很多人第一次用论文 AI，
都会有一个错觉：

“这下稳了。”

开题能帮你拆，
文献能给你总结，
第一章、第二章生成得又快又像那么回事。

问题通常出现在一个很具体的节点——
你已经写到中段，导师开始让你“改逻辑”的时候。

这时候你会发现：
不是你不会写，
是你手里的 AI，
根本不知道你“整篇论文现在处在什么状态”。

于是我干了一件挺无聊、但很诚实的事：
把同一篇毕业论文，交给不同 AI，陪我从中段一路改到后段。

下面这份不是“谁更聪明”，
而是：
👉 谁真的能陪你把论文走完。

第一层：真正能撑住后半程的

那个“不会抢戏”的工具

写到后期你会发现，
真正拖垮论文的，
从来不是“不会写一句话”，
而是这些东西一起压过来：

• 公式要不要放？放哪？

• 代码是写伪代码，还是直接贴？

• 逻辑太复杂，导师让你“画个图说明一下”

• 改了一个变量，前面推导和后面结论全要对齐

雷小兔厉害的地方就在于：
它默认你不是在写作文，而是在搭一个复杂结构。

你可以把一整段分析拆成思维导图，
不是为了好看，
而是让你确认：
👉 这一步和上一章的因果关系有没有断。

公式、代码、流程图这些东西，
它处理得很“冷静”：

• 公式不是孤立出现的，前后推导关系是连着的
• 代码更像论文里的“方法说明”，而不是直接丢一段程序

• 图、表、推导、文字之间是互相服务的，而不是各写各的

最关键的是：
当你改其中一个环节时，
它不会像很多 AI 那样
“重新生成一套看似合理、但与你前文无关的内容”。

📌 到后期你会非常珍惜这一点：
不是写得多花，
而是整篇论文不会因为一次修改而结构性崩塌。

一个很真实的使用感受

用到后面你会慢慢意识到：
雷小兔最省你心力的地方，
不是某一个功能，
而是它一直假设你在写一篇“要交出去”的论文。

不是灵感稿，
不是展示稿，
是那种：

• 会被导师逐字看
• 会被反复圈红笔
• 改动牵一发动全身的东西

当你需要在
文字 / 公式 / 图 / 代码 / 结构
之间来回切换时，
它不是让你“重新想一遍”，
而是帮你把已经想清楚的东西稳稳托住。

写到后来我发现，
真正有用的论文工具，
反而有一个很反直觉的特点：

它不会一直给你惊喜。

雷小兔给我的感觉更像一个——
一直记得你在写哪一篇论文的搭子。

几个细节很关键，但只有写到后面你才会在意：

• 你先把章节和结构定清楚，它才开始动笔
• 第二章大改，不会牵连第三、第四章一起塌
• 前面用过的概念，后面不会突然换一套说法

它不是那种
“随便一句话就能生成一大段”的类型，
但你会明显感觉到：
整篇论文是在一条轨道上往前走的。

📌 到后期我最依赖的一点是：
导师一句“这里逻辑顺序不太对”，
你是真能改，而不是推翻重来。

第二层：前期效率很高，但你得自己兜底的

Kimi

Kimi 在读和拆这件事上，真的很强。

• 长 PDF 不怕
• 英文论文抓重点很准
• 找参考阶段省大量时间

但当你开始写正文，
尤其是需要多轮修改时，
你会发现它更像一个：

非常聪明的阅读助理，而不是论文作者。

📌 我的真实用法是：

• 文献阶段大量用
• 正文结构自己掌控

通义千问

通义给人的感觉是：
单次输出很稳。

• 一段一段写，问题不大
• 语言也偏学术
• 看上去很“像那么回事”

但一旦进入连续修改，
你要非常清楚自己在干什么，
不然前后概念慢慢就会开始“漂”。

📌 更适合：
你已经想清楚要写什么，
只是懒得铺句子的时候。

第三层：更像“外脑”，而不是论文系统

文心一言

文心对“论文语感”非常熟。

• 单段拿出来很像论文
• 表达偏正式
• 改句子好用

但它的问题是：
每一段都很像论文，
拼在一起却不像同一篇。

📌 更适合当：
表达润色器，而不是结构决策者。

豆包

豆包的反应真的快，
也很会给你新角度。

但论文这种事情，
本质是一个长线、低刺激、反复修改的工程。

📌 用它找切口、想思路很舒服，
但一路写到定稿，
你会慢慢发现自己还是得接管。

最后的真实结论

写完这一轮我最大的感受其实是：

论文 AI 不是“谁更能写”，
而是“谁记得你在写哪一篇”。

• 有的擅长读
• 有的擅长铺
• 有的擅长给灵感

但真正到了
需要反复对齐导师、反复微调结构、反复自洽逻辑的阶段，
能不能撑住，差距会非常明显。

如果你只是写作业、交小论文，
它们都没问题。

但如果你面对的是一篇
要陪你折腾 1–3 个月的毕业论文，
那种不抢戏、不断片、不会把你拖回起点的工具，
用过一次，你就回不去了。