06｜写作、AI 与学术交流

先写你能解释的内容

你说 AGIPaper 的思路来自自己，主要由 AI 帮助写成文章。这个经历可以留下来，但“已经有一篇论文样式的文本”和“已经完成研究”是不同进度。

最有效的下一步，是把文稿里的主张逐条拉出来，核对：这是你的价值判断、关于现状的事实，还是尚待验证的假设？它有什么来源？你自己能否解释？什么证据可能反驳它？

例如“当前模型已足够强，主要瓶颈在周边系统”不宜当作无条件结论。对于什么任务算足够强？如何区分模型限制与系统限制？更好的工具流程是否也增加了算力？这些追问能把宏观观点变成可研究的部分。

本套指南没有对 AGIPaper 全文逐句审计，也没有确认其中的新颖性和引用正确性；不要把这里的建议当作它已经可以投稿的判断。

把旧文稿变成研究资产

复制一份保留原稿。在新副本中，将句子分成四种：有原始来源支持；你自己的推断；需要实验；目前无法核实。对最后一种，先删掉或标待查，别因为写得好就保留为事实。

然后尝试把最想表达的观点压成一页：我主张什么；为何值得关注；别人已有哪些观点；最强反对理由是什么；什么观察能支持或削弱我的主张。

这样即使最终不沿用原来的论文结构，你也保住了真正值得研究的想法。标题、段落和漂亮措辞都可以后来重写。

AI 可以参加哪些工作

AI 可以帮助解释论文、找检索词、搭建实验脚本、整理日志和改写表达。你需要掌握的不是每一行都必须独自手写，而是能检查决定结果的部分。

至少做到：能指出某个关键结论的原始来源；能说明评分程序为何判对或判错；能从原始结果重新得到表格；能解释一次失败。如果这些都做不到，先把任务缩小到你能检查的程度。

当 AI 是实验中的模型、数据生成器或评分者时，它的版本、提示、设置和使用方式属于方法本身。不能只写“我们使用 AI”。让同一个模型出题、答题、评自己，可能形成共同偏差；独立的程序检查、人工核查与预留任务能帮助暴露问题。

投稿规则则按渠道和年份看。ICML 2026 允许使用生成式 AI，但作者须对内容负责，不能把 LLM 列为作者；该届还设有正式 Position Paper（观点论文）赛道。这说明 AI 辅助和观点文章本身并非自动无效。ICML 2026，Call for Papers；ICML 2026，Call for Position Papers。这些是已核查的历史例子，不代表下一届规则、开放状态或你的稿件质量。

观点论文也需要论证。ICML 2026 的该赛道强调清楚而有意义的立场，并要求讨论 Alternative Views，也就是其他可能成立的看法。对你的旧稿而言，真正需要补的是支持主张的证据与对反对理由的回应，不能只靠增加篇幅或把观点写得更坚定。ICML 2026，Position Paper 要求。

不同渠道对单纯文字润色和研究核心使用的披露要求可能不同，不要凭“AI 比例”猜测是否合规。提交前看目标渠道当届政策，按实际使用情况记录；不要为通过检测而故意掩盖来源。

一篇研究文章怎样组织

可以从六段最朴素的话开始，再逐步展开：

1. 问题： 谁遇到什么困难，为什么值得解决？
2. 已有工作： 别人已经做到了哪里，与你最接近的是谁？
3. 你的检查或办法： 你具体改变了什么？
4. 实验： 用什么数据和对照，怎样判定？
5. 结果： 哪些数值和案例支持哪些判断？
6. 限制： 哪些情境还没检验，可能有哪些其他解释？

摘要最后写会更容易保持准确。实验前也可以写问题和方法草稿，但结果位置应留空或标“待实验”，不能让 AI 替你补出看似合理的数字。

引用不是给段落增加学术气氛。它应让读者找到具体依据；引用的文章必须支持你旁边写的那句话。发现重要反对证据，也要写进去。

投稿与找指导可以分开进行

投稿前才需要具体核对篇幅、匿名要求、数据和代码材料、相关伦理要求、截止时间和重复投稿限制。不要先选一个很近的截止日，再倒推“必须得到正面结果”。

找老师不必等论文成熟。你可以先拿一页真实材料：读过哪两篇；做了什么小实验；遇到一个什么具体困难；希望获得怎样的指导。优先找近期确实研究相关问题、且你读过至少一项工作的老师或学长学姐。

介绍项目时说清自己负责的想法、设计、检查，以及 AI 帮助的部分。不要把 LuMiNx 的组织名称写成多人实验室经历，也不必因只有自己而放弃介绍实际完成的工作。

可以使用联系导师模板，填入真实论文和自己的结果后再发送。本次没有替你联系任何人。

若暂时无人回复，继续把复现记录和问题写清楚；不要把一次未回复理解为对研究能力的评价。能让别人具体指出“这个对照不公平”“这个评分会漏错”，已经是很有用的交流。