AI绘图能用于科研配图吗？Nature子刊退稿事件背后的规范指南_科学技术

1. 阿里开源 Qwen3.5-Plus！三千行代码一次生！超强性能超低价格

2. 谷歌 Nano Banana 2 发布，标志图像生成从「艺术创作」到「工业化生产」，这将带来哪些变革？

3. 最近高分子年会上，我做了个报告，呼吁大家要认真对待AI对整个科研领域的影响，想想AI留给科研人员的时间还有多少年。我说大概10年左右，大家必须严肃对待这件事。但许多人还没有认识到这件事的严重性，唉。柯洁在AI打败人类之后仍然可以继续下棋，但人类在AI打败普通科研人员之后，还可以继续科研吗？到时那就不叫科研了。

4. 海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑

5. #IT那些事儿# 北大和Google Cloud联合发布的PaperBanana，是一个自动化生成出版级学术插图的智能体框架。它能够根据研究方法描述和图表标题，自动生成包括方法架构图和统计图表在内的各类专业插图。 PaperBanana的论文：arxiv.org/abs/2601.23265 PaperBanana把AI深度融入科研绘图流程，它不只是生成一张图，而是像设计师一样思考：检索参考图→规划内容→确定风格→生成图像→自我审查。完全开源，基于NeurIPS 2025的292个真实论文案例训练。不像普通AI工具直接生成图片，PaperBanana有五个专门的AI Agent分工合作：Retriever检索参考图、Planner规划内容、Stylist确定风格、Visualizer生成图像、Critic审查优化。像专业团队一样协作，而不是单打独斗。其中Stylist Agent专门负责确保符合学术期刊的审美标准——配色、字体、线条粗细都有规范。如果你已经画了图但觉得不够好看，PaperBanana还能帮你"升级"——保持内容不变，优化配色和排版。仓库地址：github.com/dwzhu-pku/PaperBanana 说是两周后放出代码和数据集。

6. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

7. 【无广】我用AI Agent手搓了一个科技博主神器：动态图表生成器！

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14. 解读Nano Banana Pro，AI生图新里程碑 Google年底冲业绩，又甩出一个王炸图像模型Nano Banana Pro 内核由Gemini 2.5 Flash升级到Gemini 3，图像生成和图像编辑实现断层领先。升级一、最强文字渲染升级二、最强大脑加持升级三、最强一致性升级四、摄影级可控 #AI新星计划 #人工智能 #Google #Gemini #nanobanana

15. OpenAI今日官宣，向所有ChatGPT用户全面推送全新图像模型GPT Image 1.5及配套功能！新模型生成速度飙升4倍，编辑精准度拉满，能完美保留原图细节还支持多类创意转换，更新增独立创作入口和预设模板。成本直降20%的同时，文本渲染和指令遵循能力也大幅升级，堪称口袋里的创意工作室～你准备好解锁AI绘图新体验了吗？它会成为你的日常创作刚需工具吗？

16. 盘点一周AI大事(12月21日)｜谷歌手撕OpenAI OpenAI 上线最强图像模型GPT Image 1.5 OpenAI发布最强编码模型GPT-5.2-Codex Google发布 Gemini 3 Flash Google开源A2UI协议微软开源最强3D模型TRELLIS 2 阿里开源分层编辑图像模型Qwen-Image-Layered 阿里发布Veo 3平替Wan2.6 字节发布Veo 3平替Seedance 1.5 pro 腾讯开源首个实时交互世界模型WorldPlay 研究员开源照片重新对焦Genfocus Pipeline 研究员开源实时换脸视频模型PersonaLive Meta开源最强声音分割模型SAM Audio #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #OpenAI #AIGC #前沿科技趋势发布月

17. 如何评价谷歌发布新一代图像生成模型 Nano Banana Pro，有哪些亮点？

18. 福建一摄影大赛一等奖作品被疑 AI 生成，具体是怎么回事？可以从哪些方面识别 AI 生成内容？

19. 盘点一周AI大事(12月7日)｜首个AGI模型问世 OpenAI强行上线GPT5.2，跑分击败Gemini重夺地表最强 OpenAI下周发布图像模型绝地反击小香蕉 ChatGPT接入Adobe套装 Google推出顶级语音模型Gemini 2.5 TTS Google上线实时语音互译Gemini 2.5 Audio Google深度研究接入Gemini 3 Pro 智谱推出最强开源手机智能体AutoGLM-Phone-9B Runway推出通用世界模型GWM-1 Meta推出短剧视频模型OneStory Meta推出最强开源版客串Saber 字节发布最强自动驾驶视觉模型UniUGP 阿里开源最强运动控制视频模型WanMove 研究员开源换脸视频模型LivingSwap Integral AI 宣称构建了世界上第一个AGI模型 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #人工智能 #OpenAI #AIGC

20. #Gemini3有哪些新功能#从“回答问题”到“搞定一切”，谷歌这款新模型直接把实用度拉满！原生支持文字、图像、视频、音频全模态输入，100万token超长上下文能装下700页书，不管是解析学术论文、生成交互式学习卡片，还是分析比赛视频出训练计划，都能轻松hold住。推理力更是断层领先！GPQA Diamond 91.9%准确率+MathArena 23.4%高分，Deep Think模式连博士级难题都能拆解得明明白白，日常办公算贷款、做科研析数据都靠谱。开发者狂喜的是全新AI IDE Antigravity，一句话就能生成完整航班追踪APP，代码自动验证还能跨工具协同，SWE-bench Verified 76.2%的修复率堪比专业程序员👏

21. Luma Uni-1.1 API开放，图像模型榜单第三，文字渲染直逼GPT image 2

22. 分享一个用Nanobanana绘图的Prompt#GenjiAI技能分享# :请分析我上传的科研插图内容，并生成一条完整的 AI绘图提示词，不要改变配色，描述应涵盖以下方面：1)核心主题与研究对象2)关键元素及细节(如分子/细胞/设备/变量)3)元素之间的逻辑关系与作用机制4)图中人物或对象的角色与特征5)图示中呈现的行为或实验流程6)构图结构(如流程图口、机制图等)7)图形与配色风格8)图像分辨率与清晰度要求，以及适合科研绘图的参数建议然后根据ds给出来的提示词去banana生图，很稳～

23. 论文如何降低AI率？

24. OpenAI推出Prism工具，助力科学家加速AI驱动的科研发现1月28日，OpenAI宣布推出全新免费工具“Prism”，这是一个专为科学家设计的AI原生协作工作空间，旨在大幅简化科研论文撰写、协作与修订流程，并进一步推动AI在科学发现中的应用。Prism基于OpenAI最新模型GPT-5.2构建，后者被OpenAI称为“在数学和科学推理方面最先进的模型”。该工具采用LaTeX原生格式——这是科研界撰写包含复杂公式论文的标准系统——将传统上分散在多个软件中的工作流整合到一个云端平台中，包括文本编辑、公式处理、参考文献管理、图表插入与AI辅助修订等功能。Prism的核心亮点在于其“全文档上下文”能力：AI能够同时理解论文的周围文本、方程式、引文、图表及整体结构，从而实现更精准的草稿生成、修改建议、公式重构与跨元素推理。科学家可直接在界面中与AI对话，让其帮助起草段落、优化论证逻辑或检查一致性，而无需频繁切换工具或手动复制粘贴。OpenAI表示，此举是其“OpenAI for Science”倡议的重要一步。该倡议旨在将前沿AI模型与真实科研环境深度结合，目标是将原本可能耗费数十年的人类发现过程压缩至数年。OpenAI高管强调：“2025年，AI彻底改变了软件开发；2026年，我们预计科学领域将迎来类似变革。”Prism对所有拥有ChatGPT个人账户的用户免费开放，支持无限协作者与项目，无需额外订阅。这一低门槛设计有望吸引全球广大科研人员尝试。OpenAI同时指出，虽然当前AI在数学证明、生物实验设计、材料模拟等领域已展现出“人类专家水平”甚至超出的表现，但仍建议研究者将其作为协作助手，而非完全自动化研究——人类判断在问题定义、假设验证与最终洞见提炼上依然不可或缺。近年来，OpenAI持续加大在科学领域的投入，包括与美国能源部国家实验室合作、发布数学与生物学前沿成果等。Prism的推出被视为公司从通用聊天工具向专业科研基础设施转型的标志性产品，也反映出AI巨头之间在“AI for Science”赛道的激烈竞争——谷歌DeepMind等公司也在同期推进类似的多智能体“AI co-scientist”系统。目前，Prism已通过网页应用形式上线，用户可直接登录ChatGPT账户访问。OpenAI表示，将根据科研社区反馈持续迭代该工具，并计划未来扩展至更多学科与更深层次的发现辅助功能。

25. 盘点一周AI大事2月8日｜AI相亲、AI当老板、AI狼人杀 Anthropic发布最强大模型Claude Opus 4.6 OpenAI发布最强编码模型GPT5.3Codex OpenAI推出Codex桌面版 Google上线AI狼人杀 AI雇佣人类平台RentAHuman爆火 AI雇佣AI平台ClawTasks爆火龙虾相亲平台MoltMatch爆火智谱开源最强OCR模型GLM-OCR 字节发布最强视频模型Seedance 2.0 研究员开源无痕编辑视频模型Edit Yourself 字节开源最强分子预测模型Protenix-v1 Google发布论文配图AI Paper Banana #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #AI #AIGC #OpenAI

26. 在用 AI 辅助科研的过程中，现在还有哪个环节是它解决不好的？

27. 2026年AI一键绘图全攻略：思维导图/流程图高效生成工具合集

28. 港大博士论文引用 AI 虚构文献，通讯作者副院长引咎卸职，该事件对 AI 应用有哪些警示意义？

29. 不管如何，我认为目前仍然是OpenAI的chatGPT在核心智能上是最强的，因为图中这道变分题仍然只有它能解出来chatGPT 5.5只用了12分钟（之前分别是5.2 (55m), 5.4(36m)），而现在无论是Gemini还是DS都做不出来。目前生成图上面，可控性也比之前好了许多，见图2，虽然拓扑上仍然没全对，但好了许多（图3为Gemini生成，就要差一点）。我相信这种水准的可控性已经可以满足我画图的所有需要了。

30. 陶哲轩关于 AI + 科研、AI 时代教育的核心观点梳理以下内容严格基于本次专访中陶哲轩本人的表述，分为AI + 科研（AI×Science）、AI 时代的科研人才培养与高等教育两大核心板块，提炼核心观点如下：一、对 AI + 科研（AI×Science）的核心看法1. 创办 SAIR Foundation 的核心动因与定位底层判断：AI 将从根本上改变科研模式，当前亟需厘清「科研场景中如何合理、高效运用 AI」的核心问题，树立可复制的最佳实践。两大核心目标：用科学的方法打造 AI，借助 AI 重塑基础科学研究。组织定位：弥补传统科研体系的不足 —— 传统学术界与产业界各司其职的模式运转速度过慢，学术界缺乏灵活的资源与试错空间，产业界很少投入长期基础研究；SAIR 作为非营利联盟，要搭建学术与产业的桥梁，推动更灵活、更大胆的创新尝试，同时以跨学科、全球化的协作，解决科研体系的结构性瓶颈。2. 通用大模型在科研场景的核心短板陶哲轩明确指出，当前主流通用大模型无法直接满足科研的核心需求，核心短板集中在 4 个方面：幻觉问题突出，可信度不足：科研需要可验证、可信任的系统，而通用模型的幻觉问题会严重干扰科研工作。可解释性与可追溯性缺失：模型无法说明结论是来自训练数据中的既有文献，还是新的创新组合，也无法规范地将结果与现有学术知识体系关联；而科学研究的核心要求之一，是把新结果纳入已有知识体系，实现可追溯、规范引用，支撑后续研究推进。无法表达置信度：科研中研究者会明确对结论的信心层级（如 “非常有把握”“仅为初步猜想”），但 AI 几乎总是以 100% 确定的语气输出，这一缺陷大幅降低了其在科研中的实用性。效率与适配性严重不足：通用大模型依赖海量数据与算力，学习效率远低于人类（人类看十几个例子就能抓住核心，AI 往往需要数百万样本）；同时绝大多数科研任务是高度专门化的，并不需要 “万能” 的通用大模型，更需要轻量化、定制化、贴合科研工作流的工具，通用模型与科研的核心需求存在明显错位。3. AI + 科研的正确发展路径拒绝盲目堆规模，核心是完善 AI 的科学方法论：不认同行业一味追求 “更大模型、更多数据、更强算力” 的 Scaling 路线，认为该模式长期会遭遇数据、能源、算力的瓶颈；AI + 科研的核心是 “Scaling the Science of AI”，即提升 AI 的可信度、可解释性，优化人机协作模式，建立适配科研场景的底层原则与方法论。打造科研垂直 AI，配套严格的验证框架：并非要完全替代现有大模型，而是将其嵌入更严格的科研验证、校验体系中，通过强制验证机制，让模型输出系统性关联学术文献体系，打造专门为科研设计的 AI 工具。以高质量数据为核心根基：AI 在科研领域的进展，高度依赖高质量、结构化的专业数据；低质量的合成数据不仅无法解决问题，反而会污染原有数据集，数据质量的重要性不亚于模型本身。以数学 / 基础科学为 AI 的安全试验场：相比金融、医疗等高风险、低容错领域，数学和基础科学是打磨可靠 AI 的理想场景 ——AI 算错一道数学题几乎没有损失，且数学输出可被形式化验证，能先在这个安全环境中解决 AI 的可靠性问题，再将成熟的方法论迁移到其他高风险应用领域。4. AI 对科研生态与格局的深层影响核心价值是科研普惠化：AI 大幅降低了科研门槛，让非传统科研背景、非顶尖机构的人，甚至青少年都有机会参与前沿科研；未来能为科学做贡献的能力类型会变得更加丰富，不再局限于传统的学术精英，有望实现 “未来出现 10000 个陶哲轩” 的愿景。彻底重构科研协作模式：打破了 “孤独天才” 的传统科研叙事，未来科研将以更大规模、更多元的团队协作展开；AI 是打破学科壁垒的核心催化剂，推动数学、物理、生命科学、社会科学等多学科的交叉互动。同时，数学研究将向现代软件工程学习，引入版本控制、单元测试、质量校验等成熟体系，支撑几十上百人的大规模远程协作。推动科研分工精细化：传统科研中，研究者需要包揽解题、计算、写论文、申请经费、学术报告等全流程工作；未来科研会出现更细致的分工，有人负责长期愿景与方向判断，有人擅长人机协作落地，有人负责团队协调与学术传播，科研的参与方式更加多元。5. 个人使用 AI 的实践与明确边界陶哲轩分享了自己日常科研中使用 AI 的真实方式，核心是「把 AI 当作辅助工具，而非替代核心思考的主体」：高频使用场景：文献检索、论文内容总结、论文写作辅助（自动补全、草稿起草）、简单数据可视化、繁琐的数学计算、海量文献筛选等偏事务性、辅助性的工作。明确的使用边界：在深度思考、攻克核心研究难题时，基本不使用 AI，依然依赖纸和笔；AI 目前无法复现人类科研中的 “顿悟” 过程，无法像人一样从多次失败中逐步学习、调整研究方向，只能在研究者已有清晰思路后，提供落地层面的支持。核心使用原则：没有统一的 “标准工作流”，核心是匹配个人研究需求 —— 把自己最享受、最核心的数学深度思考环节留给自己，把不擅长、不享受的事务性工作交给 AI。二、对 AI 时代科研人才培养与高等教育的核心看法1. 对青年研究者成长的核心判断警惕 AI 拆掉年轻人的成长阶梯：AI 已经能完成很多研究生、初级研究者的基础训练内容（标准解题、基础实验环节、文献整理等），但这些看似重复、枯燥的基础工作，是研究者核心能力成长的关键；不能因为 AI 效率更高，就把这些训练完全交给 AI，必须为年轻研究者保留有价值的、完整的基础训练过程。工具使用与基础训练必须平衡：以计算器的普及为类比 —— 直到今天，教育依然会先教会孩子手算加减乘除，再让他们使用计算器；AI 也同理，必须先让年轻人亲手完成足够的基础训练、积累充足的科研经验后，再逐步引入自动化工具，绝对不能本末倒置。重视导师制与榜样的价值：需要顶尖科学家与青年研究者形成紧密的师徒制结构，不仅要传递科研方法，更要分享面对科研不确定性、挫折与失败的经验，引导年轻人形成负责任的 AI 使用习惯，在支持创新的同时，不牺牲核心科研能力的成长。2. AI 时代高等教育的变革方向核心原则：不能禁止新技术，要教会学生正确使用：面对 AI 的冲击，高校的核心任务不是简单禁止学生使用 AI，而是教会学生如何负责任、有边界地使用 AI，让学生把 AI 当作探索研究的起点，而非替代自身思考的终点。必须破解当前的极端化困境：当前学生群体出现两个极端 —— 要么完全依赖 AI，成绩好看但并未真正掌握知识、锻炼核心能力；要么完全拒绝使用 AI，基础扎实但效率和成果产出落后于他人。高校亟需找到二者的平衡点，重新设计培养体系，避免 AI 消解高等教育的核心价值。培养模式的核心转型方向：从孤立的知识模块教学，转向更整体的、通用问题解决能力的培养，加强不同课程间的整合；从单人应试导向，更多转向小组项目、协作式学习，让培养模式更贴近真实科研与产业的形态；吸收产业界的问题导向思维，教会学生用 AI 解决真实世界的问题，而非只掌握割裂的理论知识。灵活适配 AI 的发展节奏：跳出传统学期制度的限制，通过暑期学校、密集学术项目、研讨班等形式，更快迭代课程内容，让培养体系跟上 AI 技术的发展速度。3. AI 时代未来研究者的核心能力团队协作与跨背景沟通能力：未来科研是大规模多元团队协作，跨学科、跨领域的沟通能力，以及团队协作的软技能，会变得和专业能力同等重要。科研 “品味” 与方向判断力：能够形成整体判断，识别哪些研究方向真正有价值、值得投入，再借助 AI 和合作者落地执行，这种宏观判断力的重要性会远超单纯的解题能力。批判性思维与提出好问题的能力：清晰定义问题、明确核心诉求，是用好 AI 的核心前提，所谓的 “提示词工程” 本质上就是批判性思维的体现。开放的跨学科学习能力：愿意保持开放心态，学习不同学科的 “语言”，能串联不同领域的想法、看到整体图景，而非只局限在自己的狭窄细分领域。对工具的克制与合理使用能力：清晰知道什么时候该用 AI、什么时候该主动克制，不被工具替代自身的深度思考。4. 关于 AGI 时代数学学习的终极思考即便 AGI 超越人类，数学依然有其价值：以交通工具为类比 —— 汽车、飞机的出行效率远超人类步行，但人类依然会走路，不是因为必须，而是因为热爱、因为对身心有益；数学和科学也一样，即便未来 AGI 的数学能力全面超过人类，人们依然会出于兴趣、好奇心和自我满足，亲自去做数学研究，它会变成一种手艺、一种纯粹的智力爱好。人类的能力依然有不可替代性：人类的学习和推理方式与 AI 完全不同，AI 依赖海量数据和算力，而人类能在极少数据、极低计算量的情况下做出有效判断，这种能力在未来依然有不可替代的价值。数学学习的角色会发生转变：未来的科研模式，很可能是人类把握少数关键研究方向，AI 填充海量的细节与执行工作；数学学习的核心目的，不再只是培养解题能力，更多是培养严谨的逻辑、清晰的深度思考能力，以及把握科研方向的核心判断力，它的角色和目的会与当下不同，但依然有不可替代的意义。#陶哲轩##AI##AI4S#

31. 字节今天发布了图像生成模型 Seedream 5.0，直接对标 Nano Banana Pro，而且重点是：能免费体验。目前已上线剪映、CapCut、小云雀，即梦 AI 进入灰度测试，生成图片限时开放。从效果看，新模型在人物一致性、画面细节和文字可控性上都有明显提升，更偏向“可直接用”的商业级输出。更关键的是，它被放进了创作工具链里，而不是单独秀参数。当高质量图像生成开始普惠，真正的竞争点，正在从模型本身，转向谁能把创作效率做到极致。#字节发布新模型Seedream5.0##过个有AI年##HOW I AI#

32. 腾讯用170K风格提示词和1.4M图像，重塑AI风格迁移数据基座

33. 【#多高校将AI检测纳入论文审核# #多高校明确论文AI生成比例标准#】随着生成式人工智能（AIGC）在学术写作中的普及，其在提升学生写作效率的同时，也滋生了AI代写、内容抄袭等学术不端隐患，规范AI工具使用成为高校教学管理的重要课题。近期，全国多所高校密集出台通知，将AIGC检测正式纳入本研毕业论文（设计）审核流程，明确AI生成内容比例、检测标准及违规处理办法。3月以来，多所高校陆续细化相关规定：3月16日，湖南师范大学启用AIGC代写检测，覆盖论文全环节，学生有2次免费查重机会，明确文字相似比及AI疑似比30%以下可修改答辩；3月23日至26日，河北环境工程学院、广东技术师范大学、河南农业大学相继发文，分别对AI工具使用作出具体要求、界定使用范围，明确责任与违规处理方式。近年来，AIGC在学术领域应用快速普及，乱象也随之凸显。部分学生过度依赖AI，直接复制生成内容，导致论文空泛、出现常识错误；网购平台更有明码标价的AI写作服务，涵盖结课论文至毕业论文，进一步助长了学术不端行为，这也促使高校加快出台相关规范措施。（记者徐悦）

34. 实测结果，AI 在美学类图像大模型已经停滞提升了。昨晚试了几百幅 Midjourney 画的画，8.1 版本其实没有比 7.0 版本有实质进步，这意味着图像大模型在工具性绘图可以有不断的提升空间，但在美学类绘图很难继续提升。未来最好的 AI 绘画作品，应该是是极致内容追求的人机共生绘制出来。#新媒沈阳聊ai#

35. Seedance 2.0的热度还没下去，字节新模型又来了！#字节发布新模型seedream5.0#Seedream 5.0的图像支持2K和4K分辨率输出，2K为图片生成直出，4K为AI增强后的分辨率。还首次支持检索生图，对提示词的理解准确性增强、支持更细节、精致纹理的图像生成，并允许用户精确调整图像。同时，有三大能力增强；❶ 更懂你：深度理解提示词，构图精准、细节到位，文字渲染效果更自然；❷ 更好看：图生图风格化大幅增强，细节清晰、纹理精致、光影更均衡，新增笔刷编辑，可精准选区调整元素；❸ 更聪明：多步逻辑、空间理解、专业领域知识全面升级。从画质到可控性再到理解力，这波升级直接把AI生图体验拉高一个档次！#过个有AI年##HOW I AI# 字节发布新模型seedream5.0

36. 【谷歌推出新一代图像生成与编辑模型NANO BANANA PRO】财联社11月20日电，谷歌推出NANO BANANA PRO（Gemini 3 Pro图像），全新一代尖端图像生成与编辑模型。谷歌表示，其全新图像模型Nano Banana Pro能够生成更清晰的图像，并支持多种语言的更精确、更易读的文本。#谷歌总市值超过微软#

37. #IT那些事儿# AutoFigure（有时也被称为 AutoFigure-Edit）是 2026 年初在科研圈和 AI 开发者社区引起轰动的“科研插图自动化智能体框架”。它不仅仅是一个简单的绘图插件，而是一个专门解决“读完万字长文论文，自动画出出版级架构图”痛点的生产力工具。但是为什么我亲测，没有原仓库介绍的（看图一）那么炫捏~因为配的MiniMax和DashScope生图效果非常差，所以为了测通AutoFigure我还被迫注册了ohMyGod，用claude-sonnet-4模型生图。结果还是怂娃一个（看图二），比图一差远了，而且没测几下两美元没了……

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