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AI 研究：假忙碌
AI 推荐理由
值得阅读原文，了解 AI 工具对研究生态的影响及真正的研究方法。核心解读
Berryxia.AI 转载 Vivek Nair 文章，揭露 AI 工具让研究者陷入「假装忙碌」状态，520 万人阅读，强调真正研究需从目标出发思考实验。Schulman 指出，从目标出发的推理更易产生原创性，但 AI 生成的摘要、实验设计和代码拉低了研究门槛，导致许多人只学习「假研究」技巧。Vivek 提出四步反制方法：自主选题、阅读原文、记录反思、专注失败，对 2026 年研究者提出警示。
全文
兄弟们，这样下去，我感觉自己真的也要废了啊！
很多人都变成了一个“假思考”or “假忙碌”的状态！
2026年最讽刺的事：你越依赖AI做研究，就越“看起来像在做研究”，却离真正做研究越来越远。
Vivek Nair那篇文章刷了520万阅读，核心就一句话：大多数人学到的不是“怎么做研究”，而是“怎么看起来像在做研究”。
现在的信息流太完美了，算法替你选论文、社交链替你过滤热点、大模型替你总结摘要。
你每天追的“重要方向”，其实是别人已经跑过的赛道。你以为自己在吸收知识，其实在SFT（监督微调）：给什么样本学什么样本。
而真正厉害的研究者是RL型：自己先想清楚想要什么结果，再反推需要什么实验。
Schulman说过，这种从目标出发的推理天然制造原创性，因为你的具体问题不会出现在任何综述里。
AI让SFT型研究变得前所未有的舒服。
论文有AI摘要、实验有AI设计、代码有AI生成。你可以用更少的努力“看起来更像研究者”。
但判断力这东西，AI替你嚼不出来——它只会顺着你、肯定你、帮你制造“假顿悟”。
Vivek开的药方其实就四条：自己选题、读原文、写下来、盯着失败看。
这些在十年前是常识，在2026年反而成了反直觉。
因为AI把“看起来像”的门槛拉得极低，而“真正做”的心理门槛却更高了。
520万人看了这篇文章，然后继续刷下一条。
> **引用原帖 Berryxia.AI (@berryxia):**
> https://t.co/QBC3LJp5CQ
> https://x.com/berryxia/status/2067479480814416003