讨厌这种软文，应该发推广区。

曾经有段时间到处都是 kimi 的广告，突然 DeepSeek R1 横空出世，kimi 砸的钱打水漂了。这是要玩第二波了吗？

编程这个领域 Claude 是真的强，其他的就不要去碰瓷了。

我想知道有多少人跟我一样，认为 Livid 应该获得巨大的财富（ 500W 刀未必是巨大哈）。

Livid 创立并维护了 V2EX ，他应该获得物质上的回报，并得到大家的尊重。

真心希望财务自由的 Livid ，不受限于世俗的压力，把 V2EX 做得更好！

@swordspoet #49
我不仅读过硕士，还读了博士。现在有指导硕士/博士，还没有拿到导师资格，帮大老板指导学生。也见过各种组里的硕士、博士和导师。

读研究生还是不难的，也不需要给谁做牛马。大家都是正常人，很少有太过分的。

学历是很重要的，除非你有比学历还亮眼的东西。我有一朋友，武汉大学的本科。我本科毕业后，和他一起入职一家测序公司。当时我们都不觉得这位朋友有多厉害，甚至开玩笑，他怎么能是武汉大学毕业的呢。多年以后，再和他聊天，他已经很成功了，他说武汉大学这个身份给他带来了很多机会。

比如有硕士学历在一群本科学历的人中间，还是会让领导和同事多看一眼，更别说有些地方多一个硕士学历工资还高一点了。有了硕士学历，当领导/小组长时也能镇得住场子一些。

声明：在医学院教生物信息学，感慨评论区过来人不多，写了一个长回答。

------------------------------

如果想拿学位，跟导师道个歉，认真把学位论文做好！如果不想要学位了，赶紧走人，也别祸害导师了。

------------------------------

“学校的毕业条件已经够了”。大部分学校硕士毕业没硬性条件，学位论文通过即可毕业。我猜的哈，你没有发表论文，更没有顶会，不然恨不得全世界都知道。

“导师对于毕业论文只要有一点点和他想法有偏差就全盘驳回”。我猜这一点点偏差有点大啊，不驳回，等着盲审被驳回？或者等答辩的时候同事笑话？
硕士论文要求其实不高，符合学术规范、有一定的工作量都会让你过，对创新性和结果好坏没有太多要求。大家对硕士的认识，就是你读过研究生，从事过研究工作。硕士大概不会独立从事研究工作，如果想走独立研究的路，还可以博士阶段继续训练。博士不同，拿到博士学位，就是意味着拿到独立研究的入门券了，大家会以同行的标准要求博士论文。因为高要求，博士延期和盲审不通过也越来越常见了。
学生盲审不过，导师可能会受影响；学生毕业之后，还有教育部抽查，抽查不过，惩罚导师（从轻到重有：扣绩效、暂停招生、停止招生资格），学生最多被叫过来改论文，不会有实质性的处罚（学术不端除外）。

“同时没有走学校申诉或换导师的路子”。你是心善？还是不占理？换个导师就能毕业？

“之前一直是在大厂实习，年后这几个月做全职独立开发，接接单之类的”，你读是在职研究生？不明白全日制是什么意思？有没有认真学习和做科研？有没有时间来学习和做科研？

“相较于做开发写代码，我弄论文这些事时一点能量都没有，看见就生理性不适”。写论文又不挣钱，当然没劲啊，钱也是一种生理刺激。工作之后，我看书和学习的效率下降也有这个原因。我多上一节 40 分钟课，可以多拿 120 元左右；就算我不讲课，就只站着监考一场，最少可以多拿 90 元；做其他的事情，收入就更高了。我的时间锚定了一个较高的金钱成本，看书和学习这种没有即期受益的事情，当然不起劲啊。在论坛发帖和回复也比当学生时期少了，也有这个原因。

学校不垃圾，导师也不垃圾。学校要拿到硕士点，还是挺难的。我读硕士的时候没意识这个问题，因为有一级学科学位点，好像二级学科学校自己设。我工作之后，学院只有一个硕士点，要新增学位点，非常困难，那是几任领导的目标。要成为硕士导师，也很难。我们双非医学院教师入职要求博士，要成为硕导，要求副教授和项目经费。成为硕导之后，还要和其他导师联合培养一届学生，才能独立做硕导。

学生延毕，我们的处罚是当年不得招生；即使没有这个处罚，传出去名声也不好听，大部分人都是要脸的。

硕士毕业也要求不高（相对博士而言），只要导师愿意，没有毕不了业的硕士。导师经过博士的训练，也拼嬴了同事拿到副教授，还拿到了足够的科研项目，指导一个硕士毕业不难的。

硕士延毕导师会有惩罚，硕士毕业也不是太难，那导师为什么还要学生延毕呢？原因就是这个学生什么也没干，整天都在兼职，也有打游戏的，连毕业的基本要求也达不到。
除非导师亲自下场，帮学生把论文写了。导师也能做得到，但是不能这么做。给学生兜底了，以后也很难带学生了。

看了评论区，应该很少有过来人。有建议去跟天台放风的，有建议跟院长投诉的，有人建议跟导师斗争的，更多的人劝忍。好像没有人看到问题的实质，楼主的论文谁来写啊？
让导师来写？让院长施压导师写？让院长换个导师写？

蠢的和坏的人是有的，不分导师和学生。从我有限经历来看，自己待过几个研究组，也看了很多研究组，学生碰到垃圾导师概率其实并不大，个别导师要求严格一点而已，个别导师缺少经费学生苦一点而已，个别课题不顺利而已。研究组有问题学生概率几乎是百分百。

导师压榨学生，是新闻，这也影响外界对导师看法。导师给学生做牛马不是新闻。有一个学生，大部分工作是导师亲自做的，远远超出了导师应该做的范围。学生会感谢导师吗，不会，他没有意识到是导师在帮他，他认为他做得很好。同事怎么看这个事，有同情这个导师运气不好的，也有笑话导师的。导师能把这件事情写成新闻，让大家表扬导师无私奉献的精神？不能！！！这会给学生造成伤害，没有人会被打上问题学生的标签；导师给学生写论文不是美德，严格地来讲是学术不端。

上面的内容，有我的猜想，这些猜想可能不利于楼主。期待楼主出来澄清一下，我会及时纠正和道歉！

就楼主的描述来看，导师就干了一件坏事，“对于毕业论文只要有一点点和他想法有偏差就全盘驳回”；但凡这个导师让你取一次快递，应该会多一条帮导师干学术无关的杂事了。
楼主自述“一直是在大厂实习，年后这几个月做全职独立开发，接接单之类的”，应该是没有足够时间用来学习和做研究工作，更没有时间被导师压榨。当然楼主也没有说导师压榨咯，只是评论区有太多好心人认为有人想害楼主。

----------

“单纯想听听大家作为过来人的建议”：
跟导师道个歉，导师也会原谅你，没有人想为难你。你自己把毕业论文完成，大家皆大欢喜。

@RangerWolf #22
DeepSider 需要用户登录，使用国外模型的时候还需要再次登录。猜测，注意是猜测，它做的事情就是把各家的免费额度汇集在一起。

声明：我有 Google 的教育优惠，也是 OpenAI plus 会员，DeepSider 没有深度使用。偶尔使用一下 Claude 4 sonnet ，去润色一下文本，这个模型的输出最像人类。

免费的 Gemini 2.5 Pro 很香的，在 AI Studio 里面使用，本来是给开发者调试用的。
https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

DeepSider 是一个浏览器插件，你也可以装一个，里面也提供了很多模型。

https://lmarena.ai/ 是一个 lm 竞技场，里面有很多模型，国内直连。

恭喜楼主的提前发现癌变前的肿块，并切除了。唯一不幸的是，切除了胸交感神经，不过这个影响不大。

“医生建议定期随访，不推荐放化疗（疗效有限）。”
这个意见是对的！

“有医生提及一种 IDH1 抑制剂靶向药正在进行三期临床试验，建议做基因检测以判断是否符合入组条件。”
有医生把你卖咯。肿块已经切了，敌人没有了，就不需要做放化疗了，不然只能杀自己人。不需要做放化疗，就不需要基因检测指导用药。基因检测也是优先病理组织去测，而不是血液。滴血验癌的鼻祖 23andme 已经破产了，国内这边却是风生水起，价格不便宜，还全自费。不需要放疗，更不需要去做小白鼠，参加临床 3 期了。

也许你会感谢“有医生”，还好测了基因，还好有药。问题是你的病已经好了啊！“不推荐放化疗（疗效有限）！”

最近学校接入了腾讯的企业微信，比之前的系统好多了。

之前的小厂的方案，总是用得不爽；然后花钱升级，然后循环了。有一些古老的系统，真是想死的心都有。

我们的 OA 系统和教务系统，还有一些小的系统已经整合进来，看什么时候把财务系统整合进来！

腾讯的服务能力简直太强，估计价格还便宜，因为有规模优势！

你可以搜索一下“智慧校园解决方案”，腾讯有，阿里也有。

相信大厂！

又一个不知“知网”为何物引发的血案！

知网个人查重服务
https://cx.cnki.net/

中文查重，知网是最权威的；价格比不过淘宝、咸鱼上的知网查重，也比不过 paperXX 之类，但是真心不贵，一篇论文小几十元。

不用担心安全问题，也不用担心查重结果与期刊不一致的问题。

英文论文查重选 iThentica 。

@DOLLOR #27
原因是 True == 1 ，False == 0
很多语言都可以这么处理 True 和 False ，这个应该算不是 bug ，可以算是 feature 。

我的主要写 Python ，也以 Python 的方式写过 C++。因为用 Django 做网站，也写一点 JavaScript 代码。

Python 和 C++非常优雅，JavaScript 则是一言难尽。

举例：a = 1, b = "2", a + b = ？
Python 会报类型错误，TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'。
JavaScript 的答案是"12"。

Python 是动态类型，但是强类型，不会隐式转换类型。C++是静态类型，数字 a ，其实也可以转换为字符 b ，不能重用变量名 a 而已； Python 的动态类型，更加方便，可以看成语法糖。C++的变量都有显式的定义，阅读 C++代码，可以清楚地知道每一步的输入和输出是什么。Python 的变量可以是隐式定义，根据变量值，Python 选一个合适的变量类型； Python 的变量类型还能改变。读 Python 代码时，不借助代码阅读工具提示变量类型，非常地吃力。所以，type hints 出现了，可以像 C++那样显性标注类型，方便人类阅读。

JavaScript 也是动态类型，但是是弱类型，1 + "2"会隐式转换得到"12"这个结果。你其实是忘记将"2"转换成 2 了，你本来期待的结果是 3 ，结果 JavaScript 得到了一个错误的答案“12”，而没有报错。

JavaScript 粉可能会觉得，你看我 JavaScript 多么灵活啊，但是这种“灵活”会让程序员有额外的心智负担，需要熟悉这种“灵活”。

JavaScript 推出时非常匆忙，里面的“灵活”或者“坑”太多了，JavaScript 自己还有严格模式。奈何历史负担太大，不能废掉 JavaScript 。所以有 TypeScript 这种严格的 JavaScript ，方便程序员编码和维护，然后翻译成 JavaScript 交给浏览器执行。

Python 一直很严谨，经历 Python2 到 Python3 的升级后，很多不 Python 的特性也修复了，目前社区没有出 Python4 的想法。

@c8c #12 感谢分享经验

AI 会产生幻觉应该没有人不知道了。对于事实信息，应该谨慎地使用。

虽然大语言模型的能力在进步，还可以接入搜索和知识库，但是 AI 产生的幻觉的问题始终应该被注意。AI 产生的事实信息都应该被仔细验证。

在事实信息这个应用场景下，特别是基础性事实，AI 直接得到答案、只用搜索、AI + 搜索验证，我都有使用，AI 和搜索没有拉开差距。

如果要进一步了解 why 和 how ，AI 就特别给力了，因为 what 已经确认过了，这时候 AI 幻觉这个问题不大了，AI 给出的 why 和 how 加深了我对 what 的理解。仅通过搜索，去了解 why 和 how ，还真不容易。

@chanChristin #8 感谢回答

指定场景和模型，讨论就变成了某个模型能不能干某件事情，能做到什么程度。特定的场景必然有一些人不感兴趣，特定的模型也应该有些人不感兴趣。

我增加了一条附言：希望大家分享真实世界中 AI 的惊艳用法，也欢迎吐槽 AI 在某些方面还不行，自媒体在有意或者无意地说大话。如果您有一开始不行，经过您的努力摸索之后变得可行的例子，那就再好不过了。

@lloovve #5
赚币？太无聊了吧。
我知道的，一个金币可以换一个邀请码，去咸鱼换 50 元人民币。

如果兄弟您，有很好的应用体验，请分享一下哈；想吐槽，也欢迎！

@twinsant #10
感谢分享观点，确实开发 AI Agent 要关注 MCP 协议。

以下内容复制自 Google 搜索的结果，方便 V 友知道 MCP 协议：
MCP （ Model Context Protocol ，模型上下文协议） ，2024 年 11 月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（ LLM ）与外部数据源和工具之间的通信协议。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。 就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。

@emisora #7

DeepSeek 做得最对的一件是事情就是开源，全球云服务器商都为它证明 DeepSeek R1 的强大。

如果 DeepSeek R1 不开源：1. 一个研究团队并没有运营大语言模型服务的能力，这是云服务器商的领域，大部分用户将不会体会到 DeepSeek R1 的强大。2. 部署大语言模型很贵，目前大部分闭源大语言模型都没有靠用户订阅覆盖推理成本，用户越用越亏，只能不停地去融资，烧投资人的钱。

同理，通用 AI Agent 最好的路子也是开源，让全球有能力部署的人为之助力。

当然，有些别有用心的人可能不这么想，想搞一个大新闻，骗投资人的钱，或者是韭菜的钱。

@vinsa #6 非常认同您的观点！

产品能力上，中国可以对全世界说：在座的都是垃圾。中国的应用那是想尽办法讨好用户。话说 OpenAI 确实独步天下，就搜索和文件上传这两个功能来讲，我给差评。利用自家大模型，开发一些应用，给点糖，OpenAI 是不屑去做的，这点与 Kimi 等国产大模型来讲，差距非常大。

AI Agent 要不停地去调用 LLM ，而且这种场景下上下文很长，用的 Token 也多，肯定会很贵。OpenAI Plus （ 20 美金一个月）用户每个月只能使用 Deep Research 10 次。不过，中国在降低成本方面也是独步全球，Deepseek 就是一个很好的例子。

基于产品能力和成本控制，在 AI 应用方面，中国必赢！！！

网上宣传 Manus 的开源方案是 3 小时写出来的。有人笑谈，在 LLM 上套壳没有门槛。

之前，V 站大佬说，Agent 的难点在于每一步迭代时，从已有结果中准确地识别要丢给 LLM 的问题。（忘记在哪看到的了，就不引用了）

AI 搜索那么多，Perplexity 就是最好的。Deep Research 的三家 Open AI 、Google Gemini 、Perplexity ，我都用了，Open AI 惊艳到了我，另外两家能用。

显然，套壳也是有技术的，有没有大佬谈谈？