GPT-5.6上线后，我没有拿它做数学题，直接测了3个经管论文里的真实任务。 1️⃣ 模糊选题能不能拆清楚 我只给它一个研究方向，让它按照：研究对象—核心变量—理论机制—可检验问题重新拆解。 这次比较实用的是，它不只是发散选题，还会主动指出题目哪里太大、哪些判断需要补文献。 可直接用： 请把这个选题拆成研究对象、核心变量、理论机制和可检验问题，并标注哪些内容需要文献验证。 2️⃣ 能不能真正读懂论文 我上传论文后，让它提取：研究问题、理论、变量、数据、研究方法、主要结论并要求每一项标注页码，原文没写就直接说没写，不允许自己补。 做文献表格时，这种方式比“总结一下这篇论文”靠谱很多，也方便回原文核查。 3️⃣ 能不能把数据分析跑起来 我把数据和变量表放进Codex，让它先检查：变量名、缺失值、异常值、描述性统计确认后再生成回归代码。 这里最重要的一句是：未经我确认，不要删除样本或修改原始数据。不然AI有时会为了把代码跑通，直接替你做数据处理决定。 我的感受： GPT-5.6最明显的提升，不是更会聊天，而是更能把复杂任务拆开并连续做下去。但文献真实性、变量选择和实证结论，还是必须自己核验。 但同时token 的消耗速度也是大大提升了，但是我用中转站的话就还好。 下一篇笔记来测三个版本分别适合哪些科研任务怎么样？ #GPT5.6 #ChatGPT #Codex #AI科研 #论文写作 #研究生科研 #经管研究生 #科研工具