Codex确实厉害！团队用Codex等智能体仅一周完成高质量论文与大成果，夯爆了！- 大数跨境

首页

Codex确实厉害！团队用Codex等智能体仅一周完成高质量论文与大成果，夯爆了！

智能体AI

2026-10-19

导读：还在熬夜读文献？还在为代码报错抓狂？还在反复改论文格式到凌晨？2026年了，该给自己的工作流升个级了。

还在熬夜读文献？还在为代码报错抓狂？2026年，科研工作流亟需升级。不要让重复劳动占用创新时间，本次推出基于双 AI 智能体（Claude Code + Codex）的自动化科研工作流构建与应用实战课程。

这不仅是一门理论课，更是一场“带着账号，手把手”的科研进阶实战。课程由深耕科研与AI交叉领域的一线专家领衔，打通从选题构思、数据分析到科研绘图的全链路。报名即享专属全流程工具环境保障：课程期间提供完整 AI 环境，结课后额外赠送一个月使用权限，零门槛开启智能工作流。

六大核心场景，重塑生产力

让双 AI 智能体分担以下六类工作：

科研创新：文献速读、研究空白挖掘、代码自动生成，打造24小时在线的科研搭档。
论文写作：润色降重、逻辑梳理、格式排版，外包繁琐案头工作。
数据分析：数据清洗、建模、可视化一键出图，告别报错与卡顿。
科研绘图：流程图、信息图、科研插画，零基础输出顶刊级配图。
教学实践：教案生成、自动组卷、分层辅导，备课效率翻倍。
日常办公：会议纪要、周报、邮件、PPT大纲，每天节省2小时。

课程优势

真·双 AI 智能体实战：国内首批系统讲授 Claude Code + Codex 双智能体协同，打通“需求→代码→纠错→优化”全链路闭环。
真·全流程工具保障：课程期间提供完整 AI 环境，结课后加赠一个月使用权限，确保学完不断档。
真·陪伴式学习支持：专属社群与助教全程跟进，确保知识点从“听懂”到“用上”。
真·顶级名师领衔：覃秉丰老师亲授，经300场线下培训验证，深谙科研人员痛点。

名师介绍

覃秉丰——真正懂科研痛点的 AI 实战领路人。

他不仅懂技术，更懂科研难题。2015年起深耕 AI 开发，为上海通用汽车、上海气象局等机构交付图像识别、NLP、语音、智能搜索等工业级项目；2021年出版专著《深度学习从 0 到 1》。2017年至今，累计完成 300+ 场线下深度培训，教会 20,000+ 名科研人员（80%为高校教师、研究生、医生及研究员）使用 AI，学员遍布清北复交等全国上百所高校。2023年5月，率先推出国内首批《大模型科研应用》系统课程。2026年，基于丰富实训经验与前沿研究，再次推出本门新课。

课程一：Claude Code + Codex 双智能体驱动全场景实战

2026年，人工智能正从“单轮交互问答”向“理解科研意图、调度多方工具、直接编辑文件并持续交付完整成果”演进。Codex 拥有更强的项目级上下文感知能力，能直接操作文件系统、执行终端命令、运行自动化测试，天然适配 Python、PyTorch、Git、LaTeX 等主流科研工具链。

本课程聚焦科研创新、学术写作、数据分析、科技制图、教学汇报与日常办公，强化学员在人工复核与安全约束下，驱动 AI Agent 产出可验证、可追溯的成果。凭借 AGENTS.md 规范及长期记忆机制，Codex 可持续维系对课题脉络的理解，极大减轻重复沟通负担。

北京中科启研科技有限公司、华科智研（北京）科技有限公司联合中国通信工业协会、工业和信息化部教育与考试中心推出此课程，旨在辅助学员完成三项转型：从“对话式问答”迈向“调度 AI Agent 协同执行”，从“零散使用插件”走向“搭建标准化作业流程”，从“获得初步内容”升至“交付严格审核的文档与代码”。

组织机构

主办单位：北京中科启研科技有限公司、华科智研（北京）科技有限公司
发证单位：中国通信工业协会、工业和信息化部教育与考试中心

六大课程特色

零基础友好：无需编程基础，用中文指挥 AI 写代码、跑程序、读文献。
全程实战：三天课程80%为实操，每个模块即学即练。
原创研发：覃秉丰老师基于300场实训独立研发，国内首批系统讲授 AI 智能体深度应用。
学员验证：覆盖清北复交等全国上百所高校，20,000+ 学员见证。
前沿技术栈：覆盖 Claude Code 与 Codex 核心能力，包括多 AI 并行、MCP/Skills、Computer Use 等，并横评七大主流模型。
全流程工具保障：课程期间提供完整 AI 工具环境，结课后赠送一个月权限。

四大学习福利

一年内免费复训：相同课程一年内可免费重复参加，紧跟 AI 最新进展。
每月前沿直播：一年内免费参加每月「AI+科研」前沿应用直播。
永久答疑支持：课后技术问题随时联系讲师一对一交流。
完整视频回放：培训后提供全程高清回放，方便反复巩固。

课程收益

学员将带走6件当天就能开工的“科研神器”——亲手搭建、拷回实验室即可运行的可执行工具：

论文下载器：每天定时自动抓取论文与数据，增量更新。
批量论文阅读分析器：10个 AI 并行读上百篇文献，自动提取方法、样本、结论并交叉比对。
论文选题器：归纳热点、空白与争议，产出带数据可行性评估的选题报告。
自动化数据分析器：数据清洗、统计分析、可视化到机器学习建模，中文对话一站完成。
自动化论文写作器：从原始数据到图表、正文、引用、排版的端到端自动成稿。
综述写作器：按 PRISMA 十步流程自动筛选、提取、合成，生成投稿级综述初稿。

此外，还将掌握20分钟复现高分论文、1天跑出 SOTA 级深度学习结果、科研数据自动化管理、开发专属科研 AI 应用等硬实力，并学会快速切换新 AI 工具的底层方法论。

培训时间与方式

时间：2026年11月13日—11月15日（12日报到）
地点：北京市 + 线上直播
说明：现场与线上直播同步进行。

培训内容大纲

课程主线：认知 → 双工具选型与安装 → 两大工具深潜与协同 → 论文全流程实战（下载/分析/选题/写作） → 数据管理、深度学习、应用与趋势。

针对零基础学员，课程采用中文大白话讲解，全程只需两件事：用中文对话布置任务、复制粘贴。

您的困扰	这门课的解法	章节
文献太多，读不过来	10 个 AI 同时读 100 篇	11—12
选题拿不准，怕发不出去	三步选题法 + 可行性评估	13
出论文慢	复现 / 全自动写作 / 综述	14—16
不会编程	中文对话跑 SOTA 结果	18
天天手动整理文件	AI 每天定时自动归档	10、17
想有自己的科研 AI 工具	结课时开发专属智能体	19

课程总结与成果展示

三天课程知识体系全景回顾
各章核心技能自评
学员项目成果展示与讲师深度点评
优秀方案分享与跨学科交流
AI 技术持续学习的资源体系与跟进策略
学员社群建立与后续答疑支持说明

所有学员带走：完整课程资料 + 自己开发的项目代码 + 双工具配置文件 + 持续学习社群入口。

课程二：智能体从数据清洗到论文成稿实战班

2026年，拉开差距的不是“会不会写代码”，而是“会不会指挥 AI 智能体把一份数据做到底”。本课程定位明确：代码交给 AI 智能体写，您负责提需求、看结果、签字放行。三天不教 Python 语法，也不推导数学公式，只解决三件事：这份数据该用什么方法、跑出来的结果对不对、怎么把它变成能交出去的东西。

课程共 24 章正课（另配 4 讲课前预习视频），含 171 个课堂动手练习、39 个具名实战案例。第一天从环境搭建、数据清洗到统计分析与机器学习；第二天走完建模全流程、结果验证、论文级配图、深度学习、时序与图像算法；第三天聚焦前沿，包括大模型文本分析、系统综述、meta 分析、涉密与隐私数据分析、本地部署、智能体流水线与论文发表。

特别设置第十九章，专门针对数据不能上云的场景：真实数据全程不接触 AI、不出内网，适用于医院、涉密单位及企业内网。

OPEN COURSE · 23 章完整大纲

从数据到论文：科研数据分析 AI 算法实战

代码交给 AI，研究问题、方法选择、结果判断与成果交付掌握在自己手里。
广州场 · 11 月 20 日—22 日

20 章
正课

3 章
课前预习

17 类
研究任务

课程核心价值

许多科研人卡住的不是不会写代码，而是数据能不能直接用、方法该怎么选、结果能不能信、成果怎么交出去。AI 可替您写代码、跑模型、出图，但结果的可信度必须由人说清楚。这门课教的是面对任何新工具时，如何判断其优劣、识别错误并验证结果。

这三天不教什么：不教 Python 语法，不从数学公式推导。代码编写、运行、绘图和重复性工作交给 AI 智能体。
这三天教什么：围绕真实科研场景，给出拿来即用的完整工作流，解决“方法不会选、结果不可信、成果不能交”的问题。

课前预习（3章）

为解决“代码看不懂心里没底”的问题，正式三天课程前增加 3 章预习：

Python 基础学习：环境、变量、循环、数据结构、函数、文件读写等，能看懂最常见程序结构。
NumPy 科学计算基础：数组、索引切片、运算、统计、变形等，理解科研数据如何参与计算。
Matplotlib 科研绘图基础：折线、散点、柱状、直方图等，理解程序如何将数据转化为图表。

三天主线大纲

DAY 1：搭环境 · 数据体检 · 统计与机器学习（第 4—11 章）

第4章案例分析：从“人写程序”到“人提需求、AI 编程”，理解智能体基本结构。
第5章环境搭建：智能体安装、权限管理、任务描述四要素。
第6章基础操作与技能包：安装说明书、脚本、资源，实现人机分工。
第7章数据体检与清洗：原始文件到分析表的七道关，处理缺失值与异常值。
第8章组间比较：两组与多组比较方法（t检验、ANOVA等），绘制第一张结果图表。
第9章回归分析：线性回归与 Logistic 回归，影响因素归因。
第10章生存分析：KM 曲线、Log-rank、Cox 比例风险回归。
第11章机器学习常用算法：随机森林、XGBoost 等，SHAP 解释模型结果。

DAY 2：规范建模 · 论文配图 · 深度学习与图像（第 12—18 章）

第12章建模全流程：特征处理、交叉验证、防止数据泄漏，模型评估指标。
第13章数据可视化：散点、箱线图、热力图、森林图、ROC 曲线等论文级配图。
第14章深度学习基础：神经网络、激活函数、梯度下降、反向传播。
第15章时间序列预测：LSTM、Transformer、时序基础模型 TSFM。
第16章卷积神经网络：CNN 核心思想，经典架构演进，ViT 视觉基础模型。
第17章零训练分割计数：“分割一切”类模型应用，显微图像细胞自动计数。
第18章 YOLO26 目标检测：目标检测与实例分割项目实战。

DAY 3：本地隐私 · 知识库 · 模型网页 · 论文自动化（第 19—23 章）

第19章隐私数据与本地分析：涉密数据不上云，本地部署大模型或云端生成代码本地运行。
第20章本地大模型部署：Ollama 部署，AnythingLLM 配置知识库问答系统。
第21章 Gradio 网页分享：将模型快速变成可操作的网页应用。
第22章系统综述与 meta 分析：自动化检索、筛选、数据提取、统计合并。
第23章自动化流水线与论文写作：多智能体协作，审查数据一致性与逻辑，生成完整论文部分。

适合人群

研究生、博士、博士后、青年教师与科研人员
医院医生、科研骨干与临床研究团队
手上已有数据，但不知如何分析的人
统计和机器学习概念学过一些，但实际项目不会落地的人
担心 AI 分析结果不可靠的人
需要做论文图表、预测模型、时间序列或图像分析的人
数据不能上传云端，需要本地/内网方案的团队
正在做系统综述与 meta 分析，希望减少机械工作量的人

完全没有编程基础也可以参加。

培训信息与费用

时间：2026年11月20日—22日（广州场）
方式：线下授课 + 线上同步直播

类别	费用	包含证书
A 类	3,980 元/人	A 类证书（中科启研结业证书）
B 类	4,980 元/人	A 类 + B 类证书（中国通信工业协会《AI 智能体应用工程师》高级职业技能证书）
C 类	6,800 元/人	A + B + C 类证书（工信部直属正局级单位颁发《AI 智能体应用工程师》高级职业技术证书）