为什么AI论文选题至关重要？
在人工智能快速发展的今天，一个好的论文选题不仅决定了研究的创新性和可行性，也直接影响查重率、发表机会和学术影响力。选题应兼顾前沿性、实用性与个人兴趣。
AI论文选题的五大原则
- 前沿性：关注顶会（如NeurIPS、ICML、CVPR）最新研究热点，避免重复已有成果。
- 可行性：确保数据、算力、时间等资源可支撑研究目标。
- 创新点明确：哪怕微小改进，也要有清晰的技术或应用创新。
- 问题导向：从实际应用场景出发（如医疗、金融、教育），解决真实问题。
- 可扩展性：选题应具备后续深入研究或工程落地的潜力。
实用选题方法推荐
- 阅读近一年AI领域综述论文，梳理研究空白；
- 利用AI工具（如Semantic Scholar、Connected Papers）分析研究趋势；
- 结合导师课题或实验室方向，聚焦细分领域；
- 参加学术讲座、竞赛或开源项目，激发灵感；
- 将传统问题用新方法（如大模型、多模态）重新建模。
避坑提醒
避免以下常见误区：
- 选题过大（如“通用人工智能研究”）导致无法深入；
- 盲目追逐热点但缺乏技术积累；
- 忽视伦理与合规问题（如数据隐私、偏见）；
- 未提前查重或调研，导致与已有工作高度重复。