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。