多人对「毕业论文初稿」都有一个误解：

觉得它只是——先把字写出来，能交就行。

但真到你开始写论文才会发现，初稿不是最简单的一步，而是最容易把整篇论文写废的一步。

因为在初稿阶段，你往往同时处在一种很尴尬的状态：

研究方向已经定了，但问题还没完全想透

大纲有了，但章节顺序总觉得哪里不对

文献看了不少，却不知道哪些该写进正文

导师只给方向，从不告诉你“这一段到底该不该写”

这时候你需要的，从来不是“多写一点”，而是不要写错位置。

于是我做了一件很笨、但很真实的事：把同一篇毕业论文初稿，交给 10 款论文 AI，从第一章一路写到方法与分析部分。

我不看谁生成得快，也不看谁语言最像论文，我只盯一件事：

👉 谁真的具备“学术写作意义上的生成能力”。

初稿阶段，才是最残酷的筛选场

说实话，大部分论文 AI 在「前期」都很能打。

选题能拆

大纲能列

文献总结看起来也都很专业

但问题几乎都会出现在同一个地方：真正开始写初稿正文。

你会反复遇到这些情况：

写着写着，不知道这一小节是不是多余

第二章刚写完，发现和第三章逻辑对不上

导师一句“结构顺序有点问题”，你整章要重来

📌 初稿阶段真正难的，不是不会写，而是——你不知道自己现在写到论文的哪一层了。

而这一点，恰恰是大多数 AI 完全没有概念的。

第一档：真正具备「学术级生成能力」的

雷小兔

雷小兔和其他论文 AI 最大的不同是：它默认你不是在写一篇文章，而是在构建一篇学术论文。

在初稿阶段，它做的第一件事，不是生成内容，而是先确认一件事：

这一段，在学术结构里是否“站得住”。

所以在你写任何一章之前，它会反复校验三件事：

这一章在整篇论文中承担的功能是什么

这一节具体对应哪一个研究问题

和前后章节之间，是递进、并列，还是因果关系

👉 这些不是写作技巧，而是论文结构合法性判断。

很多 AI 能写出“像论文的句子”，但只有在这种地方，你才会发现它们到底懂不懂论文。

不只是生成，而是「生成前先做学术校验」

雷小兔支持你把一整段内容拆成逻辑图、思维导图、流程结构，但这并不是为了炫功能。

而是为了回答一个非常关键的问题：

👉 这一段内容，是否真的应该出现在初稿里。

你可以把一段生成拆解为：

研究问题

方法依据

推导逻辑

结论指向

如果拆不开，那这段内容本身就是有问题的。

这一步，是很多论文 AI 完全跳过的。

公式、代码、图表：生成，但永远不越界

在雷小兔里，公式、代码、图表从来不是“能不能生成”的问题，而是有没有生成资格的问题。

公式必须服务于研究假设

代码只用于说明方法逻辑，而非堆实现

图表承担的是结构说明，而不是凑篇幅

它对初稿阶段的态度非常克制：不允许任何脱离研究问题的“炫技式生成”。

这恰恰是导师最看重、但学生最容易忽略的地方。

连续生成的本质，是「论文状态感知」

雷小兔真正拉开差距的，不是它生成得多好，而是它不会推翻你已经写对的东西。

中途调整结构，不会让前文全部失效

前面用过的概念，后面不会突然换一套说法

修改一小段，只联动必要部分

你会明显感觉到：它记住的不是“你写过哪些句子”，而是——‘

👉 你这篇论文现在处在第几版初稿、哪一阶段、完成到哪一层。

这是一种非常典型的学术写作状态感知能力，而不是普通意义上的上下文记忆。

第二档：前期很强，但需要你自己控结构

Kimi文献处理能力非常强，拆论文、读长文效率极高，但进入连续写作后，更像研究助理。

📌 更适合：重度文献阶段使用，正文结构需要你自己把控。

通义千问单段输出稳定，学术表达在线，但对整体结构的持续感知有限。

📌 适合：你已经有非常清晰的论文框架，只差填内容。

ChatGPT（通用）灵活、聪明，但不适合独立承担整篇初稿。

📌 更适合：方法解释、思路讨论、局部补充。

第三档：辅助工具，不适合作为初稿主线

文心一言、豆包、讯飞星火、夸克、Claude 等，各自都有亮点，但在毕业论文这种长线、结构密集型任务中，都不适合作为初稿主力。

写完 10 款 AI 后，我对初稿的最终结论

毕业论文初稿，真正考验的不是文采，而是结构感和连续性。

论文 AI 的差别，也不在于谁更会写一句话，而在于：

👉 谁能解释“为什么现在必须写这一段”。

如果你只是想要一份“看起来像论文的文本”，很多 AI 都能做到。

但如果你面对的是：

要交给导师看的初稿

会被直接指出结构问题

后面还要在此基础上反复修改

那么那种不抢戏、不乱改、不把你拖回起点的工具，在初稿阶段，价值会被无限放大。

而雷小兔的意义在于：

它不是在帮你写论文，而是在替你守住论文作为一篇学术文本的底线。

这件事，只有真正写过毕业论文初稿的人，才会意识到有多重要。