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不要只读论文里的motivation和method
- 论文里的图表和统计特征
在论文里找到具有统计意义的东西，那么在语料里也肯定遵循这样的规律，我们就能用机器学习的方法， 我们再用不同方法解决，哪种方法好，就用哪种
- 实验分析
从数据上看，GPT-4在多选问题上提升显著，这个问题就不必做了，当看到它在HumanEval这个数据集上表现不好， 我们这时就可以做这方面的工作，只要没有做到九十多，就有值得做的空间。
- case分析
找到任务里最好的模型，然后复现一下，根据测试集，预测模型的结果，把bad case拿出来
去分析这些case为什么bad,case之间有什么规律，比如说都会产生什么回复，最后找方法去解决
- 动手做实验
不亲自做实验永远不知道有什么BUG实例，提升代码工程能力，发现代码里有什么问题
- 在多篇论文里取其精华，去其糟粕
发现几篇论文解决同一个问题，分析他们的优缺点，然后找出折中的方案，往往取得好结果
一、选题创新的四重验证
前沿性定位
使用Connected Papers工具构建文献网络图
对比近三年顶会最佳论文选题趋势（建议关注ICLR2025热点）
典型案例：Transformer架构的17种改进方向分析
技术可行性
计算资源预评估表：
| 模型规模 | 显存需求 | 训练周期 |
| <1B参数 | 16GB | 3天 |
| 1-10B | 80GB | 2周 |
二、论文结构的智能优化
方法论章节
算法描述必须包含：
数学符号统一声明（推荐使用\DeclareMathOperator）
时间/空间复杂度推导过程
模块设计动机图（建议使用LATEX tikz绘制）
实验设计
必备项目计算机视觉自然语言处理基准数据集ImageNet-1KGLUE Benchmark对比算法ViTv5LLaMA-3可视化工具Grad-CAM++Attention Rollout
方法论章节写作范式
# 伪代码规范示例（ResNet改进案例）
class NewBlock(nn.Module):def __init__(self, in_c):super().__init__()self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_c, in_c//4, 1), # 压缩比1/4nn.GELU()) # 注明激活函数选择依据三、伦理合规 checklist
数据使用：
人脸数据需通过k-anonymity验证
医疗数据脱敏处理
代码审查：
禁止包含test_acc=0.99的魔术数字
随机种子需声明
四、投稿策略矩阵
会议选择指南：
理论创新：NeurIPS（录用率<20%）
工程突破：ICML（需开源代码）
跨学科：Nature Machine Intelligence
Rebuttal应对：
针对"实验不足"：补充跨模态测试
面对"创新质疑"：增加专利查新报告
五、常见致命错误
数学符号前后不一致（特别防范i/j/k混用）
基线模型版本过时（如仍对比ResNet-18）
忽略负结果报告（需说明失败案例）
推荐工具
文献管理：Zotero AI插件
绘图工具：VisFormer
代码检测：DeepCode Scanner