复旦「学术版Codex」上线，全自动科研助手开启智能研究新时代

在人工智能技术快速发展的今天，科研工作正迎来一场智能化革命。复旦大学自然语言处理（NLP）团队近日推出了一款名为「切问学术」的AI科研助手，这款被称为「学术版Codex」的产品，正在重新定义科研工作的边界。

这款AI助手的核心功能包括全自动论文复现、智能灵感发现和高效文献综述。用户只需提出研究想法，系统就能自动完成从环境搭建到实验运行的全过程。例如，在论文复现实验中，用户上传PDF文件后，AI会自动评估实验难度、估算所需GPU资源，并自主申请服务器进行实验验证。即使遇到依赖冲突等问题，AI也能自行解决，确保实验流程的顺利进行。

"科研的本质应是产生洞见，而不是在海量信息里做低效搬运。"切问学术项目负责人表示，这款工具的设计理念正是基于这一认识。通过将繁琐的重复性工作交给AI完成，科研人员可以将更多精力投入到创新性思考中。

值得注意的是，这款AI助手不仅在科研领域展现出巨大潜力，其设计理念也引发了教育评价方式的变革思考。近期，复旦大学《数据挖掘技术》课程就尝试了一种全新的考核方式：让学生设计计算题来挑战AI模型的表现。这种"反向考AI"的方式，旨在检验学生对学科底层逻辑的理解深度，而非单纯考察记忆能力。

"如果老师依然出一道标准的算法题，AI比任何学生都算得快。"课程主讲教师肖仰华教授指出，随着AI工具在职场中的普及，高等教育的评价体系必须转向更高阶的能力考核。当前大学生在AI素养方面的主要短板集中在任务拆解能力和批判性思维上，这促使高校开始探索新的考核模式。

在国际范围内，多所顶尖高校也在推进类似的改革。北京邮电大学在编程类课程中推行"代码质检"考核，要求学生审视AI生成的代码并找出潜在漏洞；浙江大学、清华大学则采用"对抗性提问"方式，鼓励学生设计复杂提示词诱导AI暴露认知盲区。这些实践表明，智能时代的人才评价标准正在从传统的知识记忆转向系统设计、数据分析和决策支持等高阶能力。

"AI不是用来替代人类思考的工具，而是帮助我们突破认知局限的伙伴。"麦可思研究机构的报告指出，关键在于培养学生的AI协作能力。通过让学生亲自挑战AI、拆解任务并校验AI的逻辑断层，考试不再是检验学生记住了多少公式，而是倒逼他们锤炼任务拆解、人机协同等核心能力。

目前，切问学术平台已提供免费的3.6亿中英文真实文献搜索服务，为科研工作者提供了强大的知识支持。同时，复旦大学与MindLab联合开展的研究，也成功解决了AI训练过程中显存不足的技术难题，为构建更复杂的AI智能体奠定了基础。

"未来，AI将成为科研工作中不可或缺的助手。"复旦大学相关负责人表示，随着技术的不断进步，AI将在科研创新、教育评价等多个领域发挥越来越重要的作用。但与此同时，如何平衡AI辅助与人类创造力之间的关系，仍然是需要持续探索的重要课题。