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AI本科论文写作的5个致命错误，90%的人都踩过坑
错误1：选题过于宽泛，缺乏实际意义
许多学生喜欢选择类似”人工智能的发展”这类宏大主题，结果发现文献浩如烟海，自己根本找不到创新点。更聪明的做法是聚焦具体场景，比如”基于YOLOv5的校园垃圾分类系统优化”，既能体现技术深度，又便于数据采集。
错误2：把AI模型当黑箱使用
直接调用现成的TensorFlow/PyTorch代码却不理解算法原理，答辩时被问到反向传播公式就哑口无言。至少手推一遍核心算法，比如用numpy实现简易版CNN，这会让论文的”方法论”章节更有说服力。
错误3：实验数据经不起推敲
常见问题包括测试集泄露到训练集、baseline对比不充分、评价指标单一等。曾有学生用MNIST数据集声称达到99%准确率，却说不清为什么比论文基准高15%，这反而暴露了实验设计缺陷。
错误4：文献综述像拼凑的说明书
机械罗列”张三(2020)提出了…李四(2021)改进了…”属于典型错误。高阶写法是按技术脉络组织，比如”从传统机器学习到深度学习的演进中，关键突破体现在…当前仍待解决的是…”，展现批判性思考。
错误5：忽视伦理与可解释性
当论文涉及人脸识别、舆情监控等敏感应用时，必须讨论数据隐私、算法偏见等问题。某篇学生论文因未考虑性别识别模型对跨性别者的误判风险，被直接要求重写伦理审查章节。
特别提醒：查重陷阱
直接翻译英文文献仍会被判抄袭，更危险的是某些”AI降重”工具会扭曲原意。有个真实案例：学生用工具修改”卷积核权重更新”变成”体积核心重量革新”，导致方法论部分完全无法阅读。
参考文章：风暴AI写作的崛起-探讨AI写作的未来前景与应用本文标题：AI本科论文写作的5个致命错误，90%的人都踩过坑
网址：https://www.aidamoxing.cn/2025/04/10/44448.html
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