把耿同学的脑子塞进AI里——这个打假软件到底怎么工作的?
一个退学博士，36天锤了同济、南开、中山、上海大学4所高校的5位顶尖学者。同济大学一个院长因为被他锤了，直接被免职。网友管他叫“学术圈海瑞”。
靠肉眼一篇一篇看论文？那得看到猴年马月。靠学术圈人脉打听？那更不可能，他本来就退学了，哪来的人脉。
答案是——他把自己的脑子“复制”了一份，做成了一个开源软件，免费给所有人用。
这个软件叫 “耿同学skill” 。项目在GitHub上开源，已经收获了249颗星。
今天就给你讲讲，这玩意儿到底是怎么工作的。全程不说人话算我输。
第一步：拆解论文，让AI能看懂
论文这玩意儿，人看着是赏心悦目的PDF，图是图、表是表。但AI拿到手，PDF就是一坨乱码——正文、脚注、图表说明全搅在一块儿，你直接扔给它审，效果约等于让小学生做微积分。
所以这软件上来先干一件事：把论文大卸八块，拆成AI能啃得动的东西。它用了个叫MinerU的免费工具，咔嚓三刀——正文拎出来转成纯文本，表格抽出来转成结构化数据，图片单独切出来存成文件。然后分头行动，文字表格交给AI去抠字眼和数字，图片交给专门的图像识别模型去扫。拆完了，这才算正式开局。
第二步：用“耿同学六式”逐条审查
核心秘密，是这套“耿同学六式”——说白了，就是把耿同学过去锤人的所有招数，总结成六条铁规矩，让AI照着一条条自动跑。好比你把老刑警一辈子的办案心得写成操作手册，然后扔给实习生，让他按手册去破案。
第一招，查图片复用。这是耿同学的成名绝技。同一张实验图，旋转、翻转、裁剪、调个色，就敢当两张不同结果发。软件直接拿图像相似度算法，把论文里所有图片两两比对，看谁换了马甲还来充数。
第二招，查数据造假。同济院长就是倒在这一招上。真实验的数据，天然带着随机波动，乱哄哄的。但造假的人懒得编那么多数字，经常随手敲一串，结果敲出来“太整齐”了——比如连续几个数的小数点后第二位全是4或5，这就有鬼了。软件会扫描所有数据，看数字末尾分布有没有异常集中，看两列数据之间是不是老差个固定值，看标准差小得离不离谱。开发者有句原话：“如果数据太完美，那它大概率是假的。”
第三招，查图片拼接。Western blot条带图，造假重灾区中的重灾区。有人把不同实验的条带剪下来拼到一起，假装是一次跑出来的。软件会检查背景纹路一不一致，泳道之间有没有生硬的接缝。
第四招，查统计异常。有些老手会“挑数据”——做了10次实验，只把符合预期的3次写进去。软件就查样本量合不合理、统计方法有没有猫腻，一揪一个准。
第五招，查产出异常。一个人一年能发多少篇论文，是有生理极限的。要是谁“硕士3年发84篇SCI”，软件自动给你标红——要么是百年不遇的天才，要么，你懂的。
第六招，查方法矛盾。论文里前头说用了A方法，后头又说用了B，时间线对不上，逻辑拧巴——这些电脑比人眼尖得多。
第三步：自动生成打假报告
所有检查跑完，软件直接吐一份结构化的打假报告，哪儿有问题、什么问题、严重到什么程度，清清楚楚。
开发者拿一篇已经被撤稿的论文做了个测试，结果软件直接拎出三个硬伤：Figure 1D和Figure 4A用的是同一张图，这是图片复用；两批“独立实验”的数据完全一样，明摆着Ctrl+C、Ctrl+V，属于数据造假；实验设计还有逻辑硬伤，方法前后矛盾。报告末尾还附带一句耿式辣评——“这不是科学，这是Ctrl+C Ctrl+V。”
这软件有多强？又有哪些局限？
第一，快。人看一篇论文，少说半天，它几分钟完事。第二，省事。你只需要对AI撂一句“帮我打假这篇论文”，后面全自动。第三，免费。开源项目，谁都能下。
图像分析靠的是视觉理解，不是像素级精确比对，遇上那种高段位PS，可能走眼。如果一篇论文全是显微镜照片、没几个文字，软件也抓瞎。更关键的是，它只能基于论文里已经写出来的东西做分析，没法去实验室翻原始数据——如果造假者连原始数据一块儿造了假，软件也没辙。另外AI偶尔会误报，一个异常点不一定就是造假，也可能是实验本身的随机波动。
所以开发者把免责声明写得明明白白：这工具就是个辅助筛查，不能拿来当唯一的锤人证据，最终认定还得靠专业机构。
总结
说句人话，这软件本质上就是——把耿同学的经验固化成一套规则，然后让AI照着规则去跑论文。
干的活儿其实不复杂：看图、看数、看逻辑。区别在于，人看一篇要几小时，AI几分钟扫完，而且每篇标准都一样，不会今天手松明天手紧。
用开发者自己的话说：“把愤怒变成证据，把打假变成流程。”以前你瞅着一篇论文觉得不对劲，想说又不敢说——怕被骂、怕得罪人、怕拿不出实锤。现在好了，让AI先帮你过一遍，有问题直接甩报告。
这大概就是技术最朴素的力量：让普通人也能叫板权威，让“我觉着有问题”变成“证据撂这儿，你自己瞧”。
夜雨聆风
