毕竟那些重点实验室的各种仪器设备和使用的耗材更好，也更容易出成果。
sartacadeic无法限制英文论文的产出量，对他们的影响自然是最大的。
社科领域的影响更大。
国内那些期刊，社会科学领域的论文还讲究一个按资排辈，但到了国外这类论文是否采用，又是另一套逻辑了。sartacadeic最可怕的一点在于可批量生成符合国际范式的社科类论文。
比如经济学领域，sart acadeic在套用理论框架时显得极为灵活。
它甚至能通过往期公开的诸多数据，以及当下网络各类政策、新闻动向去自行分析整合出当下数据。最让人无语的是，sart acadeic还能根据使用者思想的不同，通过套用不同的框架，给出更贴合使用者思想的结论。如果说在自然科学领域论文生成时sart acadeic还显得创新度不够，那么在社会科学领域，这款模型很多时候比人还能创新。甚至有专门的学者做了统计，sart acadeic生成的经济学论文框架合规率直接达到了100，而华夏各大高校博士生平均才793。文学领域更是重灾区。
诸如西方最推崇的比较文学，文学史，类型文学研究，文学理论与批判，文学社会学等等，sart acadeic更是展现出了极为强大的能力。理论上文学研究高度依赖主观阐释，情感共鸣以及文化语境体悟，这些本该是人工智能并不擅长的领域。但sart acadeic跟其他人工智能的不同，就在于它似乎真能深度解读文学作品中所展现出的精神世界内核。借助其庞大的资料库，还能将多文学学科结合，通过历史同类作品比较，作者经历、当时的历史背景、社会生态等等多层面去对各类作品做详细解读，且很善于引发使用者的共鸣。
其他诸如哲学、历史学、法学、社会学、新闻传播乃至人类学……
所有这些就找不到sartacadeic不精通的。
生产这类论文的效率远比自然科学领域的论文更高，而且质量也更高。
再认真的研读都无法区分出究竟是ai还是人的作品。
换言之，在人文社科领域sart acadeic生产的论文，足以将学生跟绝大部分教授的水平拉到基本一致。甚至其论文深度与一些知名大师相比也不遑多让。
这并不是危言耸听。
还是那句话，永远不能小看当代学生的创意