从整体脉络来看，耿{同学}，一个退学博士是怎么用AI降维打击[学并不是单一信息点，而是由多个细节共同组成。

2026 年的春夏之交，中国学术圈和文学圈接连经历了两场 " 地震 "。

换个角度看，又比如，当前的科研评价体系是不是需要变革了，当论文数量、项目经费、人才 " 帽子 " 与资源分配深度绑定时，学术就容易被异化成一场 " 绩效竞赛 "，很多造假也就是这样来的，毕竟这些造假的背后都是利益。

进一步说，也就是说，我们目前看到的，可能只是冰山一角。

进一步说，耿同学的视频火了后，同济大学的王平已经被免去院长职务，降低专业技术岗位等级两级，涉事论文第一作者被解除聘用关系南开大学、中山大学、上海大学都已成立调查组。

换个角度看，抒情的森林也遭遇了同样的现象——被点名的近 40 位作家，除了 86 岁的杨本芬发文致歉，绝大多数选择沉默学术圈也几乎是同一个剧本：除了饶毅等极少数人发声，那些平时活跃的院长们、杰青们集体沉默没人说这是污蔑，因为证据就在那儿也没人否认，因为承认就等于承认自己和他们是一伙的。

换个角度看，耿同学本人对此有一个非常坦率的观察：" 这段时间做打假以来，没有任何一篇问题论文，是官方自己去找出来的这是迄今为止让我感到最失望的一点"。

换个角度看，风暴背后。

换个角度看，用证据说话，君子论迹不论心，当证据足够清晰，动机就成了无关变量。

进一步说，在这一点上，耿同学和抒情的森林是殊途同归的，一个靠的是 AI 图片比对和统计学分析，把高深的学术论文变成了数据题另一个靠的是文本比对和互联网搜索，把模糊的抄袭争议变成了直观对照。

换个角度看，过去界定抄袭，需要专家意见，需要法律程序，需要大量的专业辩论而现在，抒情的森林只用了最基础的 " 文本比对 " ——这是任何一个识字的人、会使用搜索引擎的人都能独立完成的。

从公开信息来看，他是一位普通的读书博主从 2024 年 10 月开始，他陆续公开了数十位作家已出版作品中与其他作家相似的部分语句和段落，引发舆论剧震抒情的森林是谁？

进一步说，文学圈的回响。

放到整体脉络里看，不得不说，耿同学这套打法已经成了可复制的、人人都能掌握的工具，只要是有心人都可以试试。

放到整体脉络里看，这两张图片相似度是多少？这组数据的末位分布符合统计学规律吗？这组数据有没有在其他表格中出现过？

放到整体脉络里看，这恰恰说明技术逼出了造假者的真实水平一个在造假时都不愿意花心思的人，足以说明在这个生态里，造假已经成了一种常规操作，没有人觉得会被发现。

进一步说，数据造假被发现，根本原因往往不是造假者技术太差，而是太敷衍中山大学康铁邦论文中被质疑的实验图片，被网友形容为 " 像是从不同论文里直接复制粘贴的 "上海大学苏佳灿的论文数据中，一组数据直接呈等差数列，" 人为编造痕迹明显 "就连同济大学王平的那篇 Nature 论文，196 只小鼠的体重数据中也出现了一只末位为 "0" 的离群值，这在统计学上是极不自然的。

需要注意的是，第三，用视觉大模型检查图片有没有被篡改或重复使用。

放到整体脉络里看，第一，看数据末尾数字分布是否过于集中真实的实验数据因为测量误差的存在，小数点后一位乃至两位应该是随机分布的，而造假数据则会出现大量 "5""0" 或某个数字完全消失的情况。

进一步说，他的操作方法被技术圈拆解过，核心流程其实只有三步：把一篇论文的 PDF 拆成文本、表格和图片，再把数据交给 AI 做审查。

进一步说，在中国学术圈，过往的学术打假是极少数人的能耐要么你是同领域学者，要么得像饶毅那样有学界影响又有揭露问题的勇气，普通人连 Nature 这种期刊的文章都未必能完全读懂，更别提找出数据造假的痕迹了造假者占尽了所有便宜，专业壁垒让外行人无从下手，学术共同体的 " 熟人社会 " 让内行人睁一只眼闭一只眼，期刊审稿人时间精力有限只能基于信任评审这三个门槛对普通人来说太高了，也因此让造假长期是一种 " 低成本、高回报 " 的选择。

从细节来看，打假门槛低了。

需要注意的是，当然，更深层的问题是，当一个体系需要靠一个退学博士来纠错时，到底该从哪些方面来改进？

需要注意的是，一个是生物医学退学博士，一个是普通读书人一个用的是 AI 图片查重和统计学工具，一个靠的是肉眼比对和查重软件两个普通人，凭着各自的 " 武器 "，正在撼动两个领域的权威。

放到整体脉络里看，学术圈的震中，是一个叫 " 耿同学讲故事 " 的 B 站 up 主36 天时间里，他连续实名举报了 5 位 985 高校院长级学者的论文造假，被点名的无一例外都是手握国家杰出青年科学基金和 " 长江学者 " 等头衔的资深学者。

从细节来看，技术赋予每一个普通人以力量，但技术永远不能替代制度耿同学和抒情的森林只是抛出问题的揭盖子的人，他们扔下的雷，最后还要由体制本身来接。

需要注意的是，问题不在于 " 能不能做 "，而在于 " 愿不愿意做 "对于这场风暴，我们不能止步于揪出几个造假者，它应该催生更深层的变革，比如监督机制的现代化，Nature 出版社母公司在 2025 年就已经开始用 AI 做论文审查，没错，就是用 AI 来查造假事实证明，其实基础的审查技术方案已经很成熟了，统计学检验、AI 图片比对、数据查重，哪一样是今天的技术做不到的？

进一步说，5 月 17 日，耿同学再次发布视频，喊话四所高校的五位 " 杰青 "，要求他们先自查整改，否则将再次举报据他透露，这几篇被质疑的论文均涉及 Nature 正刊或子刊他对《三联 · 生活周刊》透露，第一条打假视频发出后，他已经收到超过 100 条打假举报。

进一步说，在一个健康的社会里，学术论文有没有问题，理应由学术共同体的内部审核机制来保障文学作品是否抄袭，理应由出版行业自律和作者诚信来维系但现在，这些本该由体制完成的事情，却要依靠两个 " 志愿者 " 用业余时间来完成，这是远远不够的。

需要注意的是，他公开承认，自己发布的每一篇造假论文，" 都不是我自己闲着没事去扒拉的，而是我认识的朋友或者热心网友先发现了，再转发给我的 "也就是说，发现问题的人，压根不是那些本该在审核机制里把关的人。

需要注意的是，技术的发展让普通人拥有了质疑权威的能力，很多人把这称为 " 技术平权 "，技术赋予了普通人挑战权威的能力，这是积极的一面但这场风暴另一个值得深思的问题是：为什么 " 耿同学 " 和 " 抒情的森林 " 做的，本该是体制本身应该做的事？

需要注意的是，03。

换个角度看，"抒情的森林面对 " 你是不是为了流量 " 的质疑时的回应同样值得品味他说：" 我无法阻止别人的质疑，甚至欢迎别人的质疑，但大家凡事不要代入过甚，以己度人，流于诛心之论讲话尽量有理有据，至少我自己是这样要求自己的你质疑的，有根据吗？

进一步说，比如，他把贾平凹的《三十未立》和美国作家华盛顿 · 欧文《英国的农村生活》并列排在一起，让读者看到两段文字几乎完全相同，这样简单的技术工具就可以让传统上依赖专家权威才能做的事情，变成了任何人都能参与的 " 判断题 "。

换个角度看，他在一次采访中坦陈：" 我从 0 人关注开始发帖，很少下判断，只呈现文本对比直到今天，我更多的也只是展示事实本身，将判断交给看帖子的人"。

放到整体脉络里看，如果说耿同学的故事是 " 技术赋能 " 的第一版本，那么 " 抒情的森林 " 的故事就是第二版本——它同样印证了技术正在把监督权从中心推向边缘，只不过用的是另一种工具。

放到整体脉络里看，02。

进一步说，这些都是可以用算法来回答的，而且答案只有 " 是 " 或 " 否 "，没有任何灰色地带。

从细节来看，本质上，耿同学只不过是把学术争议从学术辩论降维成了数据判断题他没有和你去争论学科里面的那些高深的知识，只是从大多数只需要有一定观察与推理能力就可以发现的问题问你：。

放到整体脉络里看，耿同学对此的概括非常直白：" 编造者甚至没有花心思和时间去做一组随机数据，而是完全随心所欲地人为乱填如果用心去编，其实我是看不出来的"。

换个角度看，"耿同学自己有一句话说得极妙，在揭露中山大学邝栋明的论文造假时，他说：" 这不仅是学术界的耻辱，更是造假界的耻辱连随机数生成器都不会用的人，也配学术造假？

放到整体脉络里看，第二，看不同量表之间的数据有没有雷同比如基因表达量的数据序列和肿瘤体积的数据序列，本该毫不相干的实验却出现了几个数值完全相同。

进一步说，具体来说，他重点检查三个地方：。

需要注意的是，而耿同学的打法和所有人都不一样他不跟你讨论高深的生物学机制，不需要在 Nature 发过论文才有资格质疑你他的武器是 AI 辅助的图片和数据查重技术。

需要注意的是，这场风暴最让人震惊的地方，不是耿同学有多厉害，而是他用的方法竟然出奇地 " 低门槛 "。

需要注意的是，01。

放到整体脉络里看，这听起来像是两个 " 愤青 " 打假的故事但仔细一想，这里面还有更多值得思考的地方，那就是 AI 时代的到来，当普通人也能使用技术工具，监督权不再是少数人的特权，正在交还给每一个会使用工具的人。

从细节来看，文学圈的震中，是一个叫 " 抒情的森林 " 的普通网友从 2024 年 10 月开始，他用逐字逐句的文本对比，一年多时间内点名了近 40 位作家涉嫌抄袭——从 86 岁的杨本芬，到贾平凹、贾浅浅父女，再到蒋方舟等中生代与青年作者，覆盖文坛老中青三代。

进一步说，但这一次，我们再也无法假装看不见了，因为 AI 时代来了，你可以继续造假，但你要面对的不再是一个博主的质疑，而是全世界无数人的 AI 工具你可以继续抄袭，但你要面对的不再是几个专家的评判，而是全网任何人都能参与的 " 文本比对 "在你造假的时候，你就应该问问自己，你真的经受得了这种审视吗？

整体来说，理解耿{同学}，一个退学博士是怎么用AI降维打击[学时，不能只看单一片段，还要结合背景、变化和结果一起判断。

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