大家好，我是鲁工。 Vibe Coding概念火了之后，顺带在很多领域兴起了Vibe的潮流。比如Vibe PPT、Vibe Video，以及我今天要聊的Vibe Researching。
你是否经历过这样的至暗时刻： 明明实验数据已经跑通，核心逻辑也已梳理完毕，却在面对空白的 PPT 页面时陷入停滞； 明明脑海里有清晰的系统架构，却要在 Visio 或 Illustrator 里跟一根歪歪扭扭的线条较劲半小时； 好不容易用 AI 生成了一张精美的流程图，却发现上面的文字是乱码，或者为了改一个配色不得不重新生成几十次……
搞科研的小伙伴应该都遇到过两个难题： 一个是啃论文的时候要复现代码的过程中，往往会遇到各种出乎意料的 bug 。 另一个就是开发环境常用 Linux ，但有些软件却只有 Windows 版本。
LaTeX 公式的光学字符识别（OCR）是科学文献数字化与智能处理的基础环节，尽管该领域取得了一定进展，现有方法在真实科学文献处理时仍面临诸多挑战：
科研成果「复现」新革命！还在为堆积如山的论文和难以复现的代码发愁吗？Paper2Code能直接「阅读」机器学习论文，自动生成高质量、可运行的代码库。它通过智能规划、分析、生成三步，效率远超人类，有望极大加速科研迭代，告别「重复造轮子」的烦恼！
本文介绍了当前最受科研人员青睐的AI模型，推理出色的o3-mini、全能型DeepSeek-R1、科研常用的Llama、编程利器Claude 3.5 Sonnet和开源明星Olmo 2，它们各有优劣，为科研人员提供了多样选择。
