根據中國《酷玩實驗室》報導，這個名為FARS的AI系統，由中國新創公司Analemma開發設計，它不僅複製了博士生一樣的研究方式，如找文獻、選題、提假設、設計實驗、寫程式跑數據、分析結果、作圖，最後寫成一篇架構完整的論文。
然而，系統也排除掉真人研究的缺點，包含師生間的溝通、研究生的截稿壓力，也不用喝咖啡提神、不用上廁所，並能24小時不間斷的寫論文。值得關注的是，雖是透過AI工具，不過該程式將系統寫論文的過程全都公開，宛如一名博士生坐在面前趕稿一樣。
最終，這台AI論文機器在417小時內，產出了166篇論文，等同於每2小時17分鐘，就有一名AI博士生交出一篇完整的論文，據統計，系統消耗216億個toke，成本約18.6萬美元，平均每篇論文價值約1100美元（約新台幣3.5萬元），如此高效率震驚學界。
報導指出，這套「FARS」系統背後的關鍵人物，從復旦大學自然語言處理博士孫天祥，2023年曾主導開發對抗ChatGPT等大語言模型之一的「MOSS」，在AI圈頗具盛名，並於2024年畢業後，進入上海創智學院擔任助理教授，同時創立Analemma。
該系統內部以「四大AI研究員」進行分工合作，從選題（Ideation）、規劃（Planning）、實驗（Experiment）到寫作（Writing），四大模組共享文件，彼此透過共享文件合力完成一套完整的論文。
然而，隨然這套論文系統看似縝密，不過有專家也提出3大隱憂：
- 衝擊同儕評審體系
若AI系統可以大規模、低成本地產生論文，可能導致現有的學術審查機制遭淹沒，未來若有大量AI生成論文，也可能導致整個學術評估體系發生問題。
- 削弱科學研究訓練
年輕學者從一開始就過度依賴AI寫論文，可能導致批判性思考、實驗能力，以及對科學的直覺理解能力受到侵蝕。
- 潛在安全風險
AI可探索所有領域，包含高度風險內容，可能帶來違反科學倫理的疑慮。
值得關注的是，Analemma開始公開邀請學者對FARS自動產生的論文進行評審，完成審查者可獲得積分與紀念品，此舉動掀起熱議，紛紛表示人類的角色，已經從寫論文變成「幫AI批作業」。
事實上，這並非世界上第一套使用AI完成論文的系統，日本AI公司Sakana AI於2024年發布了「AI Scientist」系統，號稱能自動完成「從選題到成稿」；同年年底，英國新創公司Intology也推出了Zochi，也為類似的全自動研究系統。
2025年，Sakana AI的升級版AI Scientist v2更進一步發展，該系統產出的論文更有被ICLR 2025 Workshop收錄的案例。
