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摘要
随着大语言模型和人工智能技术的快速发展，AI辅助数学建模与论文写作已成为学术竞赛和科研工作中的重要趋势。本文系统探讨了AI在数学建模全流程中的辅助作用，涵盖问题分析、模型构建、编程实现、文献检索、结果可视化及论文写作等关键环节。文章首先梳理了AI辅助建模的技术基础与发展现状，随后从“AI+编程”“AI+文献”“AI+可视化”三个维度深入剖析了具体应用方法与策略，最后围绕论文写作规范，详细阐述了摘要撰写、图表制作和结果呈现的核心要点。本文旨在为参加全国大学生数学建模竞赛的学生提供一套可操作的AI辅助工作流，同时保持学术诚信与批判性思维的平衡。
关键词：AI辅助建模；数学建模；论文写作；大语言模型；数据可视化；学术规范
目录
摘要
一、引言
1.1 研究背景
1.2 问题提出
1.3 本文结构
二、AI辅助建模的技术基础
2.1 大语言模型的核心能力
2.2 AI辅助建模的优势与局限
2.3 国赛背景下的AI使用政策
三、AI辅助编程：从代码生成到调试优化
3.1 AI辅助编程的基本范式
3.2 高效提示词设计策略
3.3 常见建模任务的AI辅助实现
3.4 需要注意的问题
四、AI辅助文献检索：高效获取与整合信息
4.1 建模中文献检索的特殊性
4.2 AI文献检索工具与方法
4.3 文献信息的高效提取
4.4 学术规范与引用格式
五、AI辅助结果可视化
5.1 可视化在建模论文中的核心作用
5.2 AI辅助可视化的实现路径
5.3 常见图表的AI生成示例
5.4 可视化中的常见错误与AI避坑
5.5 从图表到叙事：可视化的高级应用
六、论文写作规范与AI辅助策略
6.1 国赛论文的基本结构
6.2 摘要撰写的“黄金法则”
6.3 图表制作规范
6.4 结果呈现与讨论
6.5 论文语言的学术化
6.6 学术诚信与AI使用声明
七、结语与展望
7.1 核心理念再重申
7.2 未来趋势
7.3 寄语参赛者
参考文献
