用 AI 读论文时，值得问的四类问题
用 AI 读论文，优先问能回原文核对的问题。核心原则很简单：先把论文写了什么弄清楚，再讨论扩展分析；让 AI 把原文证据与自身推测分开，不把推测当成作者的结论。
在 EasyLaTeX 中，阅读外部论文可以从文献阅读页面发起 AI 对话；分析自己正在写的论文则在对应项目中提问，并让 AI 读取相关文件。先说明当前论文和材料范围，只要求分析时明确说“不要修改正文”。如果它没有读到相关页或文件，应补充材料或要求继续读取，而不是让它按常识补齐。
建议先摸清事实，再追问方法选择、结论条件，最后核对出处，共分为下面四类问题。
第一类：原文事实与符号含义
读一篇生疏的论文，开头几轮千万别急着问“这篇论文厉害在哪”。一旦这么问，节奏就被它带偏了。先问具体细节，比如：“第 3 节的假设原文到底怎么说的？”“符号 $\eta$ 在这篇里具体代表什么？”
提问技巧： 每次都逼它标出出处（第几节、公式几、表几）。这个要求特别管用，能直接筛掉它的“刻板印象”。比如作者在文里把 $\eta$ 定为固定步长，如果 AI 凭直觉按常见的“学习率”来瞎猜，只要逼它给出处，它答不上来就会露馅。
第二类：方法选择与原文中的备选方案
别问“这个衰减步长好不好”，要问：“作者为什么要用衰减步长？文里有没有提过他们放弃了哪些备选方案？” 问“好不好”，AI 只能给你端水或者客套；但问“为什么选它、放弃了谁”，它就必须去翻作者的动机段落和对比实验。这样拿到的信息才是扎实的。
提问技巧： 顺便让它把符号解释和出处写在同一句话里，核对起来最省力。
如果作者没有讨论备选方案，答案应说明“原文未找到明确讨论”，不要把 AI 自己推测的动机写成作者的结论。需要扩展分析时，单独标成推测，与原文事实分开。
第三类：结论的适用条件与假设条目
等基本符号和概念搞清楚了，就可以追问边界：“如果拿掉某条假设，结论还成立吗？对应文中的哪条假设？”
先要求 AI 指出结论依赖的原文假设及位置，再问取消假设会有什么影响。如果论文没有分析这种情况，应说明无法仅凭原文判断；不能因为找到了“假设 1”，就认定已经证明拿掉它后结论必然失效。找不到出处时，也可能是相关页没有读取或公式解析不完整，先核对材料是否齐全。
三类问题不适合在读论文时交给 AI
1、替你下价值判断： “这篇论文值不值得读？”“这水平能不能中顶会？”
2、预测审稿意见： “审稿人会挑什么刺？”
3、替你的科研做决定： “我能不能直接照搬这个方法做课题？”
这些问题在论文里根本没有标准答案。AI 往往会用极其笃定的语气，给你输出一堆看似专业、实则无法查证的废话。下判断永远是你自己的事，AI 只负责帮你把下判断所需的材料找齐。
第四类：出处核对与材料缺口
在文献阅读页面对照 PDF 的章节、页码、公式和表格，或在项目源码中对照文件路径、标签与原文短句。如果位置对不上，可以追问：“请重新读取该处，给出实际位置；没有证据就标明未确认。”再依次检查：
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材料是否读全、解析是否完整：扫描页、公式或长文中段可能尚未被正确读取，不能把这种缺口认定为作者没写。
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AI 是否理解或定位错误：回到原文核对，不用一段流畅解释替代证据。
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原文是否确实存在表述不清：只有核对了材料后再记录这一点，作为进一步阅读或修改的线索，不直接推断审稿人的判断。
总结
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先事实后追问：前面几轮只问原文里能复述的内容，后面的追问才有共同参照；
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回答带出处：公式、符号、假设与结论的回答，逐轮要求标出节号或公式号；
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问条件不问评价：追问结论成立的条件与被放弃的方案，不索取对论文好坏的判断；
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核对材料缺口：出处对不上时，先确认是否读全，再区分 AI 理解错误和原文表述问题。
打开 EasyLaTeX，在文献阅读页面或对应论文项目中按这个顺序提问，每一轮都留下可核对的依据。