论文结果生成
根据图片、表格、研究数据等素材，自动撰写文章的结果章节。
论文结果生成实测对比
基于同一份研究素材、执行相同生成任务，对比LetPub AI、ChatGPT、豆包和DeepSeek的实际输出表现：
查看输入的研究素材 ↗
| 实验分组与原始信息是否准确 | 统计显著性与比较关系是否准确 | 统计与药效结论是否有充分证据 | 机制解释是否严谨审慎 | |
|---|---|---|---|---|
| LetPub AI | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| ChatGPT | ✓ | |||
| 豆包 | ✗ 刚度分组无依据：Fig. 6B仅展示两种细胞系中FAK敲低后的迁移结果，未提供软硬基质分组；豆包却称硬基质下迁移显著降低、软基质下影响较小。 | ✗ 组间统计结论无依据：Fig. 6C–D仅报告Compound X和Defactinib分别相对Vehicle的显著性，未提供两药间的直接统计检验；豆包却宣称两药在迁移及p-FAK指标上均无显著差异，并使用“equivalent”描述抑制效果。 | ||
| DeepSeek | ✓ | ✗ 显著性误读：Fig. 4中Compound X在软基质下显著降低两种细胞的黏着斑面积（，P＜0.05），DeepSeek却误判为ns；同时将MDA-MB-231硬基质下的**（P＜0.001）仅报告为P＜0.05。 |
从实验分组与处理信息的准确识别，到统计结果与结论的严谨对应，LetPub AI更忠实于原始实验数据，减少结果误读、证据不足与机制过度推断。
实测原始结果
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