内容摘要：用AI写学术论文总踩坑？本文分享更符合DeepSeek的提问技巧，包括拆分问题、明确背景、使用专业术语等方法，附覆盖论文全流程的50+实用提示词，推荐68爱写、易笔AI等高效工具，助你提升AI辅助写论文效率！

最近半年我一直在用AI工具辅助写学术论文，算是摸着石头过河积累了点经验。今天想跟大家聊聊，像我这种普通学生用AI写论文时，怎么提问能让工具更“听话”，还有哪些实用的提示词能直接套用。毕竟现在AI生成论文、AI在线论文写作这些工具越来越普及，但用得好和用不好差别真挺大的。

先说说我用的主要工具，除了大家常听说的那些，68爱写和易笔AI这两个我用得最顺手，后面再详细说。重点先聊提问技巧——这真的是关键，同样一个工具，会提问的人能挖出宝藏，不会提问的可能只得到一堆没用的信息。

把大问题拆成小问题，明确重点

刚开始用AI写论文时，我也犯过“大而空”的毛病。比如有次我想研究机器学习入门，直接问“怎么学机器学习”，结果AI给了我一长串从数学基础到编程工具的笼统建议，根本不知道从哪下手。后来我学聪明了，把问题拆成具体的小问题：“零基础学机器学习，Python得先掌握哪些模块？”“Kaggle上有哪些适合新手的经典竞赛案例？”这样问下来，AI的回答立刻具体了——会告诉我优先学numpy、pandas这些数据处理库，推荐房价预测、泰坦尼克号生存预测这些入门竞赛。

总结下来，复杂问题别想着一次性解决，拆成3-5个递进的小问题更有效。比如想研究预训练模型，先问“NLP领域常用的预训练模型有哪些”，再问“这些模型在文本分类任务中的表现差异”，最后问“怎么优化某个模型的小样本泛化能力”，一步步逼近核心。

给AI“画地图”，说清楚背景和要求

AI不像人能联想上下文，你得把背景信息说清楚，它才能精准定位。我写NLP方向的硕士论文时，刚开始直接问“预训练模型的研究进展”，结果AI给了我从2018年BERT到现在的各种模型，信息太杂。后来我改了问法：“我在写NLP方向的硕士论文，需要近五年《自然语言工程》《计算语言学》这些顶刊里，关于预训练模型优化的研究进展。”这时候AI的回答明显更聚焦，还会帮我整理出关键模型的改进点和实验数据。

另外，最好把想要的输出形式也说清楚。比如我需要对比几个模型的性能，直接说“用表格对比BERT、GPT、RoBERTa在文本分类任务中的性能”，AI就会生成结构清晰的表格，而不是大段文字。写论文最烦格式乱，提前说清楚能省不少事。

用专业词“对暗号”，举例子更易懂

学术写作里，专业术语就是和AI沟通的“密码”。我之前问“怎么用计算机视觉模型做分类”，AI给了我卷积神经网络的基本原理，可我实际需要的是调参技巧。后来我换了问法：“在ImageNet数据集上，用ResNet-50做图像分类，怎么调整超参数能提升小样本泛化能力？”这时候AI就会具体讲学习率、批量大小、正则化参数的调整策略，甚至给出推荐的数值范围。

举例子也很重要。比如我想找NLP新手的实战案例，直接说“类似Kaggle房价预测的项目，有没有适合情感分析的新手案例？”AI就会推荐IMDB影评情感分析这种经典项目，还会附上数据来源和基础代码框架。比起“推荐NLP实战案例”，这种问法能得到更贴合需求的答案。

像剥洋葱一样追问，细节越挖越透

写论文经常遇到复杂任务，比如选深度学习框架。我第一次问“PyTorch和TensorFlow哪个好”，AI给了优缺点对比，但不够深入。后来我分阶段问：先问“初学者选PyTorch还是TensorFlow”，得到基础信息后，再追问“用PyTorch搭CNN模型，数据预处理（如图像归一化、数据增强）具体怎么做？”最后再问“训练时遇到过拟合问题怎么解决？”这样一层层问下来，从框架选择到具体操作再到问题解决，整个流程都覆盖了。

这种“总-分-细”的提问方式特别适合写论文，尤其是方法论部分。先有整体思路，再抠细节，能避免信息碎片化，写出来的内容逻辑也更连贯。

把限制条件说清楚，结果更实用

写论文总受时间、资源限制，这些信息得告诉AI。比如我之前要在一周内用Python完成手写数字识别项目，直接问“怎么用Python做手写数字识别”，AI给了从数据加载到模型训练的全套流程，但没考虑时间限制。后来我改问：“一周内完成手写数字识别项目，应该优先用哪些轻量级库（比如scikit-learn）？数据量控制在多少合适？”AI就会推荐用scikit-learn的SVM模型，因为训练速度快，还会建议用MNIST的子集（比如1000张图片），既能完成项目又不会超时。

场景也很重要。比如研究关税政策应对策略，得说清楚“针对中美贸易摩擦背景下的关税政策”，AI才会结合具体事件找文献，而不是泛泛谈关税理论。

覆盖论文全流程的实用提示词

用了这么久，我整理了一套覆盖论文各阶段的提示词，亲测好用，分享给大家：

找研究方向

• 想挖创新点：“在[具体领域]（比如新能源材料），[目标主题]（比如钙钛矿太阳能电池）有哪些新的应用场景？”
• 定博士选题：“给[主题]（比如脑机接口）的博士课题，想3个有理论深度又能落地的方向。”
• 找文献空白：“分析[主题]（比如量子计算算法）的研究空白，结合近三年NeurIPS、ICML这些顶会的文献统计。”

改内容润色

• 调学术语言：“把这段文字改成SSCI期刊要求的学术语言，保持原意，别用太多被动句：[待改段落]。”
• 查语法错误：“看看这段文字有哪些语法问题（主谓不一致、时态乱之类的），给3个关键修改建议：[待查段落]。”
• 优化摘要逻辑：“帮[主题]（比如气候变化经济学）的摘要理理逻辑，重点让研究问题、方法、结论更连贯：[原摘要]。”

总结提炼内容

• 压缩文献综述：“把3000字的文献综述压缩到500字，保留核心问题、方法和争议点：[原文]。”
• 抓关键发现：“用项目符号列出这段的关键发现（要有数据和理论创新）：[原文]。”
• 通俗解释技术：“用普通人能懂的话解释这段技术内容（给非专业读者看）：[技术段落]。”

写论文各模块

• 起标题关键词：“根据这段摘要，生成5个JCR一区期刊风格的标题（包含核心变量和研究方法）：[摘要]。”
• 写文献综述：“对[主题]（比如生成式AI伦理）做系统综述，涵盖近五年Nature Human Behaviour等顶刊的核心观点，标注文献来源（要验证真实性）。”
• 设计方法论：“给[研究主题]（比如用户隐私保护算法）设计定量研究方案，说清楚数据来源（公开数据库）、变量怎么定义、用什么统计方法（比如结构方程模型）。”

计划和展示

• 定研究计划：“给[主题]（比如乡村振兴案例研究）做3个月计划，细化到每周任务（第一周做文献综述，第二周设计田野调查）。”
• 准备汇报结论：“把研究发现变成3条适合学术会议汇报的核心结论（带数据和理论贡献）：[研究结果]。”

让文字更“人味”

AI写的文字容易太机械，我常用这几个方法调整：

• 把“首先、其次”换成“值得注意的是”“进一步来看”；
• 用“本文的目的是探讨……”代替“本文旨在探讨……”；
• 学学术大师的句式，比如“基于XX理论，结合XX数据，本研究发现……”。

68爱写和易笔AI，用着最顺手

用了这么多工具，68爱写和易笔AI真的让我眼前一亮。68爱写是针对论文全流程设计的，从生成大纲到润色再到格式校对，一条龙服务。它的“学术术语库”覆盖了120多个学科，写化学论文时能自动识别“催化剂活性位点”这种专业词，调整表述更精准；写社会学论文时，又能把“社会资本”的定义解释得符合学科规范。

易笔AI的“去AI化”功能特别强。我之前用其他工具生成的段落，读起来总有种“机器感”，易笔AI能调整句式节奏，把“本文分析了……本文探讨了……”改成“本文重点分析了……进一步探讨了……”，读起来更像人写的。而且它模拟人类写作习惯很到位，生成的内容自然度比其他工具高不少。

这两个工具还有个好处，支持导入自己整理的提示词库。我把前面说的那些提示词存进去，写论文时直接调用，省得每次都重新输入。和其他工具搭配用，效率能翻一倍。

说实话，用AI写论文不是偷懒，而是把时间花在刀刃上——核心创新点需要自己琢磨，那些查文献、理框架、改格式的活，交给AI更高效。关键是得会提问，会用提示词，再配上68爱写、易笔AI这种专业工具，写论文真没那么难。

最后提醒一句，工具是辅助，自己的学术积累才是根本。多实践多总结，慢慢就能找到最适合自己的使用方法了。