美国大学数学建模降低AI痕迹的9个要点

美国大学数学建模降低AI痕迹的9个要点

研途论文助手

一、第一原则（最重要） 永远不要让 AI“直接生成论文正文”

这是 90% 被一眼看穿的根源。

评委眼中的“AI 味”典型特征

• 段落结构过于工整

• 每段都有“Firstly / Secondly / In conclusion”

• 抽象、正确、但没有个人判断

• 所有假设“看起来都合理”，但没有权衡痕迹

AI 写 = 平均值 人写 = 有偏见、有取舍、有犹豫

二、正确分工模型（核心心法）

我给你一个建模比赛专用分工表：

内容

大模型

建模思路选择

假设取舍

公式结构

语言润色

逻辑检查

扣分点排查

一句话： 你负责“决定写什么”，AI 负责“检查你写得像不像人”。

请你帮我写 MCM 论文的 Model Analysis 部分

下面是我已经写好的 Model Analysis 部分。
请你从 MCM/ICM 评委的角度：
1. 指出逻辑不清或跳步的地方
2. 标出“像 AI 写的句子”
3. 给出修改建议，但不要直接重写全文
【正文】

你永远是“第一作者”

四、核心技巧 2：刻意制造“人类痕迹” 评委非常喜欢，但 AI 很少主动写的三类内容 1️⃣ 明确承认模型不足（但要高级）

Although the model simplifies several real-world complexities,
this trade-off allows us to focus on the dominant influencing factors
while maintaining interpretability.

这是人写论文的标志之一

2️⃣ “为什么不用更复杂模型”的解释（非常重要）

More sophisticated methods such as agent-based modeling were considered.
However, given the limited availability of micro-level data and the
competition time constraints, we selected a system-level approach.

AI 通常只会说“我们选择了 XX 模型”，人会解释“为什么没选别的”

3️⃣ 不完美但真实的假设

We assume that the system parameters remain constant within each simulation period.
While this assumption may not strictly hold in practice,
it provides a reasonable first-order approximation.

下面这段文字是我在大模型辅助下完成的。
请你帮我：
1. 找出最像 AI 写作风格的句子
2. 改写为更像本科生建模竞赛论文的表达
3. 保留轻微不完美的人类写作痕迹（不要过度润色）
【文本】

️注意：你是在“降级润色”，不是升级

六、核心技巧 4：Summary（摘要）是 AI 痕迹重灾区 评委一眼就能看出 AI Summary 典型 AI Summary

• 什么都提

• 每段一句

• 没有“亮点偏好”

1. 只强调 1–2 个核心创新

2. 明确告诉评委：你最值得给我分的地方是啥

这是我写的 Summary。
请你假设评委只读 90 秒，
帮我检查：
- 哪一句最值得保留
- 哪一句是“废话但很像 AI”
- 是否突出了一条清晰主线
【Summary】

听起来反直觉，但是真的。

一篇完全风格统一的论文 = 高 AI 风险

• 不同章节句长略有差异

• 有的地方偏数学，有的地方偏叙述

• 偶尔用简单句，不要句句高级

你甚至可以对 AI 说：

请不要统一全文风格，
保留不同章节略微不同的写作习惯。

比赛最后一天一定要做

你是一名对 AI 写作极其敏感的 MCM 评委。
请你判断以下论文是否使用了 AI 辅助：
1. 哪些段落最可疑
2. 原因是什么（句式？结构？逻辑？）
3. 如何修改可以显著降低 AI 痕迹
【论文全文】

只要这一步扛住了，你基本安全。

九、一句“老师级”的实话（很重要）

O 奖论文不是“完美论文”， 而是“有判断力的论文”。

AI 没判断力，判断力必须来自你。