2026年5月26日中午，智能科学与工程学院智能工程系于B2-306会议室开展“智能工程系科研第一次分享活动——科研工具分享”。本次活动由文老师主持分享，智能工程系教师参加，围绕科研入门、文献检索、论文阅读与写作、投稿策略及实验发表等内容展开交流研讨。

分享会上，文老师结合当前人工智能工具在科研工作中的应用趋势，系统介绍了科研入门阶段的基本流程。他指出，教师可借助ChatGPT“深度研究”等功能快速完成领域调研，形成初步研究报告，为后续选题凝练、研究脉络梳理和论文写作提供辅助支撑。同时，针对国内外模型在文献覆盖能力方面的差异，他建议在开展前沿科研调研时优先使用国际模型，并结合相关深度分析模块提升调研质量。

在文献检索方面，文老师重点介绍了Google Scholar、Google Scholar AI Lab、Connected Papers等工具的使用方法。他提出，教师可围绕研究方向检索近两年顶会最佳论文及领域代表性成果，并通过限定顶会顶刊、引用次数等条件提高检索效率；同时，可借助Connected Papers构建论文知识图谱，直观把握相关研究的发展脉络、核心文献和潜在研究空白。

围绕论文阅读与写作，分享内容强调了“AI辅助、人工把关”的科研工作原则。文老师建议教师使用“小绿鲸”等工具进行文献管理与资料整理，但同时指出，AI摘要容易存在遗漏，关键论文仍需进行深度阅读，以准确把握研究方法、实验设计和创新细节。在论文写作阶段，可结合Overleaf等工具开展协同写作，并借助AI生成LaTeX格式初稿，提高论文撰写效率。

此外，分享会还围绕投稿策略、实验设计与成果发表进行了交流。文老师结合科研实际，建议教师根据研究基础与成果成熟度合理选择期刊层次，积极探索人工智能与其他学科的交叉研究方向，发挥AI方法在非AI领域中的技术优势。在实验阶段，可利用AI辅助代码编写、框架搭建和数据集查找，但关键实验数据和结论仍需进行人工复核，确保研究过程规范、结果可靠。

本次科研分享活动内容务实、针对性强，为智能工程系教师开展科研选题、文献调研、论文写作和成果发表提供了清晰思路。参会教师表示，相关工具和方法对提升科研效率、拓展研究视野具有积极帮助。后续，智能工程系将持续开展科研经验交流与工具方法分享，营造良好的科研氛围，推动教师科研能力和学术成果质量不断提升。