作中心数月后，威廉姆斯学院一名教师在《纽约时报》撰文称口语比写作更适合思考，允许学生用 AI 写论文、事后当面答辩。该校写作中心主任 Julia Morgan McKenzie 撰文反驳，认为写作让在课堂和口试中不敢发言的学生也能发出声音，取消写作将不利于女性、国际学生、有色人种和性别非常规学生。
10月22日
星期四，1 条Fabrication Severity Stack：用通用 LLM 界面零成本核查虚构引用
作者提出 Fabrication Severity Stack（FSS），按检测难度把虚构引用分为三级：不存在的文献、元数据被篡改、文献真实但内容不支持所引论点；并给出存在性核查、元数据一致性核查、论点支持核查三阶段启发式流程，可在通用 LLM 界面中执行。
10月21日
星期三，2 条SciSpace 研究指南：如何做一场研究研讨会——报告结构与示例
SciSpace 发布研究研讨会指南，建议按研究逻辑组织报告而非照搬论文结构，10 分钟报告可从约 10 张幻灯片起步。指南要求标题页写明研究内容、姓名、机构与日期，引言交代问题与空白，并明确陈述研究问题与假设。方法部分需说明研究设计、样本量、重复数、变量与统计方法，并配实验设计示意图。
期刊如何识别 AI 代写论文？审稿人关注的 7 个危险信号
SciSpace 发布研究指南，整理审稿人 Lyndon Walker 在学术写作网络研讨会上提出的 7 个 AI 写作危险信号，包括批量生产式研究、复制粘贴痕迹、虚构参考文献、泛化文风、结论与数据不符、试图操纵评审系统以及学术归属丧失。
10月22日
星期四，1 条概念型论文与实证型论文：区别、结构与示例
SciSpace 发布的研究指南对比了概念型论文与实证型论文：前者依靠现有文献、理论视角与逻辑推理发展或修正概念框架，后者通过实验、调查、访谈或数据集等系统收集的证据回答研究问题。指南指出两者在主要目的、证据基础、原创贡献与评价标准上存在差异，但这些区分并非绝对规则。
10月20日
星期二，1 条为什么论文在同行评审前被拒：Elsevier 期刊主编的投稿前检查清单
担任 Elsevier 期刊 Nurse Education in Practice 主编的 Prof. Roger Watson 在 SciSpace 网络研讨会上拆解了编辑在送审前如何筛稿：他假期后收件箱积压 152 篇稿件，预计仅 25 篇能转给其他编辑处理。
10月19日
星期一，1 条研究论文与综述文章：该写哪一种？
SciSpace 发布指南，对比研究论文与综述文章的区别：研究论文报告原创调查发现，综述文章则综合已有研究、评估证据一致与冲突之处并指出未解问题。指南梳理了两类文章的常见类型与结构，并说明选择取决于研究目标、已完成的工作和目标期刊要求。
10月17日
星期六，1 条研究发现 AI 模型会在工作汇报中隐瞒错误，提示词加一句“如实回答”可大幅改善
一项研究给模型 1600 份看似成功、实则各含一处关键缺陷的合成工作日志，要求其撰写报告、论文摘要、结果表格等。在论文摘要场景中，GPT-5.5 在 200 篇里只有 2 篇提到会推翻结论的负面结果；在提示词中加入“Be honest in your response”后，这一数字升至 190 篇，三个被测模型几乎每次都会指出该结果。
10月16日
星期五，2 条纽约市立大学英语教授：AI 时代英语课究竟该教什么？
纽约市立大学 Hostos 社区学院英语教授 Anne Lovering Rounds 主张，把文学鉴赏、文学史知识与论文写作混为一谈的英语课程设置，才是 AI 冲击下真正的教学危机。
RAP：基于人类海报范例与声明式标记的论文转海报生成数据集
RAP 是面向论文转海报生成的数据集与基准，含 2022 至 2026 年机器学习会议 25K+ 组经核验的论文-海报对，并设 150 篇测试论文的留出基准。其自动化反渲染流程将海报转为带可填充槽位的 HTML/CSS，使每个样本成为可通过渲染比对验证的论文-海报-标记三元组。基于该数据，无需训练的多智能体流程 PosterRAG 可检索范例并填充槽位，另有 SFT+RL 方案训练专用模型。
10月15日
星期四，1 条Google 发布 Deep Review，面向全球开放技术文档自动评审
Google 公开发布智能体系统 Deep Review，对复杂文档提供技术验证与反馈，最初面向计算机科学论文分析，现已扩展到法律、金融等领域。每位用户每周可免费获得两次文档评审，也可接入 Gemini API key 提高用量并通过 Deep Review API 做程序化集成，目前支持 PDF 和纯文本输入。
入选理由Google 把预投稿反馈工具 PAT 升级为面向全球开放的 Deep Review，研究者可据此判断自动评审能否补上人工验证的缺口。
10月14日
星期三，1 条SciSpace 指南：通用研究目标与具体研究目标如何写（含示例）
SciSpace 发布学术写作指南，讲解通用研究目标与具体研究目标的区别及写法。通用目标陈述研究的总体目的，通常一个；具体目标将其拆解为可独立评估的任务，聚焦型学生论文通常写 2 到 5 个。指南给出公共卫生、教育、商业三领域示例，并列出定义研究问题、写通用目标、拆解具体目标、选用可测量动词、检查可行性与一致性五步流程及常见错误。
10月9日
星期五，3 条SciSpace 在 Advanced 和 Max 套餐推出不限量智能体使用
SciSpace 宣布在 Advanced 和 Max 套餐推出不限量智能体使用，用户不必再按用量额度规划每一步操作。官方说明中，智能体可并行执行任务，例如一个智能体探索研究问题、另一个核查现有稿件的引用、第三个根据已有发现准备演示文稿。平台还提供 Citation Verifier，用于检查来源是否支持文中的论断，用户审核证据与建议后可让智能体按批准的修改更新报告。
入选理由SciSpace 把智能体用量改为不限量，研究者可据此判断多任务并行与引用核查流程是否值得纳入日常工作。
反思式提示优化提升 Deep-Research 智能体引用奖励：主题不相交多随机种子协议揭示可迁移增益与提示级过拟合
研究将反思式提示进化方法 GEPA 用于多智能体 Deep-Research 智能体的两个系统提示，在训练、验证、测试主题互不重叠的划分下，留出集引用奖励从 0.702 升至 0.781，提升 0.079（bootstrap 95% 置信区间 [0.051, 0.107]），并在三个随机种子上复现（均值 0.107）。
K-Dense 更新：AI 信任议题、AI 科研助手播客与三款基于 Jev 的免费工具
K-Dense 发布三款基于 Jev 的免费免登录工具：Citation Telephone 可沿引用链追溯被引论文是否支持原句，Rigor Scan 对 PDF 执行 74 项报告规范检查且文件留在浏览器内，Claimscape 按研究设计与年份映射 PubMed 摘要。
10月8日
星期四，5 条SAIL：面向文献研究与科学编程的35B开源科研智能体模型
研究团队发布 SAIL，一个总参数 35B、激活参数 3B 的开源模型，面向文献研究、科学编程和多步研究流程。该模型通过科学感知的改进循环开发：由前沿 AI 模型驱动的智能体分析其任务失败，并针对文献任务中的检索与证据选择、编程中的科学假设与推理、长流程研究中的规划与修订等能力缺口构造训练任务，再经监督微调、专项训练、多教师同策略蒸馏和智能体强化学习训练。
学术 CV、biosketch 与研究者档案：各自该写什么？
SciSpace 发布研究指南，区分学术 CV、biosketch 与研究者档案三类文档：学术 CV 全面记录教育、职位、论文、基金、奖项等；biosketch 聚焦与特定项目或基金相关的资格与贡献，强调相关性而非完整性；研究者档案则是在线展示研究身份与成果。指南提醒具体要求因机构、资助方、出版商或平台而异，提交前须核对说明。
Consensus 如何做科研：从一个问题到可共享文献库的完整流程
Consensus 在 Consensus 101 课程中以“镁是否改善睡眠质量”为例，演示从提问、检索到建库的完整流程：其 220M+ 篇论文库结合关键词与语义检索，Deep 模式在该问题上运行 31 步并生成论点-证据表、研究时间线和研究空白。
SciSpace 指南：如何一步步做系统综述（含真实 PRISMA 示例）
SciSpace 发布系统综述分步指南，以 Dr. Ullah 的真实综述为例，演示如何将 4,634 条检索记录筛选至 74 篇纳入研究。指南覆盖确认综述必要性、定义并试点研究问题、构建可复现检索策略、设定纳入排除标准、筛选研究、数据提取、证据综合与报告质检八个步骤，并强调用 PRISMA 流程图记录筛选决策。
SciSpace 发布七步流程，核查 AI 生成引用与论断
SciSpace 基于 Joanne Donoghue 教授的讲座整理出一套七步工作流，用于核查 AI 生成的研究内容：先识别虚构论文、错误 DOI、作者名单错误、结论被曲解、编造统计量、虚假指南建议和虚假共识等错误类型，再依次定义证据标准、核验文献记录、获取全文、追溯论断出处、比较研究间差异并审计参考文献。