GPT-5论文选题实测：如何从2000篇文献中提炼出3个可快速落地的高命中选题？

论文选题一直是大家发表论文的第一个卡点。

好的选题点不仅新颖性强，可操作性高，既能引起编辑和审稿人的喜爱，整个过程实现起来也不难，可以说是事半功倍；

不好的选题竞争激烈，相似度高，整个实验或论证过程实现难度高，花费时间长还不一定好发表。

用AI辅助选题一直是大家呼声很高的需求。但是AI选题有几个卡点：

1 有人是直接给一个主题，让AI推荐选题。

这个使用AI的方式非常不靠谱。AI虽然有世界知识，但是它有的是预训练的旧知识，某一个领域的最新进展它是不知道的。拿着旧地图去寻找新大陆，就别抱怨AI不靠谱了。

2 基于关键词在文献库检索得到的相关文献列表，让AI推荐选题。

需要经过主题分析，判断哪些领域过热，哪些领域是新兴领域有机会，进而得到有潜力的选题。之前的大模型还不具备多步骤行动的能力，所以推荐的选题质量一般。

最近又有学员提了选题的需求：看着别人发了很多关于某主题的文章，自己也想写，不知道从哪里切入。AI能不能帮着进行选题分析？

GPT-5这样的agentic模型，理论上应该比之前的模型对选题这样的复杂任务完成更好。

娜姐研究了一番，针对选题，GPT-5可以分步骤实现：

1 编写Python程序对附件文献进行分析，提取关键词，进行主题聚类，展示聚类效果；

2 基于主题分析，识别领域发展趋势，给出可行性高和新颖性高的选题列表；

3 对用户关注的选题进一步细化：进行实验规划，统计学分析，图表设计、注意事项等，加速课题实现。

推荐的选题列表，学员反馈很有启发，看完马上有方向了。

以下是效果展示：

1 主题建模分析： 

基于主题建模分析的选题参考：

如果你对其中某几个选题感兴趣，还可以进一步细化：

这其中要注意几个问题：

1 附件文献读取不全。你给了2000条文献，AI只读取了500条，就开始分析。可想而知，这样分析出来的选题当然是不准确的；

2 回复答案太简略。大模型有一个节省token的倾向，GPT-5 thinking最长是20w上下文，但是在输出的时候它并不会按照最长的限度来输出，而是倾向于偷懒；

3 对指令的跟随不精确，经常偏离目标。

以上问题，娜姐在打磨提示词的时候都遇到了，通过研究模型厂商的cook book和通过输出来反复调整，都一一解决了。效果如上图所示。