夜雨聆风在AI技术狂飙突进的今天，科研工作正在经历一场静默而深刻的变革。从文献阅读到代码编写，从数据分析到论文写作，大语言模型正在重新定义“科研生产力”的上限。然而，真正的问题不在于“AI能做什么”，而在于——你是否拥有一套属于自己的、可持续进化的AI科研系统？
为此，我们精心策划了几场深度实战培训，帮助您从“使用AI”跨越到“构建AI”，让工具真正成为您科研道路上的长期合伙人。
🌟 课程一：2026最新AI驱动科研全链路实战营：贯通LLM与Notebooklm应用、数据分析、自动化编程、文献及知识管理、科研写作与绘图、构建个人AI助手与科研工自动化作流培训班
🌟 课程三：基于claude code、codex双AI协同论文写作撰写与质量校准：从"数据分析→论文初稿→交叉审稿"全流程
📢 在人工智能高速发展的今天，大语言模型（LLM）正在以前所未有的速度重塑科研与高端知识工作的底层方式。然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。
科研真正的挑战从来不是“有没有答案”，而是：
如何高效整合信息、持续产生高质量IDEA，并把研究想法快速转化为可发表成果。
而这，正是大多数通用AI使用方式所无法解决的。
本课程是一门面向科研人员、研究生、博士生、高校教师以及高端知识工作者的系统化实战训练营，以“工具即生产力，Agent即科研合作者”为核心理念，带你从“使用AI”进阶到“构建AI系统”。课程将系统讲解如何将主流大语言模型深度融合进：
1.科研写作与论文生产流程
2.实验与科研数据分析
3.文献管理与知识体系构建
4.科研绘图与学术级可视化表达
5.多模型协作的创新型科研思考
6.基于NotebookLM 的研究资料整合、来源引用与可信推理
7.Google生态系统自动化科研工作流与AI Agent系统
通过真实科研场景与完整案例，你将学会如何让AI主动协助你思考、决策与创作，而不仅仅是被动回答问题。
通过本课程，你将不只是学会“使用AI”，而是能够真正做到：
1.构建属于自己的科研AI Agent，让AI成为你的长期研究助手
2.打造可持续复利的个人科研系统，知识与成果持续积累
3.显著提升科研效率与创新能力，减少重复劳动，专注高价值思考
4.让AI成为你稳定、可靠、可进化的科研合作者
这不是一门“教你玩AI的课程”，而是一门帮助你在AI时代建立长期科研竞争力的系统训练营。最后将总结Google Gemini（Nano Banana），AI Studio，Notebooklm等谷歌一系列生态系统，如何使用这些打造专属个人自动科研系统。
当前AI发展日新月异，大模型迭代速度显著加快，或许有一天人类终将被AI淘汰，但希望你我不是最先被AI淘汰的个人。
📅 培训时间
直播时间：2026年4月18日-19日、25日-26日（腾讯会议直播）
🎯 培训方式
在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
📋 课程内容简要
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📚 课程二
📢 在人工智能快速重塑科研范式的背景下，大语言模型、Agent系统与自动化科研工作流，正在深刻改变文献阅读、代码开发、数据分析、论文写作与科研协作的底层方式。面对模型快速迭代、工具形态持续演进的新局面，科研人员亟需从“会使用AI”进一步升级到“会配置AI、会组织AI、会让 AI参与科研工作流”，真正建立面向长期研究任务的个人智能科研系统。
📅 培训时间
2026年5月23日-24日（腾讯会议直播）
🎁 学员课前准备
为确保每位学员都能顺利上手实操，课程开始前一周将讲解详细的环境配置教程，并提供一份配置说明文档，助你轻松搞定复杂环境搭建！
1.安装好Python、Git、VS Code
2.准备至少1-2个可调用API的模型账号
3.准备安装或已安装OpenClaw、Hermes、Cursor、Claude Code、Codex
4.自带一个科研题目、一份数据样例或2-3篇代表性论文，便于课堂演练
5.若计划实操本地部署，建议电脑具备较大内存或可连接GPU服务器
🎯课程结束后建议交付成果
1.一个已完成基础配置的OpenClaw科研环境
2.一份《科研任务-模型-Token选型卡》
3.一份《本地大模型部署与接入说明卡》
4.一份《科研Agent编程工具对比表》
5.两个科研Skill初稿
6.一份《科研MCP接入蓝图》
7.一份《科研云端数据管理与下载流程模板》
8.一套个人多模型论文写作自动化流程图
9.一份《个人OpenClaw科研助手搭建方案》
10.一份《NotebookLM、Claude Code、Obsidian的知识工作流》
⚡ 培训目标
1. 独立完成 OpenClaw、Hermes的安装、配置、模型接入与基础使用。相对于Openclaw，Hermes具有自我成长的功能。
2. 理解 Token、上下文窗口、调用成本与模型能力边界
3. 学会比较并选择不同大模型，尤其是 DeepSeek 、Qwen、Chatgpt、Opus、Gemma4、Kimi、GLM、Minimax
4. 掌握开源大模型本地部署的基本路径，如Ollama的适用场景，Ollama本地部署Gemma4和Qwen3.5后运行Claude，保存本地数据隐私性。Openclaw、Codex、Claude Code运行本地大模型
5. 学会建立科研数据的云端存储、快速下载与版本化管理流程
6. 掌握Vibe Coding在科研编程中的正确工作方法
7. 学会用Agent完成科研数据可视化与结果解释
8. 学会使用Cursor、VS Code、Codex、Claude Code 完成科研代码任务
9. 学会编写科研SKILL，理解MCP的扩展价值
10. 设计一套属于自己的多模型论文写作自动化工作流
11.掌握一套从NotebookLM、Claude Code、Obsidian知识管理自动化工作流（无论是老师还是学生都可以复现MIT研究生48小时掌握一门课）
12.通过Hermes Agent生成Karpathy的LLM-Wiki的Obsidian知识库
📢重点专题说明
1.如何讲清楚Token选择：
1)Token是模型处理文本的基本计量单位，不等于简单字数
2)选模型不仅看“聪不聪明”，还要看上下文、速度、成本和稳定性
3)真正高效的科研工作流通常是多模型分工，而不是只用一个最贵模型
4)要教会学员把高质量模型用在关键步骤，把高性价比模型用在重复步骤
2.中国两个大模型与美国三个大模型对比：
1)DeepSeek适合推理链、代码、数学与结构化任务
2)Qwen适合中文理解、通用办公、生态兼容和平台接入
3)Gemini的Nano Banana适合绘图
4)Opus搭配Claude Code适合写代码和论文
5)Chatgpt5.4搭配Codex适合执行任务
6)教学中应强调“任务分工”而不是简单比较谁更强
3.如何“养龙虾进行科研”：
1)长期培养一个懂你课题和工作习惯的科研助手
2)用规则、Skill、MCP、知识材料和模板持续迭代Agent
3)把每次科研实践沉淀成可复用的流程资产
4.本地部署与云端协同：
1)敏感数据、私有材料和高频重复任务优先考虑本地模型
2)高质量推理、长文写作和复杂审阅可调用云端强模型
3)最实用的方案往往不是全本地或全云端，而是“本地保密+云端增强”的混合策略
📋 课程内容简要
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📚 课程三
📢 【课程核心差异化】：
1.双模型交叉审稿：Claude Code写代码和论文，Codex作为独立审稿人打分、挑错、提改进意见——两个不同AI系统互相review迭代，比单一AI自查深入一个层次。
2.真实全流程：数据获取→清洗分析→统计检验→论文撰写→多轮审稿→投稿准备，两天走完核心环节。
3.真实案例：讲师以自己论文为例，展示Codex审稿从4/10逐步改进到8/10的完整轨迹（12轮迭代，课堂展示精华3轮）。
4.Claim校准：让两个AI分别评估论文核心结论的可信度，教学员用AI做批判性思考而非盲目接受。
5.学科通用：核心方法适用于任何"数据→分析→论文"的定量研究场景。
📢 课程完整产出
📅 培训时间
培训方式：（腾讯会议直播）
直播时间：2026年5月16日-17日
第一天：Claude Code科研深度使用——从数据到论文初稿
产出：完整Claude Code项目环境-- 数据已下载、清洗、分析
1、Claude Code安装验证与模型选型（Opus/Sonnet/Haiku的成本与能力权衡）
产出：可用的Claude Code环境
2、CLAUDE.md：用一个配置文件教AI理解你的项目背景和规范
产出：项目专属CLAUDE.md
3、Memory系统：跨对话保持研究上下文（方向、数据、发现）
产出：Memory配置
4、实操：为自己的科研课题创建Claude Code项目结构
产出：完整项目骨架
案例实践：对比有/无CLAUDE.md时的回答质量——从"通用聊天"变成"懂你课题的助手"
模块二、数据获取与自动化分析
1、用Claude Code生成数据下载脚本（API/FTP/Web多种方式）
产出：下载脚本
2、数据清洗：缺失值、异常值、格式转换（NetCDF/HDF5/CSV/Excel）
产出：清洗脚本
3、自然语言→分析脚本：描述研究假设，Claude Code自动设计分析方案
产出：200+行Python脚本
4、统计检验：Bootstrap CI、Cohen's d效应量、多重比较校正
产出：统计结果JSON
案例实践：一句话需求→自动生成完整脚本→跑通→输出结果
模块三、科研绘图
1、投稿级图表标准（字体、DPI、配色、error bars）
产出：matplotlib模板
2、常见图表类型实操：scatter、heatmap、bar+CI、时间序列
产出：3-4张图
3、多panel组合图：gridspec布局与统一配色
产出：组合figure
模块四、论文初稿自动生成
1、论文结构设计：Title → Abstract → Intro → Results → Discussion → Methods
产出：论文大纲
2、Results：Claude Code读取JSON结果，生成带精确数字的段落
产出：Results初稿
3、Discussion：机制解释、文献对比、局限性
产出：Discussion初稿
4、Introduction：背景、知识空白、本文贡献
产出：完整初稿v1
关键技巧：如何让AI引用真实数字而非编造；如何用Memory防止长文写作中上下文丢失
模块五、AI伦理与期刊政策
1、主流期刊的AI使用政策（Nature/Science/Elsevier/ACS/AGU最新规定）
2、AI辅助写作的披露规范：哪些必须声明、怎么声明
3、数据隐私与保密：什么数据不能上传到云端API
4、可复现性：Prompt日志、环境版本
第二天：Codex交叉审稿 + 迭代改进 + 投稿准备
产出：论文经过3轮交叉审稿，含完整改进记录-投稿级图表-论文DOCX + Cover Lette-学员自己课题的初步成果
模块六、Codex首次审稿
1、Codex CLI配置与使用方式（consult模式发送审稿请求）
产出：可用的Codex环境
2、把论文初稿发给Codex：要求打分、列弱点、找overclaim
产出：首次审稿报告（预计4-6/10）
3、解读审稿意见：overclaim、missing citations、statistical gaps
产出：问题清单
关键时刻：学员亲眼看到论文被打低分——"AI审稿比真人审稿更直接"
模块七、双AI迭代改进
1、Round1：修复措辞（confirms→supports, rules out→argues against）
Codex审查：重新打分
预期变化：+1-2分
2、Round2：补引用、加统计检验、完善limitations
Codex审查：再次审稿
预期变化：+1分
3、Round3：针对性修复剩余弱点
Codex审查：终审
预期变化：达到可投级
核心重点：
-科研措辞分寸：从"proves"到"is consistent with"
- 引文补充：用Claude Code的WebSearch查找缺失引用
- 每轮改进的对照记录
备注：课程案例经过12轮才从4/10到8/10。课堂3轮是精华流程展示，学员课后可继续迭代。
模块八、Claim校准——让两个AI交叉质询
1、Claude和Codex分别评估核心结论的可信度，对比分歧
产出：双方评分对比
2、根据交叉质询结果调整论文claim强度
产出：校准后的措辞
模块九、审图 + 投稿文件生成
1、Codex审图：标签、单位、配色、可读性
产出：审图报告
2、修图：去夸张标题、加error bars、colorblind-safe配色
产出：终版图表
3、Claude Code生成DOCX（嵌入图表）
产出：论文DOCX
4、引用格式化（Nature-style/APA/国标，按目标期刊选择）
产出：引用列表
5、Cover Letter自动生成
产出：cover_letter.md
模块十、学员实操 + 进阶路径
1、学员用自己的数据/课题跑一遍核心流程（分析→初稿→Codex审稿）
时间：45min
2、共性问题集中讲解 + 讲师答疑
时间：30min
3、进阶路径概览：远程计算（AWS/阿里云）、自定义SKILL、MCP扩展、引文管理器对接
时间：15min
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📚 课程四
📢 在全球顶级期刊的发表范式发生结构性变革的背景下，数据可视化已经从传统的辅助工具，升级为科学传播的“黄金媒介”。如今，“一图胜千言”已成为高水平顶级期刊的硬性要求——研究数据显示，很多论文被拒的原因与图表质量直接相关。根据《Nature》的统计，大多数评审专家将图表质量列为优先审阅的要素。面对复杂的图谱、多维度的数据、时空动态模型的表达需求，科研绘图已经成为成果撰写中至关重要的环节。它不仅帮助研究者更加直观地展示实验数据，传递研究成果的深刻含义，也成为顶级期刊论文中数据可视化的重要形式。
📅 培训时间
直播时间：2026年5月15日-16日、22日-23日（腾讯会议直播）
🎯 培训方式
在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
📋 课程内容简要
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📢 随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，科学研究的范式正经历从"人工编程"到"智能体自动化"的深刻变革。无论您从事生命科学、环境科学、材料研究还是社会科学，都面临着共同的挑战：海量异构数据的处理耗时、复杂模型的编程门槛、以及从Idea到论文的漫长转化链条。
【全栈技能，层层递进】
从Python高阶编程（函数式、OOP、性能优化）出发，掌握XGBoost、LightGBM等经典机器学习工具，深入CNN、Transformer、扩散模型等前沿架构；同时以科学问题为牵引，强化SHAP可解释性分析、因果推断与不确定性量化，确保AI模型的物理一致性与科学严谨性。
【革命性效率工具：氛围编程与上下文工程】
告别繁琐的重复编码。课程深度教授Vibe Coding（氛围编程）——通过自然语言与AI协同编程，实现"零门槛"快速原型开发；掌握上下文工程与RAG技术，让大模型精准理解您的领域数据，自动生成可执行的分析代码、SQL查询与科研图表，将数据分析效率提升十倍。
【科研自动化：从Chat到Agent的跃迁】
学习构建OpenClaw智能体工作流，让AI自主完成数据清洗、多维度归因分析、假设检验与报告生成。通过MCP架构连接您的本地数据库与计算环境，实现"一句话需求→自动化分析→交付洞察"的端到端科研流水线，彻底解放您的生产力。
【差异化优势】
实战导向：9大案例模块覆盖图像光谱分析、时空序列预测、科学归因、论文Idea探索等真实场景
人机协同：不仅教算法原理，更教"如何指挥AI做科研"——从提示词设计、代码审查到多Agent协作
前沿融合：传统统计思想 × 现代深度学习 × 大模型自动化三重视角，打通从算法理解到科研落地的最后一公里
本课程将为您提供兼具学术严谨性、工程实用性、技术前瞻性的学习平台。让AI成为您科研团队中最得力的智能助手，加速从数据洞察到科学发现的全过程。
📅 培训时间
培训方式：（腾讯会议直播）
直播时间：2026年5月16日-17日、23日-24日
1.从静态配置到动态进化：AI Agent能力获取范式的跃迁
2.Hermes Agent运行时架构解析
3.私有化部署实践：本地模型（Qwen3.5 27B）接入与vLLM优化配置
4.技能蒸馏与自动化编程：从任务执行到Python Skills的生成与优化
5.多后端执行环境配置：Docker、SSH、Singularity的场景化选择
6.子Agent并行策略：任务拆解、隔离执行与结果聚合机制
7.与OpenClaw的协同与迁移：记忆导入、配置互通与分层架构设计
8.知识沉淀的自动化策略：Skills版本控制、冲突解决与长期进化路径
9.本地化科研助手的典型应用场景
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📢 【课程核心差异化】：
1.真实数据驱动：使用Cochrane/JAMA已发表RCT的真实数据，非模拟数据，可溯源至原始文献。
2.一条主线贯穿：从PICOS设计→PubMed检索→AI筛选→效应量计算→DL随机效应模型→森林图→漏斗图→亚组分析→敏感性分析→Results段落，两天做完完整Meta-Analysis。
3.AI深度提效：用Hermes Agent自动生成检索式、批量筛选文献、运行统计脚本、生成投稿级图表、撰写Results段落——亲眼见证AI把传统2周的工作压缩到2小时。
4.代码经双轮审阅：所有脚本经两轮代码审阅（Codex Review），Egger检验修正为加权回归（WLS）、SMD方差统一为含J²的Hedges标准公式、PRISMA计数改为动态计算，统计公式逐项验证。
5.带走你的专属科研智能体：你将带走一个配置好的Hermes Agent和Meta-Analysis统计Skill，利用其自进化能力，未来可一键复用到你的任何课题中。
【课程定位】：
【两天完整产出】：
📅 培训时间
培训方式：（腾讯会议直播）
直播时间：2026年5月30日-31日
第一天：Hermes部署 + AI辅助文献检索与筛选产出：Hermes科研环境 + 检索脚本 + 筛选结果 + 数据提取表 |
第二天：统计分析+ Skill封装 + 个人落地产出：4张投稿级图表 + 统计Skill + Results段落 + 个人方案 |
📞 报名咨询
微信二维码：
END
Ai尚研修丨专注科研领域
技术推广，人才招聘推荐，科研活动服务
科研技术云导师，Eay Scientific Research
