图片都准备好了，开始写论文了。但是又不想一个字一个字抓破脑袋描述结果，分析结果，写Figure legend。 

AI的读图能力怎么样，能不能帮我把Results和Figure legend部分写出来？

之前的AI辅助SCI撰写课，没有结果部分的撰写。这次课程更新，学员问：娜姐，能不能把用AI辅助撰写Results和Figure legend部分加上？

随着当前AI的多模态能力的提升：GPT-5/Gemini 2.5 pro的读取图片、绘图功能；Claude 4.1读取图片的能力都非常强大了。

但是科研类绘图，一张图包含很多分图，信息量很大。AI能准确理解其中的含义，并精准表达出来吗？

Legend中有些涉及反应浓度、条件、样本等AI不知道的信息，该如何处理？

娜姐测试了一下效果。

我们以这篇近期在Frontiers in Immunology上发表的文章来做测试对比，看看AI输出质量如何。

这是Figure 1原图，验证了在NSCLC细胞系中三型干扰素是STING通路激活的广谱信号。有九张分图。示意图、统计图、热图、胶带图都有，比较复杂了。

来看看AI分析解读的效果：

首先是GPT-5:

每张图的结果描述大致是正确的。但是，这个待补充信息，除了5和6条，前面几条放在Methods部分就可以了，不需要在Figure legend中写这么细。

在我补充相关信息后，最终输出的Figure 1 legend如下：

再来对比Claude Opus 4.1：

读完图后，Claude按指示直接输出了英文版legend，需要我补充的部分用中文表述，只需要我填空即可：

来看看这些待完善的部分：B分图具体的细胞系列表，C图中的基因表达类型和样本描述等等。有没有觉得，Claude问的都很在点上？这些才是关键信息啊。

填空补齐后。Claude 4.1输出的Figure 1 legend如下：

Claude的最终解读比GPT-5要好，更符合学术论文Figure legend的要求。

比如E-F图，分别是在两个细胞系中检测cGAS-STING通路的蛋白。Claude会智能的加上(E-F) Western blot analysis of cGAS-STING pathway activation. GPT-5没有；而且Claude还把E图的磷酸化位点也加上了（图中没有），真的很智能了!

再来看看figure 2的统计图：

Claude解读：

这样的填空法写Figure legend是不是难度小多了，效率也提升了很多。同时，也避免了AI不知道相关反应条件硬是编造信息的情况。

补全信息后Figure 2输出效果如下：

AI会按照figure legend的规范详细解读每一个分图，并且解读的非常准确。

后面按照这个流程：依次提交所有图片，让Claude输出初版，你补充图中不能看到的必要信息，Claude再完善就可以了。

Figure都解读完了，Legends写完了，顺便把Results部分也帮忙写了吧？

来看看AI写Results部分的效果：

首先，像讲故事一样，我们要规划一下Results部分的大纲：

分为几个小主题来讲述；每个主题下包含哪几张图。 

如果你对这个大纲有不同意见，这一步可以和AI讨论修改。

然后，就可以按照大纲依次输出Results部分的内容了：

6个小节的内容我就不一一截取了。

总之，Claude真的是按照论文Results部分的要求，和每张图片分图的信息来写作：包括每个小节的开头，段落的起承转合，且所有分图都引用了。

Claude相比GPT-5还有难得的一点，整个Results写作过程它没有简化输出。GPT-5有一个毛病，多轮对话后，它就倾向于“偷懒”--大纲式简化输出。

但是在Claude写作Results的过程中，它很忠实的遵循指令，一丝不苟的完成这个写作任务，一直到结尾。效果不错。

以上就是用GPT-5和Claude对比写作论文Figure legend和Results部分的效果展示。

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