陶哲轩在线安利ClaudeCode：审稿意见全给它，15分钟欧了

陶哲轩+AI再上大分！科研论文投稿的痛点，被一招化解

科研人投稿时被审稿意见反复“打磨”的经历，想必都不陌生。谁能想到，即便是陶哲轩这样的顶尖数学家，也难逃此“劫”。不过，大神这次用了个新法子，把这份“折磨”轻松转化了。

事情源于几周前陶哲轩与合作者提交的一篇论文。审稿流程嘛，总是充满“惊喜”。但这一回，陶哲轩决定换个思路——他直接将审稿报告喂给了Claude Code。结果如何？全程只用了15分钟，不仅高效处理了反馈，甚至还反过来发现了审稿人报告里的一个小笔误。

消息传开，网友的评论也充满了智慧：

合理怀疑审稿人也在使用Claude Code。（doge）

这算不算形成了AI逻辑的闭环？

15分钟，Claude Code全搞定

把时间线拉回这篇论文本身。在第一次收到审稿意见时，陶哲轩团队采用的还是经典的人工处理模式。

那份审稿报告极为详细，大大小小的建议零散分布在各个章节。于是，团队采取了分工策略：每位合作者负责修改特定章节的内容，最后再通过GitHub合并所有改动。这套流程虽然传统，但凭借明确的分工，也在几天内完成了任务。

然而，就在昨天，审稿人的第二轮反馈又来了：整体满意，但是……还有十几个小问题需要处理。这些问题大多是错别字或LaTeX标签错误，虽不涉及核心论证，但却是发表前必须扫清的障碍。

放在过去，这大概意味着又一轮逐字逐句的校对。但这次，陶哲轩尝试了新方法：他将审稿报告、LaTeX源文件以及论文PDF一并提交给了Claude Code。结果令人眼前一亮。

Claude Code迅速定位了审稿人指出的十二处问题，并对其中十一处直接给出了最终的修改方案。对于剩下的第十二处，它也贴心地提供了两种可行的修改建议供选择。

更有趣的是，在这个过程中，AI还“反客为主”，挑出了审稿人自己写错的一个单词。

整个过程中，陶哲轩需要做的，仅仅是审核AI的修改是否准确，并为第十二个问题选择一个方案。从开始到结束，总计耗时不到15分钟。

从几天压缩到一刻钟，效率的提升是显而易见的。难怪陶哲轩事后感慨：

重来一次，第一轮修改我就会用AI。

具体来说，他设想的工作流是：先让AI Agent通读审稿意见，自动找出所有可修正的细微问题（如拼写、语法错误）并实施修改。随后，再将那些真正需要研究员深度参与的实质性问题筛选出来，进行人工分工合作。简而言之，就是将语法校对这类“脏活累活”交给AI，而让人类研究者专注于解决真正的难题。

这也契合了陶哲轩一向强调的观点：AI最合理的定位，是充当数学家的“副驾驶”或助理，而非取代人类在创造性、直觉性和策略性思考上的核心工作。

One More Thing

事实上，这并非陶哲轩首次借助AI提升研究效率。

自2022年ChatGPT发布以来，他就一直在积极探索AI辅助数学研究的可能性。早期的ChatGPT或许还难以透彻理解复杂的数学问题本质，但技术的迭代速度超乎想象。如今的AI，已初步展现出成为数学家得力助手的潜质。

在AI的辅助下，陶哲轩等数学家已成功解决了多个困扰学界多年的难题，例如48小时内合作攻克Erdős问题#1026，以及GPT-5.2 Pro独立证明了一个长达45年的数论猜想。

甚至，Erdős问题官网也积极鼓励用户借助AI等工具来辅助解题。

显然，“AI+人类”的协作模式，正逐渐成为数学界一股不可忽视的新趋势。在这一趋势下，陶哲轩也在不断探索AI的应用边界——从解决具体数学问题、完成形式化证明，到如今高效处理论文修改，AI正在让数学成果的发表之路变得更加顺畅。