Ted Chen

Deep Research (深度研究) 功能釋出後，大家都很興奮。彷彿只要按下那個按鈕，我們就能瞬間變成某個領域的專家。

但實際使用一陣子後，你是不是也遇到了這種尷尬的狀態：

用來查小問題，覺得它「殺雞用牛刀」，跑得慢又囉唆；

用來問大問題，它又給你一堆「正確的廢話」，看似寫了很多，卻對你的決策一點幫助都沒有。

問題不在 AI 不夠強，而在於我們「派工」的方式錯了。

你是否也經歷過這種時刻？

心中有一個想研究的念頭，或許是對某個現象的好奇，或許是工作中遇到的一個難解之謎。但當你試圖把它寫成研究計畫時，卻發現這個念頭像煙霧一樣——抓不住、寫不順，跟指導教授報告時，被問兩句就發現邏輯全是漏洞。

你有沒有這種感覺：文獻讀了很多、筆記也做了不少，但一動筆就卡住；寫出來的段落像是兩個不相干的主題硬湊在一起，怎麼修都覺得「不對勁」？

在最近兩週密切進行學員需求訪談的過程中，我們發現了一個很一致的現象：Deep Research 用得最有感、突破最明顯的人，往往不是「文獻不夠」的人，而是「研究階段卡在關鍵轉折點」的人。

在學術研究的這條路上，你是否也曾在「深水區」迷失過？

這週，我們接到了兩位學員的求救，這兩個案例真實得令人心驚，幾乎是許多碩博士生的共同縮影。

近期，一位我協助輔導的法律系學生讓我印象深刻。他遇到的難題在於：試圖透過「軟法（Soft Law）」的概念，來尋找連帶關係人究責的突破點，期望在情理之外，也能在法理上為受害者提供實質協助。

然而，挑戰在於「軟法」本身缺乏強制性，加上台灣法律尚未跟上此趨勢，相關案例更是鳳毛麟角，導致研究一直找不到施力點。

如果是你，面對這種困境會如何進行文獻回顧？

這一陣子我和許多學校的指導教授聊到「AI 在論文寫作中的合理使用方式」，發現不論是教授或學生，對 AI 的定位仍存在不少誤解。

昨天拜訪某位院長，他分享了一段和學生的對話，極度貼切地反映了現在學界最常見的一個認知偏差。

這週因為朋友的詢問，我再次遇到反思文本分析常見的瓶頸。
他希望透過「傳統 NLP」進行處理，但 NLP 天生比較擅長處理字串、特徵、統計規則，不太擅長處理反思文本中大量存在的隱含語義、情境脈絡、主觀推論、語氣線索。

因此我建議他改採 LLM／大型語言模型，讓模型直接從語義層去推敲「寫到的」與「沒寫到的」。
因為真正棘手的部分，往往不是文本裡寫了什麼，而是作者沒有寫出來的那一塊。

你的論述邏輯有斷鏈！（這句是不是讓你有點熟悉？）

我們在協助論文撰寫與邏輯診斷的過程中發現，除了「文獻回顧」這個經典大魔王之外，「論述邏輯鏈斷裂」也是讓許多研究者卡關的第二大關卡。

AI 研究輔助的最大阻礙是什麼？​

大家好，我是 Ted。

在我們談 AI 輔助論文研究的這一年，最常被問到的問題大概是：「AI 能不能真的幫我寫論文？」

我的回答一直是：「AI 可以幫你，但不能亂幫你。」

上週釋出的「論文指導特別助理」功能，大家用得如何呢？
我們今天決定再加碼一波——
推出正式診斷服務中最重要的第一份報告體驗版：研究定位診斷。

別小看這份看似簡單的「研究定位診斷報告」，
它能幫你清楚看見目前研究所處的位置與結構問題。